Wawasan tentang 26 Teknik Analisis Data Besar: Bagian 2

Sampai sekarang di blog saya tentang Big Data , saya telah mengenalkan Anda dengan berbagai aspek Big Data, dari Apa artinya sebenarnya hingga fakta dan apa yang harus dan tidak boleh dilakukan. Di blog sebelumnya kita melihat beberapa Teknik Big Data Analytics. Mengambil Daftar lebih lanjut di blog ini.

1. Pengenalan Pola

Pengenalan pola adalah cabang dari pembelajaran mesin yang berfokus pada pengenalan pola dan keteraturan dalam data, meskipun dalam beberapa kasus dianggap hampir identik dengan pembelajaran mesin. Sistem pengenalan pola dalam banyak kasus dilatih dari data "pelatihan" berlabel (pembelajaran yang diawasi), tetapi ketika tidak ada data berlabel yang tersedia, algoritma lain dapat digunakan untuk menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui (pembelajaran tanpa pengawasan).

1. Pemodelan Prediktif

Analisis prediktif terdiri dari berbagai teknik yang memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data historis dan saat ini. Dalam praktiknya, analitik prediktif dapat diterapkan ke hampir semua disiplin ilmu – mulai dari memprediksi kegagalan mesin jet berdasarkan aliran data dari beberapa ribu sensor, hingga memprediksi langkah pelanggan selanjutnya berdasarkan apa yang mereka beli, kapan mereka membeli, dan bahkan apa kata mereka di media sosial. Teknik analisis prediktif terutama didasarkan pada metode statistik.

Lihat Juga:  Panduan Pemula untuk Big Data Analytics

1. Analisis regresi

Ini adalah teknik yang menggunakan variabel independen dan bagaimana mereka mempengaruhi variabel dependen. Ini bisa menjadi teknik yang sangat berguna dalam menentukan analisis media sosial seperti kemungkinan menemukan cinta melalui platform internet.

1. Analisis Sentimen

Analisis Sentimen membantu peneliti menentukan sentimen pembicara atau penulis sehubungan dengan suatu topik. Analisis sentimen digunakan untuk membantu:

• Tingkatkan layanan di jaringan hotel dengan menganalisis komentar tamu.
• Sesuaikan insentif dan layanan untuk memenuhi apa yang sebenarnya diminta pelanggan.
• Tentukan apa yang sebenarnya dipikirkan konsumen berdasarkan opini dari media sosial.

1. Pemrosesan Sinyal

Pemrosesan sinyal adalah teknologi yang memungkinkan yang mencakup teori dasar, aplikasi, algoritme, dan implementasi pemrosesan atau transfer informasi yang terkandung dalam banyak format fisik, simbolik, atau abstrak yang berbeda yang secara luas ditetapkan sebagai sinyal . Ini menggunakan representasi matematis, statistik, komputasi, heuristik, dan linguistik, formalisme, dan teknik untuk representasi, pemodelan, analisis, sintesis, penemuan, pemulihan, penginderaan, akuisisi, ekstraksi, pembelajaran, keamanan, atau forensik. Aplikasi sampel termasuk pemodelan untuk analisis deret waktu atau penerapan fusi data untuk menentukan pembacaan yang lebih tepat dengan menggabungkan data dari sekumpulan sumber data yang kurang tepat (yaitu, mengekstrak sinyal dari noise).

1. Analisis spasial

Analisis spasial adalah proses dimana kita mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Ini adalah proses pemeriksaan lokasi, atribut, dan hubungan fitur dalam data spasial melalui overlay dan teknik analisis lainnya untuk menjawab pertanyaan atau mendapatkan pengetahuan yang berguna. Analisis spasial mengekstrak atau membuat informasi baru dari data spasial.

1. Statistik

Dalam statistik, analisis data eksplorasi adalah pendekatan untuk menganalisis kumpulan data untuk meringkas karakteristik utamanya, seringkali dengan metode visual. Sebuah model statistik dapat digunakan atau tidak, tetapi terutama EDA adalah untuk melihat apa data dapat memberitahu kita di luar pemodelan formal atau tugas pengujian hipotesis. Teknik statistik juga digunakan untuk mengurangi kemungkinan kesalahan Tipe I (“positif palsu”) dan kesalahan Tipe II (“negatif palsu”). Contoh aplikasi adalah pengujian A/B untuk menentukan jenis materi pemasaran apa yang paling meningkatkan pendapatan.

Lihat Juga:  40 Fakta Mengejutkan tentang Big Data

1. Pembelajaran yang diawasi

Pembelajaran terawasi adalah tugas pembelajaran mesin untuk menyimpulkan fungsi dari data pelatihan berlabel. Data pelatihan terdiri dari satu set contoh pelatihan . Dalam pembelajaran yang diawasi, setiap contoh adalah pasangan yang terdiri dari objek input (biasanya vektor) dan nilai output yang diinginkan (juga disebut sinyal pengawasan ). Algoritme pembelajaran yang diawasi menganalisis data pelatihan dan menghasilkan fungsi yang disimpulkan, yang dapat digunakan untuk memetakan contoh baru.

1. Analisis Jaringan Sosial

Analisis jaringan sosial adalah teknik yang pertama kali digunakan dalam industri telekomunikasi, dan kemudian dengan cepat diadopsi oleh sosiolog untuk mempelajari hubungan interpersonal. Sekarang sedang diterapkan untuk menganalisis hubungan antara orang-orang di berbagai bidang dan kegiatan komersial. Node mewakili individu dalam jaringan, sedangkan ikatan mewakili hubungan antar individu.

1. Simulasi

Pemodelan perilaku sistem yang kompleks, sering digunakan untuk peramalan, prediksi dan perencanaan skenario. Simulasi Monte Carlo, misalnya, adalah kelas algoritme yang mengandalkan pengambilan sampel acak berulang, yaitu menjalankan ribuan simulasi, masing-masing berdasarkan asumsi yang berbeda. Hasilnya adalah histogram yang memberikan distribusi probabilitas hasil. Salah satu aplikasinya adalah menilai kemungkinan memenuhi target keuangan mengingat ketidakpastian tentang keberhasilan berbagai inisiatif

1. Analisis Deret Waktu

Analisis deret waktu terdiri dari metode untuk menganalisis data deret waktu untuk mengekstrak statistik yang berarti dan karakteristik data lainnya. Data deret waktu sering muncul saat memantau proses industri atau melacak metrik bisnis perusahaan. Analisis deret waktu menjelaskan fakta bahwa titik data yang diambil dari waktu ke waktu mungkin memiliki struktur internal (seperti autokorelasi, tren, atau variasi musiman) yang harus diperhitungkan. Contoh analisis deret waktu termasuk nilai per jam dari indeks pasar saham atau jumlah pasien yang didiagnosis dengan kondisi tertentu setiap hari.

1. Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah tugas pembelajaran mesin untuk menyimpulkan fungsi untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Karena contoh yang diberikan kepada pelajar tidak berlabel, tidak ada kesalahan atau sinyal penghargaan untuk mengevaluasi solusi potensial - ini membedakan pembelajaran tanpa pengawasan dari pembelajaran terawasi dan pembelajaran penguatan.

Namun, pembelajaran tanpa pengawasan juga mencakup banyak teknik lain yang berusaha meringkas dan menjelaskan fitur utama data.

1. visualisasi

Visualisasi data adalah persiapan data dalam format bergambar atau grafis. Ini memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat analitik yang disajikan secara visual, sehingga mereka dapat memahami konsep yang sulit atau mengidentifikasi pola baru. Dengan visualisasi interaktif, Anda dapat mengambil konsep selangkah lebih maju dengan menggunakan teknologi untuk menelusuri bagan dan grafik untuk lebih detail, secara interaktif mengubah data apa yang Anda lihat dan bagaimana data diproses.

Kesimpulan

Analisis data besar telah menjadi salah satu terobosan terpenting dalam industri teknologi informasi. Faktanya, Big Data telah menunjukkan pentingnya dan kebutuhannya hampir di semua sektor, dan di semua departemen industri tersebut. Tidak ada satu aspek kehidupan pun yang tidak terpengaruh oleh Big Data, bahkan kehidupan pribadi kita. Oleh karena itu, kami membutuhkan Big Data Analytics untuk mengelola Data dalam jumlah besar ini secara efisien.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, daftar ini tidak lengkap. Para peneliti masih bereksperimen dengan cara-cara baru Menganalisis Data dalam jumlah besar ini yang hadir dalam berbagai bentuk yang kecepatan pembuatannya meningkat seiring waktu untuk mendapatkan nilai untuk penggunaan khusus kami.