26 Büyük Veri Analitik Tekniğine Bir Bakış: 1. Bölüm

' Büyük Veri ', çok büyük veri kümelerini işlemek için özel tekniklerin ve teknolojilerin uygulanmasıdır. Bu veri kümeleri genellikle o kadar büyük ve karmaşıktır ki, eldeki veritabanı yönetim araçlarını kullanarak işlenmesi zorlaşır.

Bilgi Teknolojisinin radikal büyümesi, endüstride birkaç tamamlayıcı koşula yol açmıştır. En kalıcı ve tartışmasız en güncel sonuçlardan biri, Büyük Veri'nin varlığıdır. Büyük Veri terimi, Büyük miktarda verinin varlığını tanımlamak için uydurulmuş bir ifadedir. Bu kadar büyük miktarda Veriye sahip olmanın ortaya çıkan etkisi Veri Analitiğidir.

Veri Analitiği , Büyük Veriyi yapılandırma sürecidir. Büyük Veri içinde, veri analitiğinin verilerin daha iyi hesaplanmış karakterizasyonunu yapmasını mümkün kılan farklı modeller ve korelasyonlar vardır. Bu, veri analitiğini bilgi teknolojisinin en önemli parçalarından biri yapar.

Bu nedenle, burada 26 büyük veri analitiği tekniğini listeliyorum. Bu liste her şeyi içermiyor.

1. A/B testi

A/B Testi, bir web sayfasının veya uygulamanın hangi sürümünün bir kuruluşun veya bireyin bir iş hedefine daha etkili bir şekilde ulaşmasına yardımcı olduğunu belirlemeye yönelik bir değerlendirme aracıdır. Bu karar, bir şeyin hangi sürümünün daha iyi performans gösterdiğini karşılaştırarak alınır. A/B testi, bir web sayfasındaki veya sayfa bileşenindeki değişikliklerin kişisel görüşler tarafından değil veriler tarafından yönlendirilmesini sağlamak için web geliştirmede yaygın olarak kullanılır.

Dökülme testi veya kova testi olarak da adlandırılır.

Ayrıca Bakınız:  Büyük Veri Gri Alanı – Yapılması ve Yapılmaması Gerekenler

1. Birliktelik Kuralı öğrenme

Büyük veritabanlarındaki değişkenler arasında ilginç ilişkileri, yani “ilişkilendirme kurallarını” keşfetmeye yönelik bir dizi teknik. Bu teknikler, olası kuralları oluşturmak ve test etmek için çeşitli algoritmalardan oluşur.

Bir uygulama, bir perakendecinin hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını belirleyebileceği ve bu bilgileri pazarlama için kullanabileceği pazar sepeti analizidir. (Genellikle alıntılanan bir örnek, cips satın alan birçok süpermarket müşterisinin bira da satın aldığının keşfedilmesidir.)

1. Sınıflandırma Ağacı Analizi

İstatistiksel Sınıflandırma, yeni bir gözlemin ait olduğu kategorileri belirleme yöntemidir. Başka bir deyişle, doğru bir şekilde tanımlanmış gözlemlerden oluşan bir eğitim seti – tarihsel veriler gerektirir.

İstatistiksel sınıflandırma şu amaçlarla kullanılmaktadır:

• Belgeleri otomatik olarak kategorilere atayın
• Organizmaları gruplara ayırın
• Çevrimiçi kurs alan öğrencilerin profillerini geliştirin

1. Küme analizi

Farklı bir grubu, benzerlik özellikleri önceden bilinmeyen benzer nesnelerden oluşan daha küçük gruplara ayıran nesneleri sınıflandırmak için istatistiksel bir yöntem. Kümeleme analizine bir örnek, hedeflenen pazarlama için tüketicileri kendine benzer gruplara ayırmaktır. Veri Madenciliği için kullanılır.

1. kitle kaynak kullanımı

Kitle kaynak kullanımında nüans, bir görevin veya işin dışarıdan temin edilmesidir, ancak belirlenmiş bir profesyonel veya kuruluşa değil, genel halka açık bir çağrı şeklinde verilir. Kitle kaynak kullanımı, metin mesajları, sosyal medya güncellemeleri, bloglar vb. gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamak için uygulanabilen bir tekniktir. Bu, bir tür toplu işbirliği ve Web kullanımının bir örneğidir.

1. Veri birleştirme ve veri entegrasyonu

İyileştirilmiş bir konum elde etmek, tahminleri belirlemek ve durumların, tehditlerin ve bunların önemlerinin eksiksiz ve zamanında değerlendirilmesini sağlamak için tek ve çoklu kaynaklardan gelen ilişki, korelasyon, veri ve bilgilerin birleşimi ile ilgilenen çok seviyeli bir süreç.

Veri birleştirme teknikleri, tek bir sensörün tek başına kullanılmasıyla elde edilebilecek olandan daha fazla doğruluk ve daha spesifik çıkarımlar elde etmek için birden fazla sensörden gelen verileri ve ilişkili veri tabanlarından ilgili bilgileri birleştirir.

Ayrıca Bakınız:  Büyük Veri Analitiği için Başlangıç ​​Kılavuzu

1. Veri madenciliği

Veri madenciliği, kalıpları belirlemek ve ilişkiler kurmak için verileri sıralamaktır. Veri madenciliği, büyük hacimli veriler üzerinde gerçekleştirilen toplu veri çıkarma tekniklerine atıfta bulunur. Veri madenciliği parametreleri, İlişkilendirme, Sıra analizi, sınıflandırma, Kümeleme ve Tahmini içerir.

Uygulamalar, bir teklife yanıt verme olasılığı en yüksek olan kesimleri belirlemek için müşteri verilerini araştırmayı, en başarılı çalışanların özelliklerini belirlemek için insan kaynakları verilerini araştırmayı veya müşterilerin satın alma davranışlarını modellemek için pazar sepeti analizini içerir.

1. Toplu öğrenme

Modelin kararlılığı ve tahmin gücü üzerinde doğaçlama yapmak için çeşitli öğrenme algoritmalarını bir araya getirme sanatıdır. Bu bir tür denetimli öğrenmedir.

1. Genetik Algoritmalar

Doğal evrim kavramlarına dayalı bir tasarımda genetik kombinasyon, mutasyon ve doğal seleksiyon gibi süreçleri kullanan optimizasyon teknikleri. Genetik algoritmalar, en olası görüntülenen videoları, TV şovlarını ve diğer medya biçimlerini belirlemek için kullanılan tekniklerdir. Genetik algoritmalar kullanılarak yapılabilecek evrimsel bir model vardır. Video ve medya analitiği, genetik algoritmalar kullanılarak yapılabilir.

1. Makine öğrenme

Makine Öğrenimi, belirli bir veri kümesinin olası sonucunu kategorilere ayırmak ve belirlemek için kullanılabilecek başka bir tekniktir. Makine Öğrenimi, belirli bir olay kümesinin olası sonuçlarını belirleyebilen bir yazılımı tanımlar. Bu nedenle tahmine dayalı analitikte kullanılır. Tahmine dayalı analitiklere bir örnek, yasal davaları kazanma olasılığı veya belirli yapımların başarısıdır.

1. Doğal Dil İşleme

Bilgisayar biliminin bir alt uzmanlığından (tarihsel olarak “yapay zeka” olarak adlandırılan bir alan içinde) ve insan (doğal) dilini analiz etmek için bilgisayar algoritmalarını kullanan dilbilimden bir dizi teknik. Birçok NLP tekniği, makine öğrenimi türleridir. NLP'nin bir uygulaması, potansiyel müşterilerin bir marka kampanyasına nasıl tepki verdiğini belirlemek için sosyal medyada duygu analizini kullanmaktır.

1. Nöral ağlar

Eğitim yoluyla öğrenen ve yapı olarak biyolojik sinir ağlarına benzeyen doğrusal olmayan tahmin modelleri. Örüntü tanıma ve optimizasyon için kullanılabilirler. Bazı sinir ağı uygulamaları denetimli öğrenmeyi, diğerleri ise denetimsiz öğrenmeyi içerir. Uygulama örnekleri, belirli bir şirketten ayrılma riski taşıyan yüksek değerli müşterilerin belirlenmesini ve hileli sigorta taleplerinin belirlenmesini içerir.

Ayrıca Okuyun:  Büyük Veri hakkında 40 Akıllara durgunluk veren Gerçek

1. Optimizasyon

Karmaşık sistemleri ve süreçleri bir veya daha fazla objektif ölçüye göre (örneğin maliyet, hız veya güvenilirlik) geliştirmek için yeniden tasarlamak için kullanılan sayısal teknikler portföyü. Uygulama örnekleri arasında planlama, yönlendirme ve kat düzeni gibi operasyonel süreçlerin iyileştirilmesi ve ürün yelpazesi stratejisi, bağlantılı yatırım analizi ve Ar-Ge portföy stratejisi gibi stratejik kararlar alınması yer alır. Genetik algoritmalar, bir optimizasyon tekniğinin bir örneğidir.

Bir sonraki blogumda kalan 13 Büyük Veri Analitiği Tekniğini anlatacağım.

Okuyun: 26 Büyük Veri Analitik Tekniğine İlişkin Bir İçgörünün Sonraki Bölümü