Wgląd w 26 technik analizy Big Data: część 2

Do tej pory na moich blogach o Big Data zapoznawałem Cię z różnymi aspektami Big Data, od tego, co to właściwie oznacza, do faktów, nakazów i zakazów. W poprzednim blogu widzieliśmy kilka technik Big Data Analytics. Idąc dalej na tym blogu.

1. Rozpoznawanie wzorców

Rozpoznawanie wzorców to gałąź uczenia maszynowego, która koncentruje się na rozpoznawaniu wzorców i prawidłowości w danych, chociaż w niektórych przypadkach jest uważana za prawie równoznaczną z uczeniem maszynowym. Systemy rozpoznawania wzorców są w wielu przypadkach szkolone na podstawie oznaczonych danych „uczących” (uczenie nadzorowane), ale gdy nie są dostępne żadne oznaczone dane, można użyć innych algorytmów do wykrywania wcześniej nieznanych wzorców (uczenie nienadzorowane).

1. Modelowanie predykcyjne

Analityka predykcyjna obejmuje różne techniki, które przewidują przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych i bieżących. W praktyce analitykę predykcyjną można zastosować w niemal wszystkich dyscyplinach – od przewidywania awarii silników odrzutowych na podstawie strumienia danych z kilku tysięcy czujników, po przewidywanie kolejnych ruchów klientów na podstawie tego, co kupują, kiedy kupują, a nawet czego mówią w mediach społecznościowych. Techniki analizy predykcyjnej opierają się przede wszystkim na metodach statystycznych.

Zobacz też:  Przewodnik dla początkujących po analizie Big Data

1. Analiza regresji

Jest to technika, która wykorzystuje zmienne niezależne i ich wpływ na zmienne zależne. Może to być bardzo przydatna technika do określania analiz mediów społecznościowych, takich jak prawdopodobieństwo znalezienia miłości na platformie internetowej.

1. Analiza nastrojów

Analiza nastrojów pomaga naukowcom określić nastroje mówców lub pisarzy w odniesieniu do tematu. Analiza nastrojów pomaga:

• Popraw obsługę w sieci hoteli, analizując komentarze gości.
• Dostosuj zachęty i usługi do tego, o co naprawdę proszą klienci.
• Określ, co naprawdę myślą konsumenci na podstawie opinii z mediów społecznościowych.

1. Przetwarzanie sygnałów

Przetwarzanie sygnału to technologia umożliwiająca, która obejmuje podstawową teorię, aplikacje, algorytmy i implementacje przetwarzania lub przesyłania informacji zawartych w wielu różnych formatach fizycznych, symbolicznych lub abstrakcyjnych, szeroko określanych jako sygnały . Wykorzystuje matematyczne, statystyczne, obliczeniowe, heurystyczne i lingwistyczne reprezentacje, formalizmy i techniki reprezentacji, modelowania, analizy, syntezy, odkrywania, odzyskiwania, wykrywania, pozyskiwania, ekstrakcji, uczenia się, bezpieczeństwa lub kryminalistyki. Przykładowe zastosowania obejmują modelowanie do analizy szeregów czasowych lub implementację fuzji danych w celu określenia dokładniejszego odczytu poprzez połączenie danych z zestawu mniej precyzyjnych źródeł danych (tj. wyodrębnienie sygnału z szumu).

1. Analiza przestrzenna

Analiza przestrzenna to proces, dzięki któremu surowe dane przekształcamy w przydatne informacje. Jest to proces badania lokalizacji, atrybutów i relacji cech w danych przestrzennych za pomocą nakładek i innych technik analitycznych w celu odpowiedzi na pytanie lub zdobycia przydatnej wiedzy. Analiza przestrzenna wyodrębnia lub tworzy nowe informacje z danych przestrzennych.

1. Statystyka

W statystyce eksploracyjna analiza danych to podejście do analizy zbiorów danych w celu podsumowania ich głównych cech, często metodami wizualnymi. Model statystyczny może być używany lub nie, ale przede wszystkim EDA służy do sprawdzenia, co dane mogą nam powiedzieć poza formalnym modelowaniem lub testowaniem hipotez. Techniki statystyczne są również stosowane w celu zmniejszenia prawdopodobieństwa błędów typu I („fałszywie dodatnie”) i błędów typu II („fałszywie ujemne”). Przykładem aplikacji są testy A/B mające na celu określenie, jakie rodzaje materiałów marketingowych najbardziej zwiększą przychody.

Zobacz też:  40 zadziwiających faktów na temat Big Data

1. Nadzorowana nauka

Uczenie nadzorowane to zadanie uczenia maszynowego polegające na wywnioskowaniu funkcji na podstawie oznaczonych danych szkoleniowych. Dane uczące składają się z zestawu przykładów uczących . W uczeniu nadzorowanym każdy przykład jest parą składającą się z obiektu wejściowego (zwykle wektora) i pożądanej wartości wyjściowej (nazywanej również sygnałem nadzorczym ). Nadzorowany algorytm uczenia analizuje dane treningowe i tworzy wywnioskowaną funkcję, która może być wykorzystana do mapowania nowych przykładów.

1. Analiza sieci społecznościowych

Analiza sieci społecznościowych to technika, która została po raz pierwszy zastosowana w branży telekomunikacyjnej, a następnie szybko zaadoptowana przez socjologów do badania relacji międzyludzkich. Obecnie jest stosowany do analizy relacji między ludźmi w wielu dziedzinach i działalności komercyjnej. Węzły reprezentują jednostki w sieci, podczas gdy powiązania reprezentują relacje między jednostkami.

1. Symulacja

Modelowanie zachowania złożonych systemów, często wykorzystywane do prognozowania, przewidywania i planowania scenariuszy. Na przykład symulacje Monte Carlo to klasa algorytmów, które opierają się na powtarzającym się losowym próbkowaniu, tj. uruchamianiu tysięcy symulacji, z których każda oparta jest na innych założeniach. Wynikiem jest histogram, który przedstawia rozkład prawdopodobieństwa wyników. Jednym z zastosowań jest ocena prawdopodobieństwa osiągnięcia celów finansowych, biorąc pod uwagę niepewność co do powodzenia różnych inicjatyw

1. Analiza szeregów czasowych

Analiza szeregów czasowych obejmuje metody analizy danych szeregów czasowych w celu wyodrębnienia znaczących statystyk i innych cech danych. Dane szeregów czasowych często powstają podczas monitorowania procesów przemysłowych lub śledzenia korporacyjnych wskaźników biznesowych. Analiza szeregów czasowych uwzględnia fakt, że punkty danych zebrane w czasie mogą mieć wewnętrzną strukturę (taką jak autokorelacja, trend lub zmienność sezonowa), którą należy uwzględnić. Przykładami analizy szeregów czasowych są godzinowa wartość indeksu giełdowego lub liczba pacjentów, u których dana choroba jest diagnozowana każdego dnia.

1. Nauka nienadzorowana

Uczenie nienadzorowane to zadanie uczenia maszynowego polegające na wywnioskowaniu funkcji opisującej ukrytą strukturę z danych nieoznaczonych. Ponieważ przykłady podane uczniowi są nieoznaczone, nie ma sygnału błędu ani nagrody do oceny potencjalnego rozwiązania – to odróżnia uczenie się bez nadzoru od uczenia nadzorowanego i uczenia się przez wzmacnianie.

Jednak uczenie nienadzorowane obejmuje również wiele innych technik, które mają na celu podsumowanie i wyjaśnienie kluczowych cech danych.

1. Wyobrażanie sobie

Wizualizacja danych to przygotowanie danych w formacie obrazkowym lub graficznym. Umożliwia decydentom zobaczenie analiz przedstawionych w formie wizualnej, dzięki czemu mogą uchwycić trudne koncepcje lub zidentyfikować nowe wzorce. Dzięki interaktywnej wizualizacji możesz pójść o krok dalej, korzystając z technologii, aby zagłębić się w wykresy i wykresy w celu uzyskania bardziej szczegółowych informacji, interaktywnie zmieniając wyświetlane dane i sposób ich przetwarzania.

Wniosek

Analityka Big Data to jeden z najważniejszych przełomów w branży technologii informatycznych. W rzeczywistości Big Data pokazało swoje znaczenie i potrzebę niemal we wszystkich sektorach i we wszystkich działach tych branż. Nie ma ani jednego aspektu życia, który nie zostałby dotknięty przez Big Data, nawet nasze życie osobiste. Dlatego potrzebujemy Big Data Analytics, aby efektywnie zarządzać tymi ogromnymi ilościami danych.

Jak wspomniano wcześniej, ta lista nie jest wyczerpująca. Naukowcy wciąż eksperymentują nad nowymi sposobami analizowania tych ogromnych ilości danych, które są obecne w różnych formach, których szybkość generowania wzrasta z czasem, aby uzyskać wartości dla naszych konkretnych zastosowań.