Uma visão sobre 26 técnicas analíticas de Big Data: Parte 2

Até agora, em meus blogs sobre Big Data , eu os familiarizei com diferentes aspectos do Big Data, desde o que ele realmente significa até fatos e o que fazer e o que não fazer. No blog anterior , vimos algumas técnicas de Big Data Analytics. Aprofundando a lista neste blog.

1. Reconhecimento de padrões

O reconhecimento de padrões é um ramo do aprendizado de máquina que se concentra no reconhecimento de padrões e regularidades nos dados, embora seja, em alguns casos, considerado quase sinônimo de aprendizado de máquina. Os sistemas de reconhecimento de padrões são, em muitos casos, treinados a partir de dados de “treinamento” rotulados (aprendizado supervisionado), mas quando nenhum dado rotulado está disponível, outros algoritmos podem ser usados ​​para descobrir padrões anteriormente desconhecidos (aprendizado não supervisionado).

1. Modelagem Preditiva

A análise preditiva compreende uma variedade de técnicas que prevêem resultados futuros com base em dados históricos e atuais. Na prática, a análise preditiva pode ser aplicada a quase todas as disciplinas - desde prever a falha de motores a jato com base no fluxo de dados de vários milhares de sensores, até prever os próximos movimentos dos clientes com base no que compram, quando compram e até mesmo o que eles dizem nas redes sociais. As técnicas de análise preditiva são baseadas principalmente em métodos estatísticos.

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1. Análise de regressão

Esta é uma técnica que usa variáveis ​​independentes e como elas afetam as variáveis ​​dependentes. Essa pode ser uma técnica muito útil para determinar análises de mídia social, como a probabilidade de encontrar o amor em uma plataforma de internet.

1. Análise de sentimentos

A análise de sentimento ajuda os pesquisadores a determinar os sentimentos dos palestrantes ou escritores em relação a um tópico. A análise de sentimento está sendo usada para ajudar:

• Melhore o serviço em uma rede de hotéis analisando os comentários dos hóspedes.
• Personalize incentivos e serviços para atender ao que os clientes realmente estão pedindo.
• Determine o que os consumidores realmente pensam com base nas opiniões das mídias sociais.

1. Processamento de Sinal

O processamento de sinal é uma tecnologia capacitadora que engloba a teoria fundamental, aplicativos, algoritmos e implementações de processamento ou transferência de informações contidas em muitos formatos físicos, simbólicos ou abstratos amplamente designados como sinais . Ele usa representações matemáticas, estatísticas, computacionais, heurísticas e linguísticas, formalismos e técnicas para representação, modelagem, análise, síntese, descoberta, recuperação, detecção, aquisição, extração, aprendizagem, segurança ou perícia. Os aplicativos de amostra incluem modelagem para análise de série temporal ou implementação de fusão de dados para determinar uma leitura mais precisa, combinando dados de um conjunto de fontes de dados menos precisas (ou seja, extraindo o sinal do ruído).

1. Análise espacial

A análise espacial é o processo pelo qual transformamos dados brutos em informações úteis. É o processo de examinar as localizações, atributos e relações de recursos em dados espaciais por meio de sobreposição e outras técnicas analíticas para responder a uma questão ou obter conhecimento útil. A análise espacial extrai ou cria novas informações de dados espaciais.

1. Estatisticas

Em estatística, a análise exploratória de dados é uma abordagem para analisar conjuntos de dados para resumir suas características principais, geralmente com métodos visuais. Um modelo estatístico pode ser usado ou não, mas principalmente EDA é para ver o que os dados podem nos dizer além da modelagem formal ou tarefa de teste de hipótese. Técnicas estatísticas também são usadas para reduzir a probabilidade de erros do Tipo I (“falsos positivos”) e erros do Tipo II (“falsos negativos”). Um exemplo de aplicativo é o teste A / B para determinar quais tipos de material de marketing mais aumentam a receita.

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1. Aprendizagem supervisionada

O aprendizado supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de inferir uma função a partir de dados de treinamento rotulados. Os dados de treinamento consistem em um conjunto de exemplos de treinamento . Na aprendizagem supervisionada, cada exemplo é um par que consiste em um objeto de entrada (normalmente um vetor) e um valor de saída desejado (também chamado de sinal de supervisão ). Um algoritmo de aprendizado supervisionado analisa os dados de treinamento e produz uma função inferida, que pode ser usada para mapear novos exemplos.

1. Análise de rede social

A análise de redes sociais é uma técnica que foi usada pela primeira vez no setor de telecomunicações e, em seguida, rapidamente adotada por sociólogos para estudar as relações interpessoais. Agora está sendo aplicado para analisar as relações entre pessoas em muitos campos e atividades comerciais. Os nós representam os indivíduos em uma rede, enquanto os laços representam as relações entre os indivíduos.

1. Simulação

Modelagem do comportamento de sistemas complexos, freqüentemente usados ​​para previsões, previsões e planejamento de cenários. As simulações de Monte Carlo, por exemplo, são uma classe de algoritmos que dependem de amostragem aleatória repetida, ou seja, rodando milhares de simulações, cada uma baseada em diferentes suposições. O resultado é um histograma que fornece uma distribuição de probabilidade dos resultados. Uma aplicação está avaliando a probabilidade de cumprimento das metas financeiras, dadas as incertezas sobre o sucesso de várias iniciativas

1. Análise de Séries Temporais

A análise de série temporal compreende métodos para analisar dados de série temporal a fim de extrair estatísticas significativas e outras características dos dados. Os dados de série temporal freqüentemente surgem ao monitorar processos industriais ou rastrear métricas de negócios corporativos. A análise de série temporal explica o fato de que os pontos de dados obtidos ao longo do tempo podem ter uma estrutura interna (como autocorrelação, tendência ou variação sazonal) que deve ser contabilizada. Exemplos de análise de série temporal incluem o valor horário de um índice do mercado de ações ou o número de pacientes diagnosticados com uma determinada condição todos os dias.

1. Aprendizagem Não Supervisionada

O aprendizado não supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de inferir uma função para descrever a estrutura oculta de dados não rotulados. Uma vez que os exemplos dados ao aluno não estão rotulados, não há erro ou sinal de recompensa para avaliar uma solução potencial - isso distingue a aprendizagem não supervisionada da aprendizagem supervisionada e da aprendizagem por reforço.

No entanto, a aprendizagem não supervisionada também abrange muitas outras técnicas que procuram resumir e explicar as principais características dos dados.

1. Visualização

A visualização de dados é a preparação de dados em formato pictórico ou gráfico. Ele permite que os tomadores de decisão vejam as análises apresentadas visualmente, para que possam compreender conceitos difíceis ou identificar novos padrões. Com a visualização interativa, você pode levar o conceito um passo adiante usando a tecnologia para se aprofundar em tabelas e gráficos para obter mais detalhes, alterando interativamente quais dados você vê e como são processados.

Conclusão

A análise de big data foi um dos avanços mais importantes na indústria de tecnologia da informação. Na verdade, o Big Data mostrou sua importância e necessidade em quase todos os setores e em todos os departamentos dessas indústrias. Não há um único aspecto da vida que não tenha sido afetado pelo Big Data, nem mesmo nossa vida pessoal. Portanto, precisamos de Big Data Analytics para gerenciar essas enormes quantidades de dados com eficiência.

Como já foi dito, esta lista não é exaustiva. Os pesquisadores ainda estão experimentando novas maneiras de analisar essas enormes quantidades de dados que estão presentes em uma variedade de formas, cuja velocidade de geração está aumentando com o tempo para derivar valores para nossos usos específicos.