26のビッグデータ分析手法への洞察：パート1

「ビッグデータ」は、非常に大きなデータセットを処理するための特殊な技術とテクノロジーのアプリケーションです。これらのデータセットは非常に大きく複雑であることが多く、手持ちのデータベース管理ツールを使用して処理することが困難になります。

情報技術の急成長は、業界にいくつかの補完的な条件をもたらしました。最も永続的で、間違いなく最も現在の結果の1つは、ビッグデータの存在です。ビッグデータという用語は、膨大な量のデータの存在を説明するために造られたキャッチフレーズです。そのような膨大な量のデータを持つことの結果として生じる効果は、データ分析です。

データ分析は、ビッグデータを構造化するプロセスです。ビッグデータ内には、データ分析がデータのより適切に計算された特性を作成することを可能にするさまざまなパターンと相関関係があります。これにより、データ分析は情報技術の最も重要な部分の1つになります。

したがって、ここでは26のビッグデータ分析手法をリストしています。このリストは決して網羅的なものではありません。

1. A / Bテスト

A / Bテストは、組織または個人がビジネス目標をより効果的に達成するのに役立つWebページまたはアプリのバージョンを特定するための評価ツールです。この決定は、パフォーマンスが優れているバージョンを比較することによって行われます。A / Bテストは、Web開発で一般的に使用され、Webページまたはページコンポーネントへの変更が個人的な意見ではなくデータによって行われることを確認します。

こぼれたテストまたはバケットテストとも呼ばれます。

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1. 相関ルール学習

大規模なデータベース内の変数間の興味深い関係、つまり「相関ルール」を発見するための一連の手法。これらの手法は、可能なルールを生成してテストするためのさまざまなアルゴリズムで構成されています。

1つのアプリケーションはマーケットバスケット分析です。この分析では、小売業者はどの製品が頻繁に一緒に購入されるかを判断し、この情報をマーケティングに使用できます。（よく引用される例は、ナチョスを購入する多くのスーパーマーケットの買い物客がビールも購入するという発見です。）

1. 分類木分析

統計的分類は、新しい観測値が属するカテゴリを識別する方法です。これには、正しく識別された観測値のトレーニングセット、つまり履歴データが必要です。

統計的分類は次の目的で使用されています。

• ドキュメントをカテゴリに自動的に割り当てる
• 生物をグループに分類する
• オンラインコースを受講する学生のプロファイルを作成する

1. クラスター分析

多様なグループを類似したオブジェクトの小さなグループに分割するオブジェクトを分類するための統計的方法。類似性の特性は事前にわかっていません。クラスター分析の例は、ターゲットを絞ったマーケティングのために消費者を自己相似グループにセグメント化することです。データマイニングに使用されます。

1. クラウドソーシング

クラウドソーシングでは、タスクや仕事はアウトソーシングされますが、指定された専門家や組織ではなく、公募の形で一般の人々にアウトソーシングされます。クラウドソーシングは、テキストメッセージ、ソーシャルメディアの更新、ブログなどのさまざまなソースからデータを収集するために展開できる手法です。これは、マスコラボレーションの一種であり、Webを使用するインスタンスです。

1. データ融合とデータ統合

関連付け、相関、単一および複数のソースからのデータと情報の組み合わせを処理するマルチレベルプロセス。洗練された位置を実現し、推定値を特定し、状況、脅威、およびそれらの重要性を完全かつタイムリーに評価します。

データ融合技術は、複数のセンサーからのデータと関連するデータベースからの関連情報を組み合わせて、単一のセンサーのみを使用する場合よりも精度を向上させ、より具体的な推論を実現します。

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1. データマイニング

データマイニングとは、データを並べ替えてパターンを特定し、関係を確立することです。データマイニングとは、大量のデータに対して実行される集合的なデータ抽出手法を指します。データマイニングパラメータには、関連付け、シーケンス分析、分類、クラスタリング、および予測が含まれます。

アプリケーションには、オファーに応答する可能性が最も高いセグメントを決定するための顧客データのマイニング、最も成功した従業員の特性を特定するための人材データのマイニング、または顧客の購入行動をモデル化するためのマーケットバスケット分析が含まれます。

1. アンサンブル学習

これは、学習アルゴリズムの多様なセットを組み合わせて、モデルの安定性と予測力を即興で作成する技術です。これは一種の教師あり学習です。

1. 遺伝的アルゴリズム

自然進化の概念に基づいた設計で、遺伝子の組み合わせ、突然変異、自然淘汰などのプロセスを使用する最適化手法。遺伝的アルゴリズムは、最も視聴されている可能性のあるビデオ、テレビ番組、およびその他の形式のメディアを識別するために使用される手法です。遺伝的アルゴリズムを使用して実行できる進化のパターンがあります。ビデオとメディアの分析は、遺伝的アルゴリズムを使用して行うことができます。

1. 機械学習

機械学習は、特定のデータセットの予想される結果をカテゴリ化して決定するために使用できるもう1つの手法です。機械学習は、特定の一連のイベントの考えられる結果を判断できるソフトウェアを定義します。したがって、予測分析で使用されます。予測分析の例は、訴訟に勝つ確率や特定の作品の成功です。

1. 自然言語処理

コンピュータサイエンス（歴史的に「人工知能」と呼ばれる分野内）のサブスペシャリティと、コンピュータアルゴリズムを使用して人間の（自然）言語を分析する言語学からの一連の技術。多くのNLP手法は、機械学習の一種です。NLPの1つのアプリケーションは、ソーシャルメディアでの感情分析を使用して、見込み客がブランディングキャンペーンにどのように反応しているかを判断することです。

1. ニューラルネットワーク

トレーニングを通じて学習し、構造が生物学的神経ネットワークに似ている非線形予測モデル。これらは、パターン認識と最適化に使用できます。一部のニューラルネットワークアプリケーションには教師あり学習が含まれ、その他のアプリケーションには教師なし学習が含まれます。アプリケーションの例には、特定の会社を辞めるリスクのある高価値の顧客の特定や、不正な保険金請求の特定が含まれます。

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1. 最適化

複雑なシステムとプロセスを再設計して、1つ以上の客観的な指標（コスト、速度、信頼性など）に従ってパフォーマンスを向上させるために使用される数値手法のポートフォリオ。アプリケーションの例には、スケジューリング、ルーティング、フロアレイアウトなどの運用プロセスの改善、製品範囲戦略、リンクされた投資分析、R＆Dポートフォリオ戦略などの戦略的決定の作成が含まれます。遺伝的アルゴリズムは、最適化手法の一例です。

次のブログでは、残りの13のビッグデータ分析手法について説明します。

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