26のビッグデータ分析手法への洞察：パート2

これまで、ビッグデータに関するブログで、ビッグデータの実際の意味から事実、すべきこと、すべきでないことまで、ビッグデータのさまざまな側面について説明してきました。で、前のブログで我々はいくつかのビッグデータ分析テクニックを見ました。このブログでさらにリストを取り上げます。

1. パターン認識

パターン認識は、データのパターンと規則性の認識に焦点を当てた機械学習の一分野ですが、機械学習とほぼ同義であると見なされる場合もあります。パターン認識システムは、多くの場合、ラベル付きの「トレーニング」データ（教師あり学習）からトレーニングされますが、ラベル付きデータが利用できない場合は、他のアルゴリズムを使用して、これまで未知のパターンを発見できます（教師なし学習）。

1. 予測モデリング

予測分析は、過去および現在のデータに基づいて将来の結果を予測するさまざまな手法で構成されます。実際には、予測分析は、数千のセンサーからのデータのストリームに基づいてジェットエンジンの障害を予測することから、購入するもの、購入する時期、さらには何に基づいて顧客の次の動きを予測することまで、ほぼすべての分野に適用できます。彼らはソーシャルメディアで言います。予測分析手法は、主に統計的手法に基づいています。

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1. 回帰分析

これは、独立変数を使用し、それらが従属変数にどのように影響するかを調べる手法です。これは、インターネットプラットフォームで愛を見つける確率など、ソーシャルメディア分析を決定するのに非常に役立つ手法です。

1. 感情分析

感情分析は、研究者がトピックに関する話者または作家の感情を判断するのに役立ちます。感情分析は、以下を支援するために使用されています。

• ゲストのコメントを分析して、ホテルチェーンのサービスを向上させます。
• インセンティブとサービスをカスタマイズして、顧客が本当に求めているものに対応します。
• ソーシャルメディアからの意見に基づいて、消費者が実際に何を考えているかを判断します。

1. 信号処理

信号処理は、多くの異なる物理的、シンボリック、又は広くとして指定抽象フォーマットに含まれる基本的な理論、アプリケーション、アルゴリズム、情報を処理または転送の実装包含可能にする技術である信号。数学的、統計的、計算的、ヒューリスティック、および言語学的表現、形式主義、および表現、モデリング、分析、合成、発見、回復、センシング、取得、抽出、学習、セキュリティ、またはフォレンジックの手法を使用します。サンプルアプリケーションには、時系列分析のモデリングや、データフュージョンの実装が含まれ、精度の低いデータソースのセットからのデータを組み合わせて（つまり、ノイズから信号を抽出する）、より正確な読み取り値を決定します。

1. 空間分析

空間分析は、生データを有用な情報に変換するプロセスです。これは、質問に対処したり、有用な知識を得たりするために、オーバーレイやその他の分析手法を通じて、空間データ内の特徴の位置、属性、および関係を調べるプロセスです。空間分析は、空間データから新しい情報を抽出または作成します。

1. 統計

統計では、探索的データ分析は、データセットを分析して主な特性を要約するためのアプローチであり、多くの場合、視覚的な方法を使用します。統計モデルを使用することも使用しないこともできますが、主にEDAは、正式なモデリングまたは仮説検定タスクを超えてデータが何を教えてくれるかを確認するためのものです。統計的手法は、タイプIエラー（「誤検知」）およびタイプIIエラー（「誤検知」）の可能性を減らすためにも使用されます。アプリケーションの例は、どのタイプのマーケティング資料が最も収益を増加させるかを決定するためのA / Bテストです。

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1. 教師あり学習

教師あり学習は、ラベル付けされたトレーニングデータから関数を推測する機械学習タスクです。トレーニングデータは、一連のトレーニング例で構成されています。教師あり学習では、各例は、入力オブジェクト（通常はベクトル）と目的の出力値（監視信号とも呼ばれます）で構成されるペアです。教師あり学習アルゴリズムは、トレーニングデータを分析し、新しい例のマッピングに使用できる推定関数を生成します。

1. ソーシャルネットワーク分析

ソーシャルネットワーク分析は、最初に電気通信業界で使用され、その後すぐに社会学者によって対人関係を研究するために採用された手法です。現在、多くの分野の人々と商業活動との関係を分析するために適用されています。ノードはネットワーク内の個人を表し、タイは個人間の関係を表します。

1. シミュレーション

複雑なシステムの動作のモデリング。多くの場合、予測、予測、シナリオプランニングに使用されます。たとえば、モンテカルロシミュレーションは、繰り返されるランダムサンプリングに依存するアルゴリズムのクラスです。つまり、それぞれが異なる仮定に基づいて、何千ものシミュレーションを実行します。結果は、結果の確率分布を与えるヒストグラムです。1つのアプリケーションは、さまざまなイニシアチブの成功に関する不確実性を考慮して、財務目標を達成する可能性を評価することです。

1. 時系列分析

時系列分析は、データの意味のある統計やその他の特性を抽出するために時系列データを分析する方法で構成されます。時系列データは、産業プロセスを監視したり、企業のビジネス指標を追跡したりするときによく発生します。時系列分析は、時間の経過とともに取得されたデータポイントが、考慮されるべき内部構造（自己相関、傾向、季節変動など）を持っている可能性があるという事実を説明します。時系列分析の例には、株価指数の1時間ごとの値、または特定の状態と毎日診断された患者の数が含まれます。

1. 教師なし学習

教師なし学習は、ラベルのないデータから隠された構造を記述する関数を推測する機械学習タスクです。学習者に与えられた例にはラベルが付いていないため、潜在的な解決策を評価するためのエラーや報酬のシグナルはありません。これにより、教師なし学習と教師あり学習および強化学習が区別されます。

ただし、教師なし学習には、データの主要な機能を要約して説明しようとする他の多くの手法も含まれます。

1. 視覚化

データの視覚化とは、画像またはグラフィック形式でデータを準備することです。これにより、意思決定者は視覚的に提示された分析を確認できるため、難しい概念を把握したり、新しいパターンを特定したりできます。インタラクティブな視覚化により、テクノロジーを使用してチャートやグラフにドリルダウンして詳細を表示し、表示するデータとその処理方法をインタラクティブに変更することで、概念をさらに一歩進めることができます。

結論

ビッグデータ分析は、情報技術業界における最も重要なブレークスルーの1つです。実際、ビッグデータは、ほぼすべてのセクター、およびそれらの業界のすべての部門でその重要性と必要性​​を示しています。ビッグデータの影響を受けていない人生の側面は1つもありませんし、私生活もありません。したがって、この膨大な量のデータを効率的に管理するには、ビッグデータ分析が必要です。

前に述べたように、このリストは網羅的ではありません。研究者たちは、さまざまな形で存在するこの膨大な量のデータを分析する新しい方法をまだ実験しており、その生成速度は時間とともに増加し、特定の用途の値を導き出します。