Uma visão sobre 26 técnicas analíticas de Big Data: Parte 1

' Big Data ' é a aplicação de técnicas e tecnologias especializadas para processar conjuntos de dados muito grandes. Esses conjuntos de dados geralmente são tão grandes e complexos que se torna difícil processá-los usando ferramentas de gerenciamento de banco de dados disponíveis.

O crescimento radical da Tecnologia da Informação gerou várias condições complementares no setor. Um dos resultados mais persistentes e indiscutivelmente mais presentes é a presença de Big Data. O termo Big Data é um slogan que foi cunhado para descrever a presença de enormes quantidades de dados. O efeito resultante de ter uma quantidade tão grande de dados é o Data Analytics.

Data Analytics é o processo de estruturação de Big Data. Dentro do Big Data, existem diferentes padrões e correlações que permitem que a análise de dados faça uma caracterização melhor calculada dos dados. Isso torna a análise de dados uma das partes mais importantes da tecnologia da informação.

Portanto, aqui estou listando as 26 técnicas de análise de big data. Esta lista não é exaustiva.

1. Teste A / B

O Teste A / B é uma ferramenta de avaliação para identificar qual versão de uma página da web ou de um aplicativo ajuda uma organização ou indivíduo a atingir uma meta de negócios com mais eficácia. Essa decisão é tomada comparando qual versão de algo tem melhor desempenho. O teste A / B é comumente usado no desenvolvimento da web para garantir que as alterações em uma página da web ou componente da página sejam orientadas por dados e não por opinião pessoal.

Também é chamado de teste de derramamento ou teste de balde.

Veja também:  A área cinzenta de Big Data - O que fazer e o que não fazer

1. Aprendizagem de regra de associação

Um conjunto de técnicas para descobrir relacionamentos interessantes, ou seja, “regras de associação” entre variáveis ​​em grandes bancos de dados. Essas técnicas consistem em uma variedade de algoritmos para gerar e testar possíveis regras.

Uma aplicação é a análise de cesta de compras, na qual um varejista pode determinar quais produtos são frequentemente comprados juntos e usar essas informações para marketing. (Um exemplo comumente citado é a descoberta de que muitos compradores de supermercados que compram nachos também compram cerveja.)

1. Análise da árvore de classificação

A classificação estatística é um método de identificação das categorias às quais pertence uma nova observação. Requer um conjunto de treinamento de observações corretamente identificadas - em outras palavras, dados históricos.

A classificação estatística está sendo usada para:

• Atribuir documentos automaticamente a categorias
• Categorizar organismos em agrupamentos
• Desenvolva perfis de alunos que fazem cursos online

1. Análise de Cluster

Um método estatístico para classificar objetos que divide um grupo diverso em grupos menores de objetos semelhantes, cujas características de semelhança não são conhecidas de antemão. Um exemplo de análise de cluster é segmentar consumidores em grupos semelhantes para marketing direcionado. Usado para mineração de dados.

1. Crowdsourcing

No crowdsourcing, a nuance é que uma tarefa ou um trabalho é terceirizado, mas não para um profissional ou organização designada, mas para o público em geral na forma de uma chamada aberta. Crowdsourcing é uma técnica que pode ser implantada para coletar dados de várias fontes, como mensagens de texto, atualizações de mídia social, blogs, etc. Este é um tipo de colaboração em massa e uma instância de uso da web.

1. Fusão e integração de dados

Um processo multinível que lida com a associação, correlação, combinação de dados e informações de fontes únicas e múltiplas para alcançar uma posição refinada, identificar estimativas e avaliações completas e oportunas de situações, ameaças e sua importância.

As técnicas de fusão de dados combinam dados de vários sensores e informações relacionadas de bancos de dados associados para melhorar a precisão e inferências mais específicas do que poderia ser alcançado pelo uso de um único sensor sozinho.

Consulte também:  um guia para iniciantes em análise de big data

1. Mineração de dados

A mineração de dados é classificar os dados para identificar padrões e estabelecer relacionamentos. A mineração de dados refere-se às técnicas coletivas de extração de dados que são realizadas em um grande volume de dados. Os parâmetros de mineração de dados incluem associação, análise de sequência, classificação, clustering e previsão.

Os aplicativos incluem mineração de dados de clientes para determinar os segmentos com maior probabilidade de responder a uma oferta, mineração de dados de recursos humanos para identificar características dos funcionários mais bem-sucedidos ou análise de cesta de compras para modelar o comportamento de compra dos clientes.

1. Aprendizagem de conjunto

É uma arte de combinar diversos conjuntos de algoritmos de aprendizagem para improvisar sobre a estabilidade e o poder preditivo do modelo. Este é um tipo de aprendizagem supervisionada.

1. Algorítmos genéticos

Técnicas de otimização que usam processos como combinação genética, mutação e seleção natural em um projeto baseado nos conceitos de evolução natural. Algoritmos genéticos são técnicas utilizadas para identificar os vídeos, programas de TV e outras formas de mídia mais visualizados. Existe um padrão evolutivo que pode ser feito pelo uso de algoritmos genéticos. A análise de vídeo e mídia pode ser feita pelo uso de algoritmos genéticos.

1. Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é outra técnica que pode ser usada para categorias e determinar o resultado provável de um conjunto específico de dados. O aprendizado de máquina define um software que pode ser capaz de determinar os resultados possíveis de um determinado conjunto de eventos. Portanto, é usado em análises preditivas. Um exemplo de análise preditiva é a probabilidade de ganhar processos judiciais ou o sucesso de certas produções.

1. Processamento de linguagem natural

Um conjunto de técnicas de uma subespecialidade da ciência da computação (dentro de um campo historicamente chamado de “inteligência artificial”) e linguística que usa algoritmos de computador para analisar a linguagem humana (natural). Muitas técnicas de PNL são tipos de aprendizado de máquina. Uma aplicação da PNL é usar a análise de sentimento nas mídias sociais para determinar como os clientes em potencial estão reagindo a uma campanha de branding.

1. Redes neurais

Modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se assemelham a redes neurais biológicas em estrutura. Eles podem ser usados ​​para reconhecimento e otimização de padrões. Algumas aplicações de rede neural envolvem aprendizagem supervisionada e outras envolvem aprendizagem não supervisionada. Exemplos de aplicativos incluem a identificação de clientes de alto valor que correm o risco de deixar uma determinada empresa e a identificação de sinistros de seguro fraudulentos.

Leia também:  40 fatos surpreendentes sobre Big Data

1. Otimização

Um portfólio de técnicas numéricas usadas para reprojetar sistemas e processos complexos para melhorar seu desempenho de acordo com uma ou mais medidas objetivas (por exemplo, custo, velocidade ou confiabilidade). Os exemplos de aplicativos incluem a melhoria dos processos operacionais, como programação, roteamento e layout do piso, e tomada de decisões estratégicas, como estratégia de gama de produtos, análise de investimentos vinculados e estratégia de portfólio de P&D. Algoritmos genéticos são um exemplo de técnica de otimização.

Em meu próximo blog, eu descreveria as 13 técnicas analíticas de Big Data restantes.

Leia: Próxima parte de uma visão sobre 26 técnicas analíticas de Big Data