Pandangan tentang 26 Teknik Analisis Data Besar: Bahagian 2

Sehingga kini dalam blog saya tentang Data Besar , saya telah membiasakan anda dengan pelbagai aspek Data Besar, daripada Maksudnya sebenarnya kepada fakta dan perkara yang boleh dan tidak boleh dilakukan. Dalam blog sebelum ini kita melihat beberapa Teknik Analisis Data Besar. Mengambil Senarai lebih jauh dalam blog ini.

1. Pengecaman Corak

Pengecaman corak ialah satu cabang pembelajaran mesin yang memfokuskan pada pengecaman corak dan ketetapan dalam data, walaupun dalam beberapa kes dianggap hampir sinonim dengan pembelajaran mesin. Sistem pengecaman corak dalam banyak kes dilatih daripada data "latihan" berlabel (pembelajaran diselia), tetapi apabila tiada data berlabel tersedia, algoritma lain boleh digunakan untuk menemui corak yang tidak diketahui sebelum ini (pembelajaran tanpa pengawasan).

1. Pemodelan Ramalan

Analitik ramalan terdiri daripada pelbagai teknik yang meramalkan hasil masa hadapan berdasarkan data sejarah dan semasa. Dalam amalan, analitik ramalan boleh digunakan untuk hampir semua disiplin – daripada meramalkan kegagalan enjin jet berdasarkan aliran data daripada beberapa ribu penderia, kepada meramalkan langkah pelanggan seterusnya berdasarkan apa yang mereka beli, apabila mereka membeli, dan juga apa kata mereka di media sosial. Teknik analisis ramalan adalah berdasarkan kaedah statistik.

Lihat Juga:  Panduan Pemula untuk Analitis Data Besar

1. Analisis regresi

Ini adalah teknik yang mengambil penggunaan pembolehubah bebas dan bagaimana ia mempengaruhi pembolehubah bersandar. Ini boleh menjadi teknik yang sangat berguna dalam menentukan analisis media sosial seperti kebarangkalian mencari cinta melalui platform internet.

1. Analisis Sentimen

Analisis Sentimen membantu penyelidik menentukan sentimen penceramah atau penulis berkenaan dengan sesuatu topik. Analisis sentimen sedang digunakan untuk membantu:

• Tingkatkan perkhidmatan di rangkaian hotel dengan menganalisis ulasan tetamu.
• Sesuaikan insentif dan perkhidmatan untuk menangani perkara yang benar-benar diminta oleh pelanggan.
• Tentukan apa yang sebenarnya difikirkan oleh pengguna berdasarkan pendapat daripada media sosial.

1. Pemprosesan isyarat

Pemprosesan isyarat ialah teknologi pemboleh yang merangkumi teori asas, aplikasi, algoritma dan pelaksanaan pemprosesan atau pemindahan maklumat yang terkandung dalam pelbagai format fizikal, simbolik atau abstrak yang secara umum ditetapkan sebagai isyarat . Ia menggunakan perwakilan matematik, statistik, pengiraan, heuristik dan linguistik, formalisme, dan teknik untuk perwakilan, pemodelan, analisis, sintesis, penemuan, pemulihan, penderiaan, pemerolehan, pengekstrakan, pembelajaran, keselamatan atau forensik. Aplikasi sampel termasuk pemodelan untuk analisis siri masa atau melaksanakan gabungan data untuk menentukan bacaan yang lebih tepat dengan menggabungkan data daripada set sumber data yang kurang tepat (iaitu, mengekstrak isyarat daripada hingar).

1. Analisis Ruang

Analisis spatial ialah proses di mana kami menukar data mentah kepada maklumat yang berguna. Ia adalah proses meneliti lokasi, atribut dan hubungan ciri dalam data spatial melalui tindanan dan teknik analisis lain untuk menangani soalan atau mendapatkan pengetahuan yang berguna. Analisis spatial mengekstrak atau mencipta maklumat baharu daripada data spatial.

1. Perangkaan

Dalam statistik, analisis data penerokaan ialah pendekatan untuk menganalisis set data untuk meringkaskan ciri utamanya, selalunya dengan kaedah visual. Model statistik boleh digunakan atau tidak, tetapi terutamanya EDA adalah untuk melihat perkara yang boleh diberitahu oleh data kepada kami di luar pemodelan formal atau tugas ujian hipotesis. Teknik statistik juga digunakan untuk mengurangkan kemungkinan ralat Jenis I (“positif palsu”) dan ralat Jenis II (“negatif palsu”). Contoh aplikasi ialah ujian A/B untuk menentukan jenis bahan pemasaran yang paling banyak meningkatkan hasil.

Lihat Juga:  40 Fakta Membingungkan tentang Data Besar

1. Pembelajaran diselia

Pembelajaran diselia ialah tugas pembelajaran mesin untuk membuat kesimpulan fungsi daripada data latihan berlabel. Data latihan terdiri daripada satu set contoh latihan . Dalam pembelajaran diselia, setiap contoh ialah pasangan yang terdiri daripada objek input (biasanya vektor) dan nilai output yang dikehendaki (juga dipanggil isyarat penyeliaan ). Algoritma pembelajaran yang diselia menganalisis data latihan dan menghasilkan fungsi inferens, yang boleh digunakan untuk memetakan contoh baharu.

1. Analisis Rangkaian Sosial

Analisis rangkaian sosial ialah teknik yang mula-mula digunakan dalam industri telekomunikasi, dan kemudian cepat diterima pakai oleh ahli sosiologi untuk mengkaji hubungan interpersonal. Ia kini digunakan untuk menganalisis hubungan antara orang dalam banyak bidang dan aktiviti komersial. Nod mewakili individu dalam rangkaian, manakala ikatan mewakili hubungan antara individu.

1. Simulasi

Memodelkan tingkah laku sistem yang kompleks, sering digunakan untuk meramal, meramal dan merancang senario. Simulasi Monte Carlo, sebagai contoh, ialah kelas algoritma yang bergantung pada persampelan rawak berulang, iaitu, menjalankan beribu-ribu simulasi, setiap satu berdasarkan andaian yang berbeza. Hasilnya ialah histogram yang memberikan taburan kebarangkalian hasil. Satu aplikasi adalah menilai kemungkinan mencapai sasaran kewangan memandangkan ketidakpastian tentang kejayaan pelbagai inisiatif

1. Analisis Siri Masa

Analisis siri masa terdiri daripada kaedah untuk menganalisis data siri masa untuk mengekstrak statistik bermakna dan ciri-ciri lain data. Data siri masa sering timbul apabila memantau proses industri atau menjejaki metrik perniagaan korporat. Analisis siri masa mengambil kira fakta bahawa titik data yang diambil dari semasa ke semasa mungkin mempunyai struktur dalaman (seperti autokorelasi, aliran atau variasi bermusim) yang harus diambil kira. Contoh analisis siri masa termasuk nilai setiap jam indeks pasaran saham atau bilangan pesakit yang didiagnosis dengan keadaan tertentu setiap hari.

1. Pembelajaran Tanpa Selia

Pembelajaran tanpa pengawasan ialah tugas pembelajaran mesin untuk membuat kesimpulan fungsi untuk menerangkan struktur tersembunyi daripada data tidak berlabel. Memandangkan contoh yang diberikan kepada pelajar tidak dilabelkan, tiada ralat atau isyarat ganjaran untuk menilai penyelesaian yang berpotensi - ini membezakan pembelajaran tanpa penyeliaan daripada pembelajaran diselia dan pembelajaran pengukuhan.

Walau bagaimanapun, pembelajaran tanpa pengawasan juga merangkumi banyak teknik lain yang berusaha untuk meringkaskan dan menerangkan ciri-ciri utama data.

1. Visualisasi

Visualisasi data ialah penyediaan data dalam format bergambar atau grafik. Ia membolehkan pembuat keputusan melihat analitis yang dibentangkan secara visual, supaya mereka dapat memahami konsep yang sukar atau mengenal pasti corak baharu. Dengan visualisasi interaktif, anda boleh mengambil konsep selangkah lebih jauh dengan menggunakan teknologi untuk menelusuri carta dan graf untuk lebih terperinci, mengubah secara interaktif data yang anda lihat dan cara ia diproses.

Kesimpulan

Analisis data besar telah menjadi salah satu kejayaan terpenting dalam industri teknologi maklumat. Malah, Big Data telah menunjukkan kepentingan dan keperluannya hampir dalam semua sektor, dan dalam semua jabatan industri tersebut. Tidak ada satu pun aspek kehidupan yang tidak terjejas oleh Data Besar, bahkan kehidupan peribadi kita. Oleh itu, kami memerlukan Analitis Data Besar untuk mengurus sejumlah besar Data ini dengan cekap.

Seperti yang dinyatakan sebelum ini senarai ini tidak lengkap. Penyelidik masih bereksperimen dengan cara baharu untuk Menganalisis sejumlah besar Data ini yang terdapat dalam pelbagai bentuk yang kelajuan penjanaannya semakin meningkat mengikut masa untuk memperoleh nilai bagi kegunaan khusus kami.