Pandangan tentang 26 Teknik Analisis Data Besar: Bahagian 1

' Data Besar ' ialah aplikasi teknik dan teknologi khusus untuk memproses set data yang sangat besar. Set data ini selalunya sangat besar dan kompleks sehingga menjadi sukar untuk diproses menggunakan alat pengurusan pangkalan data di tangan.

Pertumbuhan radikal Teknologi Maklumat telah membawa kepada beberapa syarat percuma dalam industri. Salah satu hasil yang paling berterusan dan boleh dikatakan paling terkini, ialah kehadiran Data Besar. Istilah Big Data ialah frasa tangkapan yang dicipta untuk menggambarkan kehadiran sejumlah besar data. Kesan yang terhasil daripada mempunyai jumlah Data yang begitu besar ialah Analitis Data.

Analitis Data ialah proses menstruktur Data Besar. Dalam Data Besar, terdapat corak dan korelasi yang berbeza yang membolehkan analitis data membuat pencirian data yang dikira dengan lebih baik. Ini menjadikan analisis data sebagai salah satu bahagian terpenting dalam teknologi maklumat.

Oleh itu, di sini saya menyenaraikan 26 teknik analisis data besar. Senarai ini sama sekali tidak lengkap.

1. Ujian A/B

Ujian A/B ialah alat penilaian untuk mengenal pasti versi halaman web atau apl yang membantu organisasi atau individu mencapai matlamat perniagaan dengan lebih berkesan. Keputusan ini diambil dengan membandingkan versi sesuatu yang berprestasi lebih baik. Ujian A/B biasanya digunakan dalam pembangunan web untuk memastikan bahawa perubahan pada halaman web atau komponen halaman didorong oleh data dan bukan pendapat peribadi.

Ia juga dipanggil sebagai ujian tumpah atau ujian baldi.

Lihat Juga:  Kawasan Kelabu Data Besar – Perkara yang boleh dan tidak boleh dilakukan

1. Pembelajaran Peraturan Persatuan

Satu set teknik untuk menemui hubungan yang menarik, iaitu, "peraturan persatuan," antara pembolehubah dalam pangkalan data yang besar. Teknik ini terdiri daripada pelbagai algoritma untuk menjana dan menguji peraturan yang mungkin.

Satu aplikasi ialah analisis bakul pasaran, di mana peruncit boleh menentukan produk yang sering dibeli bersama dan menggunakan maklumat ini untuk pemasaran. (Contoh yang biasa disebut ialah penemuan bahawa ramai pembeli pasar raya yang membeli nacho juga membeli bir.)

1. Analisis Pokok Klasifikasi

Klasifikasi Statistik ialah kaedah mengenal pasti kategori yang dimiliki oleh pemerhatian baharu. Ia memerlukan set latihan pemerhatian yang dikenal pasti dengan betul - data sejarah dengan kata lain.

Klasifikasi statistik digunakan untuk:

• Tetapkan dokumen kepada kategori secara automatik
• Mengkategorikan organisma kepada kumpulan
• Membangunkan profil pelajar yang mengikuti kursus dalam talian

1. Analisis Kluster

Kaedah statistik untuk mengelaskan objek yang membahagikan kumpulan yang pelbagai kepada kumpulan yang lebih kecil objek yang serupa, yang ciri-ciri persamaannya tidak diketahui terlebih dahulu. Contoh analisis kluster ialah membahagikan pengguna ke dalam kumpulan serupa diri untuk pemasaran yang disasarkan. Digunakan untuk Perlombongan Data.

1. Crowdsourcing

Dalam penyumberan ramai, nuansanya ialah, tugas atau pekerjaan disumber luar tetapi bukan kepada profesional atau organisasi yang ditetapkan tetapi kepada orang awam dalam bentuk panggilan terbuka. Crowdsourcing ialah teknik yang boleh digunakan untuk mengumpul data daripada pelbagai sumber seperti mesej teks, kemas kini media sosial, blog, dsb. Ini adalah jenis kerjasama besar-besaran dan contoh penggunaan Web.

1. Percantuman data dan penyepaduan data

Proses pelbagai peringkat yang berurusan dengan perkaitan, korelasi, gabungan data dan maklumat daripada sumber tunggal dan berbilang untuk mencapai kedudukan yang diperhalusi, mengenal pasti anggaran dan penilaian situasi, ancaman dan kepentingannya yang lengkap dan tepat pada masanya.

Teknik gabungan data menggabungkan data daripada berbilang penderia dan maklumat berkaitan daripada pangkalan data yang berkaitan untuk mencapai ketepatan yang lebih baik dan inferens yang lebih khusus daripada yang boleh dicapai dengan menggunakan penderia tunggal sahaja.

Lihat Juga:  Panduan Pemula untuk Analitis Data Besar

1. Perlombongan Data

Perlombongan data sedang menyusun data untuk mengenal pasti corak dan mewujudkan hubungan. Perlombongan data dirujuk kepada teknik pengekstrakan data kolektif yang dilakukan pada volum data yang besar. Parameter perlombongan data termasuk Persatuan, Analisis jujukan, pengelasan, Pengelompokan dan Ramalan.

Aplikasi termasuk melombong data pelanggan untuk menentukan segmen yang berkemungkinan besar untuk bertindak balas terhadap tawaran, melombong data sumber manusia untuk mengenal pasti ciri-ciri pekerja yang paling berjaya, atau analisis bakul pasaran untuk memodelkan gelagat pembelian pelanggan.

1. Pembelajaran ensemble

Ia adalah seni menggabungkan pelbagai set algoritma pembelajaran bersama-sama untuk menambah baik kestabilan dan kuasa ramalan model. Ini adalah jenis pembelajaran yang diselia.

1. Algoritma Genetik

Teknik pengoptimuman yang menggunakan proses seperti gabungan genetik, mutasi dan pemilihan semula jadi dalam reka bentuk berdasarkan konsep evolusi semula jadi. Algoritma genetik ialah teknik yang digunakan untuk mengenal pasti video, rancangan TV dan bentuk media lain yang paling mungkin ditonton. Terdapat corak evolusi yang boleh dilakukan dengan menggunakan algoritma genetik. Analisis video dan media boleh dilakukan dengan menggunakan algoritma genetik.

1. Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin ialah teknik lain yang boleh digunakan untuk mengkategorikan dan menentukan kemungkinan hasil bagi set data tertentu. Pembelajaran Mesin mentakrifkan perisian yang boleh menentukan kemungkinan hasil bagi set peristiwa tertentu. Oleh itu, ia digunakan dalam analisis ramalan. Contoh analisis ramalan ialah kebarangkalian memenangi kes undang-undang atau kejayaan pengeluaran tertentu.

1. Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Satu set teknik daripada subkepakaran sains komputer (dalam bidang yang secara sejarah dipanggil "kecerdasan buatan") dan linguistik yang menggunakan algoritma komputer untuk menganalisis bahasa manusia (semula jadi). Banyak teknik NLP adalah jenis pembelajaran mesin. Satu aplikasi NLP menggunakan analisis sentimen di media sosial untuk menentukan cara bakal pelanggan bertindak balas terhadap kempen penjenamaan.

1. Rangkaian Neural

Model ramalan bukan linear yang belajar melalui latihan dan menyerupai rangkaian saraf biologi dalam struktur. Ia boleh digunakan untuk pengecaman dan pengoptimuman corak. Sesetengah aplikasi rangkaian saraf melibatkan pembelajaran diselia dan yang lain melibatkan pembelajaran tanpa pengawasan. Contoh permohonan termasuk mengenal pasti pelanggan bernilai tinggi yang berisiko meninggalkan syarikat tertentu dan mengenal pasti tuntutan insurans penipuan.

Baca Juga:  40 Fakta Membingungkan tentang Data Besar

1. Pengoptimuman

Portfolio teknik berangka yang digunakan untuk mereka bentuk semula sistem dan proses yang kompleks untuk meningkatkan prestasi mereka mengikut satu atau lebih ukuran objektif (cth, kos, kelajuan atau kebolehpercayaan). Contoh aplikasi termasuk menambah baik proses operasi seperti penjadualan, penghalaan dan susun atur lantai, dan membuat keputusan strategik seperti strategi rangkaian produk, analisis pelaburan terpaut dan strategi portfolio R&D. Algoritma genetik adalah contoh teknik pengoptimuman.

Dalam blog saya yang seterusnya, saya akan menerangkan baki 13 Teknik Analitis Data Besar.

Baca: Bahagian Seterusnya daripada Insight tentang 26 Teknik Analitik Data Besar