ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ตอนที่ 1

' บิ๊กดาต้า ' คือการประยุกต์ใช้เทคนิคและเทคโนโลยีเฉพาะทางเพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก ชุดข้อมูลเหล่านี้มักจะมีขนาดใหญ่และซับซ้อนจนยากต่อการประมวลผลโดยใช้เครื่องมือการจัดการฐานข้อมูลในมือ

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีสารสนเทศได้นำไปสู่เงื่อนไขที่เอื้อประโยชน์หลายประการในอุตสาหกรรม หนึ่งในผลลัพธ์ที่คงอยู่และคงอยู่มากที่สุดคือการมีอยู่ของข้อมูลขนาดใหญ่ คำว่าบิ๊กดาต้าเป็นวลีที่จับได้ถูกสร้างขึ้นเพื่ออธิบายการมีอยู่ของข้อมูลจำนวนมาก ผลที่ตามมาของการมีข้อมูลจำนวนมากเช่นนี้คือ Data Analytics

Data Analyticsเป็นกระบวนการของการจัดโครงสร้าง Big Data ภายใน Big Data มีรูปแบบและความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันซึ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถคำนวณลักษณะเฉพาะของข้อมูลได้ดีขึ้น ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของเทคโนโลยีสารสนเทศ

ดังนั้น ฉันกำลังแสดงรายการเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 26 รายการ รายการนี้ไม่ได้ละเอียดถี่ถ้วน

  1. การทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B เป็นเครื่องมือประเมินสำหรับระบุเวอร์ชันของหน้าเว็บหรือแอปที่ช่วยให้องค์กรหรือบุคคลบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การตัดสินใจนี้ใช้โดยการเปรียบเทียบว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า การทดสอบ A/B มักใช้ในการพัฒนาเว็บไซต์เพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงในหน้าเว็บหรือองค์ประกอบของหน้านั้นเกิดจากข้อมูล ไม่ใช่ความคิดเห็นส่วนตัว

เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบที่หกหรือการทดสอบถัง

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ตอนที่ 1

ดูเพิ่มเติม:  The Big Data Grey Area – สิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำ

  1. การเรียนรู้กฎสมาคม

ชุดเทคนิคในการค้นหาความสัมพันธ์ที่น่าสนใจ เช่น "กฎการเชื่อมโยง" ท่ามกลางตัวแปรในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เทคนิคเหล่านี้ประกอบด้วยอัลกอริธึมที่หลากหลายเพื่อสร้างและทดสอบกฎที่เป็นไปได้

แอปพลิเคชั่นหนึ่งคือการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด ซึ่งผู้ค้าปลีกสามารถระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ซื้อร่วมกันบ่อยและใช้ข้อมูลนี้สำหรับการตลาด (ตัวอย่างที่อ้างถึงโดยทั่วไปคือการค้นพบว่าผู้ซื้อในซูเปอร์มาร์เก็ตจำนวนมากที่ซื้อนาโชส์ซื้อเบียร์ด้วย)

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ตอนที่ 1

  1. การวิเคราะห์ต้นไม้การจำแนกประเภท

การจำแนกทางสถิติเป็นวิธีการระบุหมวดหมู่ที่มีการสังเกตใหม่ ต้องใช้ชุดฝึกอบรมของการสังเกตที่ระบุอย่างถูกต้อง – ข้อมูลทางประวัติศาสตร์กล่าวอีกนัยหนึ่ง

การจำแนกประเภททางสถิติถูกใช้เพื่อ:

  • กำหนดเอกสารให้กับหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ
  • จำแนกสิ่งมีชีวิตออกเป็นกลุ่ม
  • พัฒนาโปรไฟล์ของนักศึกษาที่เรียนหลักสูตรออนไลน์

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ตอนที่ 1

  1. การวิเคราะห์คลัสเตอร์

วิธีการทางสถิติสำหรับการจำแนกวัตถุที่แบ่งกลุ่มที่หลากหลายออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ของวัตถุที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งไม่ทราบลักษณะของความคล้ายคลึงกันล่วงหน้า ตัวอย่างของการวิเคราะห์คลัสเตอร์คือการแบ่งกลุ่มผู้บริโภคออกเป็นกลุ่มที่คล้ายกันสำหรับการตลาดเป้าหมาย ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูล

  1. Crowdsourcing

ในการ crowdsourcing ความแตกต่างกันนิดหน่อยคืองานหรืองานได้รับการว่าจ้างจากภายนอก แต่ไม่ใช่สำหรับมืออาชีพหรือองค์กรที่กำหนด แต่สำหรับประชาชนทั่วไปในรูปแบบของการโทรแบบเปิด Crowdsourcing เป็นเทคนิคที่สามารถนำไปใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อความ การอัปเดตโซเชียลมีเดีย บล็อก ฯลฯ นี่คือประเภทของการทำงานร่วมกันจำนวนมากและอินสแตนซ์ของการใช้เว็บ

  1. การรวมข้อมูลและการรวมข้อมูล

กระบวนการหลายระดับที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมโยง ความสัมพันธ์ การรวมข้อมูลและข้อมูลจากแหล่งเดียวและหลายแหล่งเพื่อให้ได้ตำแหน่งที่ปรับปรุง ระบุการประมาณการและการประเมินสถานการณ์ ภัยคุกคาม และความสำคัญของสถานการณ์ที่สมบูรณ์และทันเวลา

เทคนิคการฟิวชั่นข้อมูลจะรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัวและข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและการอนุมานที่เฉพาะเจาะจงมากกว่าที่จะทำได้โดยใช้เซ็นเซอร์เพียงตัวเดียว

ดูเพิ่มเติม:  คู่มือเริ่มต้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

  1. การทำเหมืองข้อมูล

การขุดข้อมูลกำลังจัดเรียงข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและสร้างความสัมพันธ์ การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงเทคนิคการดึงข้อมูลแบบรวมซึ่งดำเนินการกับข้อมูลปริมาณมาก พารามิเตอร์การขุดข้อมูลรวมถึงการเชื่อมโยง การวิเคราะห์ลำดับ การจำแนกประเภท การทำคลัสเตอร์และการพยากรณ์

แอปพลิเคชันรวมถึงการขุดข้อมูลลูกค้าเพื่อกำหนดกลุ่มที่มีแนวโน้มว่าจะตอบสนองต่อข้อเสนอมากที่สุด การขุดข้อมูลทรัพยากรบุคคลเพื่อระบุลักษณะของพนักงานที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด หรือการวิเคราะห์ตะกร้าตลาดเพื่อจำลองพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

  1. การเรียนรู้ทั้งมวล

เป็นศิลปะของการรวมชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่หลากหลายเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเสถียรภาพและพลังการทำนายของแบบจำลอง นี่คือประเภทของการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

  1. ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้กระบวนการต่างๆ เช่น การผสมผสานทางพันธุกรรม การกลายพันธุ์ และการคัดเลือกโดยธรรมชาติ ในการออกแบบตามแนวคิดของวิวัฒนาการทางธรรมชาติ อัลกอริธึมทางพันธุกรรมเป็นเทคนิคที่ใช้ในการระบุวิดีโอ รายการทีวี และสื่อรูปแบบอื่นๆ ที่มีโอกาสเข้าชมมากที่สุด มีรูปแบบวิวัฒนาการที่สามารถทำได้โดยการใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรม การวิเคราะห์วิดีโอและสื่อสามารถทำได้โดยใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรม

  1. การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกเทคนิคหนึ่งที่สามารถใช้ในหมวดหมู่และกำหนดผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นของชุดข้อมูลเฉพาะได้ แมชชีนเลิร์นนิงกำหนดซอฟต์แวร์ที่สามารถกำหนดผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์บางชุด ดังนั้นจึงใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือความน่าจะเป็นที่จะชนะคดีความหรือความสำเร็จของผลงานบางประเภท

  1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ชุดเทคนิคจากความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของวิทยาการคอมพิวเตอร์ (ในสาขาที่เรียกกันว่า "ปัญญาประดิษฐ์") และภาษาศาสตร์ที่ใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ภาษามนุษย์ (ธรรมชาติ) เทคนิค NLP หลายอย่างเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง แอปพลิเคชันหนึ่งของ NLP กำลังใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นบนโซเชียลมีเดียเพื่อกำหนดว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ามีปฏิกิริยาอย่างไรต่อแคมเปญการสร้างแบรนด์

  1. โครงข่ายประสาทเทียม

แบบจำลองการคาดการณ์แบบไม่เชิงเส้นที่เรียนรู้ผ่านการฝึกอบรมและมีลักษณะคล้ายโครงข่ายประสาทเทียมทางชีววิทยาในโครงสร้าง สามารถใช้สำหรับการจดจำรูปแบบและการปรับให้เหมาะสม แอปพลิเคชันโครงข่ายประสาทเทียมบางตัวเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล และแอปพลิเคชันอื่นๆ เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ตัวอย่างของแอปพลิเคชัน ได้แก่ การระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูงที่เสี่ยงต่อการออกจากบริษัทใดบริษัทหนึ่ง และระบุการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่เป็นการฉ้อโกง

อ่านเพิ่มเติม:  40 ข้อเท็จจริงที่น่าเหลือเชื่อเกี่ยวกับ Big Data

  1. การเพิ่มประสิทธิภาพ

กลุ่มเทคนิคเชิงตัวเลขที่ใช้ในการออกแบบระบบและกระบวนการที่ซับซ้อนใหม่ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพตามการวัดผลตามวัตถุประสงค์อย่างน้อยหนึ่งอย่าง (เช่น ต้นทุน ความเร็ว หรือความน่าเชื่อถือ) ตัวอย่างของแอปพลิเคชัน ได้แก่ การปรับปรุงกระบวนการปฏิบัติงาน เช่น การจัดกำหนดการ การกำหนดเส้นทาง และแผนผังพื้น และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ เช่น กลยุทธ์ช่วงผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์การลงทุนที่เชื่อมโยง และกลยุทธ์พอร์ตโฟลิโอ R&D อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเป็นตัวอย่างของเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ

ในบล็อกถัดไป ฉันจะอธิบายเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อีก 13 ข้อที่เหลือ

อ่าน: ส่วนถัดไปของข้อมูลเชิงลึก 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่



Leave a Comment

วิธีการติดตั้ง Directus 6.4 CMS บน CentOS 7 LAMP VPS

วิธีการติดตั้ง Directus 6.4 CMS บน CentOS 7 LAMP VPS

เรียนรู้วิธีการติดตั้ง Directus 6.4 CMS บน CentOS 7; ระบบการจัดการเนื้อหา Headless ที่มีความยืดหยุ่นสูงและปลอดภัย

ตั้งค่า Nginx บน Ubuntu เพื่อสตรีมวิดีโอสด HLS

ตั้งค่า Nginx บน Ubuntu เพื่อสตรีมวิดีโอสด HLS

เรียนรู้วิธีการตั้งค่า Nginx บน Ubuntu สำหรับการสตรีมวิดีโอสด HLS ด้วยคำแนะนำที่ชัดเจนและเป็นประโยชน์

การสำรองข้อมูลยอดนิยมด้วย Percona XtraBackup บนแอพ WordPress แบบคลิกเดียว

การสำรองข้อมูลยอดนิยมด้วย Percona XtraBackup บนแอพ WordPress แบบคลิกเดียว

เรียนรู้การใช้ Percona XtraBackup สำหรับการสำรองข้อมูลด้วยวิธีที่เป็นระบบและง่ายดายบน WordPress ออนไลน์ของคุณ

ReactOS: นี่คืออนาคตของ Windows หรือไม่?

ReactOS: นี่คืออนาคตของ Windows หรือไม่?

ReactOS ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สและระบบปฏิบัติการฟรีพร้อมเวอร์ชันล่าสุดแล้ว สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ Windows ยุคใหม่และล้ม Microsoft ได้หรือไม่? มาหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบเก่านี้ แต่เป็นประสบการณ์ OS ที่ใหม่กว่ากัน

AI สามารถต่อสู้กับการโจมตีของแรนซัมแวร์ที่เพิ่มขึ้นได้หรือไม่

AI สามารถต่อสู้กับการโจมตีของแรนซัมแวร์ที่เพิ่มขึ้นได้หรือไม่

การโจมตีของ Ransomware กำลังเพิ่มขึ้น แต่ AI สามารถช่วยจัดการกับไวรัสคอมพิวเตอร์ตัวล่าสุดได้หรือไม่? AI คือคำตอบ? อ่านที่นี่รู้ว่า AI boone หรือ bane

เชื่อมต่อผ่าน WhatsApp Desktop App 24*7

เชื่อมต่อผ่าน WhatsApp Desktop App 24*7

ในที่สุด Whatsapp ก็เปิดตัวแอพเดสก์ท็อปสำหรับผู้ใช้ Mac และ Windows ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึง Whatsapp จาก Windows หรือ Mac ได้อย่างง่ายดาย ใช้ได้กับ Windows 8+ และ Mac OS 10.9+

AI จะนำกระบวนการอัตโนมัติไปสู่อีกระดับได้อย่างไร

AI จะนำกระบวนการอัตโนมัติไปสู่อีกระดับได้อย่างไร

อ่านข้อมูลนี้เพื่อทราบว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังได้รับความนิยมในหมู่บริษัทขนาดเล็กอย่างไร และเพิ่มโอกาสในการทำให้พวกเขาเติบโตและทำให้คู่แข่งได้เปรียบ

การอัปเดตเสริม macOS Catalina 10.15.4 ทำให้เกิดปัญหามากกว่าการแก้ปัญหา

การอัปเดตเสริม macOS Catalina 10.15.4 ทำให้เกิดปัญหามากกว่าการแก้ปัญหา

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Apple เปิดตัว macOS Catalina 10.15.4 การอัปเดตเสริมเพื่อแก้ไขปัญหา แต่ดูเหมือนว่าการอัปเดตทำให้เกิดปัญหามากขึ้นที่นำไปสู่การสร้างเครื่อง Mac อ่านบทความนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

13 เครื่องมือดึงข้อมูลเชิงพาณิชย์ของ Big Data

13 เครื่องมือดึงข้อมูลเชิงพาณิชย์ของ Big Data

13 เครื่องมือดึงข้อมูลเชิงพาณิชย์ของ Big Data

ระบบไฟล์บันทึกคืออะไรและทำงานอย่างไร

ระบบไฟล์บันทึกคืออะไรและทำงานอย่างไร

คอมพิวเตอร์ของเราจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในลักษณะที่เรียกว่าระบบไฟล์บันทึก เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถค้นหาและแสดงไฟล์ได้ทันทีที่คุณกดค้นหาhttps://wethegeek.com/?p=94116&preview=true