Wgląd w 26 technik analizy Big Data: część 1

„ Big Data ” to zastosowanie specjalistycznych technik i technologii do przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych. Te zbiory danych są często tak duże i złożone, że ich przetwarzanie za pomocą dostępnych narzędzi do zarządzania bazami danych staje się trudne.

Radykalny rozwój technologii informacyjnej doprowadził do powstania kilku uzupełniających się warunków w branży. Jednym z najbardziej trwałych i prawdopodobnie najbardziej aktualnych wyników jest obecność Big Data. Termin Big Data to hasło, które zostało ukute w celu opisania obecności ogromnych ilości danych. Wypadkowym efektem posiadania tak dużej ilości Danych jest Analiza Danych.

Analiza danych to proces strukturyzacji Big Data. W ramach Big Data istnieją różne wzorce i korelacje, które umożliwiają analityce danych lepsze obliczenie ich charakterystyki. To sprawia, że ​​analiza danych jest jedną z najważniejszych części technologii informacyjnej.

Dlatego tutaj wymieniam 26 technik analizy big data. Ta lista w żadnym wypadku nie jest wyczerpująca.

1. Testy A/B

Testy A/B to narzędzie oceny, które pozwala określić, która wersja strony internetowej lub aplikacji pomaga organizacji lub osobie w bardziej efektywnym osiągnięciu celu biznesowego. Ta decyzja jest podejmowana przez porównanie, która wersja czegoś działa lepiej. Testy A/B są powszechnie stosowane w tworzeniu stron internetowych, aby zapewnić, że zmiany na stronie internetowej lub jej składniku wynikają z danych, a nie z osobistej opinii.

Nazywa się to również testowaniem rozlanym lub testowaniem wiaderkowym.

Zobacz też:  Szara strefa Big Data — nakazy i zakazy

1. Nauka zasad stowarzyszenia

Zestaw technik odkrywania interesujących relacji, tj. „reguł asocjacji” między zmiennymi w dużych bazach danych. Techniki te składają się z różnych algorytmów do generowania i testowania możliwych reguł.

Jedną z aplikacji jest analiza koszyka rynkowego, w której sprzedawca może określić, które produkty są często kupowane razem i wykorzystać te informacje do marketingu. (Często cytowanym przykładem jest odkrycie, że wielu kupujących w supermarketach nachos kupuje również piwo.)

1. Analiza drzewa klasyfikacyjnego

Klasyfikacja statystyczna to metoda identyfikacji kategorii, do których należy nowa obserwacja. Wymaga zestawu uczącego poprawnie zidentyfikowanych obserwacji – innymi słowy danych historycznych.

Klasyfikacja statystyczna służy do:

• Automatycznie przypisuj dokumenty do kategorii
• Kategoryzuj organizmy w grupy
• Opracuj profile uczniów, którzy uczęszczają na kursy online

1. Analiza skupień

Statystyczna metoda klasyfikacji obiektów, która dzieli zróżnicowaną grupę na mniejsze grupy podobnych obiektów, których cechy podobieństwa nie są z góry znane. Przykładem analizy skupień jest segmentacja konsumentów na podobne do siebie grupy w celu marketingu ukierunkowanego. Używany do eksploracji danych.

1. Crowdsourcing

W crowdsourcingu niuans polega na tym, że zadanie lub praca jest zlecane na zewnątrz, ale nie wyznaczonemu profesjonaliście lub organizacji, ale ogółowi społeczeństwa w formie otwartego zaproszenia. Crowdsourcing to technika, którą można zastosować do zbierania danych z różnych źródeł, takich jak wiadomości tekstowe, aktualizacje mediów społecznościowych, blogi itp. Jest to rodzaj masowej współpracy i przykład korzystania z sieci.

1. Fuzja danych i integracja danych

Wielopoziomowy proces zajmujący się kojarzeniem, korelacją, łączeniem danych i informacji z jednego i wielu źródeł w celu osiągnięcia dopracowanej pozycji, identyfikacji szacunków oraz pełnej i terminowej oceny sytuacji, zagrożeń i ich znaczenia.

Techniki scalania danych łączą dane z wielu czujników i powiązane informacje z powiązanych baz danych, aby uzyskać lepszą dokładność i bardziej szczegółowe wnioski niż można by osiągnąć przy użyciu samego pojedynczego czujnika.

Zobacz też:  Przewodnik dla początkujących po analizie Big Data

1. Eksploracja danych

Eksploracja danych to sortowanie danych w celu zidentyfikowania wzorców i ustanowienia relacji. Data mining odnosi się do technik kolektywnej ekstrakcji danych, które są wykonywane na dużych ilościach danych. Parametry eksploracji danych obejmują asocjację, analizę sekwencji, klasyfikację, klastrowanie i prognozowanie.

Zastosowania obejmują eksplorację danych klientów w celu określenia segmentów, które z największym prawdopodobieństwem zareagują na ofertę, eksplorację danych dotyczących zasobów ludzkich w celu zidentyfikowania cech pracowników odnoszących największe sukcesy lub analizę koszyka rynkowego w celu modelowania zachowań zakupowych klientów.

1. Nauka zespołowa

Jest to sztuka łączenia różnych zestawów algorytmów uczenia się, aby improwizować na temat stabilności i mocy predykcyjnej modelu. Jest to rodzaj nadzorowanego uczenia się.

1. Algorytmy genetyczne

Techniki optymalizacji wykorzystujące takie procesy, jak kombinacja genetyczna, mutacja i dobór naturalny w projekcie opartym na koncepcjach ewolucji naturalnej. Algorytmy genetyczne to techniki używane do identyfikacji najczęściej oglądanych filmów, programów telewizyjnych i innych form przekazu. Istnieje ewolucyjny wzór, który można osiągnąć za pomocą algorytmów genetycznych. Analizę wideo i mediów można przeprowadzić za pomocą algorytmów genetycznych.

1. Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to kolejna technika, której można użyć do kategoryzacji i określenia prawdopodobnego wyniku określonego zestawu danych. Uczenie maszynowe definiuje oprogramowanie, które może być w stanie określić możliwe wyniki określonego zestawu zdarzeń. Dlatego jest używany w analityce predykcyjnej. Przykładem analityki predykcyjnej jest prawdopodobieństwo wygrania spraw sądowych lub sukces niektórych produkcji.

1. Przetwarzanie języka naturalnego

Zestaw technik z podspecjalizacji informatyki (w dziedzinie historycznie zwanej „sztuczną inteligencją”) i lingwistyki, która wykorzystuje algorytmy komputerowe do analizy ludzkiego (naturalnego) języka. Wiele technik NLP to rodzaje uczenia maszynowego. Jednym z zastosowań NLP jest wykorzystanie analizy sentymentu w mediach społecznościowych w celu określenia, jak potencjalni klienci reagują na kampanię brandingową.

1. Sieci neuronowe

Nieliniowe modele predykcyjne, które uczą się poprzez trening i przypominają strukturą biologiczne sieci neuronowe. Mogą być używane do rozpoznawania i optymalizacji wzorców. Niektóre aplikacje sieci neuronowych obejmują uczenie nadzorowane, a inne uczenie nienadzorowane. Przykłady zastosowań obejmują identyfikację klientów o wysokiej wartości, którym grozi odejście z określonej firmy, oraz identyfikowanie fałszywych roszczeń ubezpieczeniowych.

Przeczytaj także:  40 zadziwiających faktów na temat Big Data

1. Optymalizacja

Portfolio technik numerycznych używanych do przeprojektowania złożonych systemów i procesów w celu poprawy ich wydajności zgodnie z co najmniej jedną obiektywną miarą (np. koszt, szybkość lub niezawodność). Przykłady zastosowań obejmują usprawnianie procesów operacyjnych, takich jak planowanie, wyznaczanie tras i układ pomieszczeń, oraz podejmowanie strategicznych decyzji, takich jak strategia asortymentowa, powiązana analiza inwestycji oraz strategia portfela badawczo-rozwojowego. Algorytmy genetyczne są przykładem techniki optymalizacji.

W następnym blogu opisałbym pozostałe 13 technik analizy Big Data.

Przeczytaj: Następna część wglądu w 26 technik analizy Big Data