Изучение 26 методов анализа больших данных: часть 2

До сих пор в моих блогах о больших данных я знакомил вас с различными аспектами больших данных, от того, что они на самом деле значат, до фактов и того, что можно и чего нельзя делать. В предыдущем блоге мы познакомились с некоторыми методами анализа больших данных. Продолжение списка в этом блоге.

1. Распознавание образов

Распознавание образов - это ветвь машинного обучения, которая фокусируется на распознавании закономерностей и закономерностей в данных, хотя в некоторых случаях считается почти синонимом машинного обучения. Системы распознавания образов во многих случаях обучаются на основе помеченных «обучающих» данных (обучение с учителем), но когда помеченные данные недоступны, можно использовать другие алгоритмы для обнаружения ранее неизвестных закономерностей (обучение без учителя).

1. Прогнозное моделирование

Прогнозная аналитика включает в себя множество методов, которые предсказывают будущие результаты на основе исторических и текущих данных. На практике прогнозная аналитика может применяться практически ко всем дисциплинам - от прогнозирования отказа реактивных двигателей на основе потока данных с нескольких тысяч датчиков до прогнозирования следующих действий клиентов на основе того, что они покупают, когда они покупают и даже что говорят в социальных сетях. Методы прогнозной аналитики в первую очередь основаны на статистических методах.

См. Также:  Руководство по аналитике больших данных для начинающих.

1. Регрессионный анализ

Это метод, который использует независимые переменные и то, как они влияют на зависимые переменные. Это может быть очень полезным методом для определения аналитики социальных сетей, например, вероятности найти любовь через интернет-платформу.

1. Анализ настроений

Анализ настроений помогает исследователям определить настроения ораторов или писателей по поводу темы. Анализ настроений используется, чтобы помочь:

• Повышайте качество обслуживания в сети отелей, анализируя комментарии гостей.
• Настройте стимулы и услуги, чтобы удовлетворить то, что на самом деле просят клиенты.
• Определите, что на самом деле думают потребители, основываясь на мнениях из социальных сетей.

1. Обработка сигналов

Обработка сигналов - это обеспечивающая технология, которая охватывает фундаментальную теорию, приложения, алгоритмы и реализации обработки или передачи информации, содержащейся во многих различных физических, символьных или абстрактных форматах, широко называемых сигналами . Он использует математические, статистические, вычислительные, эвристические и лингвистические представления, формализмы и методы для представления, моделирования, анализа, синтеза, обнаружения, восстановления, зондирования, сбора, извлечения, обучения, безопасности или судебной экспертизы. Примеры приложений включают моделирование для анализа временных рядов или реализацию объединения данных для определения более точного считывания путем объединения данных из набора менее точных источников данных (т. Е. Извлечения сигнала из шума).

1. Пространственный анализ

Пространственный анализ - это процесс, с помощью которого мы превращаем необработанные данные в полезную информацию. Это процесс изучения местоположений, атрибутов и взаимосвязей объектов в пространственных данных с помощью наложения и других аналитических методов, чтобы ответить на вопрос или получить полезные знания. Пространственный анализ извлекает или создает новую информацию из пространственных данных.

1. Статистика

В статистике исследовательский анализ данных - это подход к анализу наборов данных для обобщения их основных характеристик, часто с помощью визуальных методов. Статистическая модель может использоваться или нет, но в первую очередь EDA предназначена для того, чтобы увидеть, что данные могут сказать нам, помимо формального моделирования или задачи проверки гипотез. Статистические методы также используются для снижения вероятности ошибок типа I («ложные срабатывания») и ошибок типа II («ложноотрицательные результаты»). Примером приложения является A / B-тестирование, чтобы определить, какие типы маркетинговых материалов больше всего увеличивают доход.

См. Также:  40 невероятных фактов о больших данных

1. Контролируемое обучение

Контролируемое обучение - это задача машинного обучения, заключающаяся в выводе функции из помеченных данных обучения. Обучающие данные состоят из набора обучающих примеров . При обучении с учителем каждый пример представляет собой пару, состоящую из входного объекта (обычно вектора) и желаемого выходного значения (также называемого контрольным сигналом ). Алгоритм обучения с учителем анализирует данные обучения и создает предполагаемую функцию, которую можно использовать для отображения новых примеров.

1. Анализ социальных сетей

Анализ социальных сетей - это метод, который сначала был использован в телекоммуникационной индустрии, а затем быстро принят социологами для изучения межличностных отношений. Сейчас он применяется для анализа взаимоотношений между людьми во многих сферах и коммерческой деятельности. Узлы представляют людей в сети, а связи представляют отношения между людьми.

1. Моделирование

Моделирование поведения сложных систем, часто используемых для прогнозирования, прогнозирования и планирования сценариев. Моделирование методом Монте-Карло, например, представляет собой класс алгоритмов, которые полагаются на повторяющуюся случайную выборку, т. Е. Запускают тысячи имитаций, каждое из которых основано на различных предположениях. Результатом является гистограмма, которая дает распределение вероятностей результатов. Одно приложение оценивает вероятность достижения финансовых целей с учетом неопределенности в отношении успеха различных инициатив.

1. Анализ временных рядов

Анализ временных рядов включает методы анализа данных временных рядов с целью извлечения значимой статистики и других характеристик данных. Данные временных рядов часто возникают при мониторинге производственных процессов или отслеживании показателей корпоративного бизнеса. Анализ временных рядов учитывает тот факт, что точки данных, взятые с течением времени, могут иметь внутреннюю структуру (такую ​​как автокорреляция, тренд или сезонное изменение), которую следует учитывать. Примеры анализа временных рядов включают почасовую стоимость индекса фондового рынка или количество пациентов, которым ежедневно ставится диагноз определенного состояния.

1. Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение - это задача машинного обучения, заключающаяся в выводе функции для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Поскольку примеры, данные учащемуся, не помечены, нет сигнала об ошибке или вознаграждения для оценки потенциального решения - это отличает обучение без учителя от обучения с учителем и обучения с подкреплением.

Однако обучение без учителя также включает в себя множество других методов, которые стремятся обобщить и объяснить ключевые особенности данных.

1. Визуализация

Визуализация данных - это подготовка данных в наглядном или графическом формате. Это позволяет лицам, принимающим решения, видеть аналитические данные, представленные визуально, чтобы они могли понять сложные концепции или выявить новые закономерности. С интерактивной визуализацией вы можете продвинуться дальше концепции, используя технологию для детализации диаграмм и графиков для получения более подробной информации, интерактивно изменяя, какие данные вы видите и как они обрабатываются.

Заключение

Аналитика больших данных стала одним из самых важных достижений в индустрии информационных технологий. Фактически, большие данные показали свою важность и потребность почти во всех секторах и во всех отделах этих отраслей. Нет ни одного аспекта жизни, на который бы не повлияли большие данные, даже наша личная жизнь. Следовательно, нам нужна аналитика больших данных, чтобы эффективно управлять этими огромными объемами данных.

Как было сказано ранее, этот список не является исчерпывающим. Исследователи все еще экспериментируют с новыми способами анализа этих огромных объемов данных, которые представлены в различных формах, скорость генерации которых увеличивается со временем, чтобы получить значения для наших конкретных целей.