26 Büyük Veri Analitik Tekniğine Bir Bakış: 2. Bölüm

Şimdiye kadar Büyük Veri hakkındaki bloglarımda , sizi Büyük Verinin gerçekte ne anlama geldiğinden gerçeklere ve yapılacaklara ve yapılmayacaklara kadar farklı yönleriyle tanıştırdım. Gelen önceki blog bazı Yoğun Veri Analizi Teknikleri gördük. Listeyi bu blogda daha da ileriye götürmek.

1. Desen tanıma

Örüntü tanıma, bazı durumlarda makine öğrenimi ile neredeyse eşanlamlı olduğu düşünülse de, verilerdeki kalıpların ve düzenliliklerin tanınmasına odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır. Örüntü tanıma sistemleri çoğu durumda etiketlenmiş "eğitim" verilerinden (denetimli öğrenme) eğitilir, ancak etiketli veri bulunmadığında daha önce bilinmeyen desenleri keşfetmek için başka algoritmalar kullanılabilir (denetimsiz öğrenme).

1. Öngörülü Modelleme

Tahmine dayalı analitik, geçmiş ve güncel verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin eden çeşitli tekniklerden oluşur. Pratikte, tahmine dayalı analitik, neredeyse tüm disiplinlere uygulanabilir – birkaç bin sensörden gelen veri akışına dayalı jet motorlarının arızasını tahmin etmekten, müşterilerin ne satın aldıklarına, ne zaman aldıklarına ve hatta ne satın aldıklarına bağlı olarak sonraki hareketlerini tahmin etmeye kadar. sosyal medyada diyorlar. Tahmine dayalı analitik teknikleri öncelikle istatistiksel yöntemlere dayanır.

Ayrıca Bakınız:  Büyük Veri Analitiği için Başlangıç ​​Kılavuzu

1. Regresyon analizi

Bu, bağımsız değişkenlerin kullanımını ve bunların bağımlı değişkenleri nasıl etkilediğini alan bir tekniktir. Bu, bir internet platformu üzerinden aşkı bulma olasılığı gibi sosyal medya analizlerini belirlemede çok faydalı bir teknik olabilir.

1. Duygu Analizi

Duygu Analizi, araştırmacıların bir konuyla ilgili olarak konuşmacıların veya yazarların duygularını belirlemesine yardımcı olur. Duygu analizi aşağıdakilere yardımcı olmak için kullanılıyor:

• Konuk yorumlarını analiz ederek bir otel zincirindeki hizmeti iyileştirin.
• Müşterilerin gerçekten ne istediğini ele almak için teşvikleri ve hizmetleri özelleştirin.
• Sosyal medyadan gelen görüşlere dayanarak tüketicilerin gerçekten ne düşündüklerini belirleyin.

1. Sinyal işleme

Sinyal işleme, genel olarak sinyaller olarak adlandırılan birçok farklı fiziksel, sembolik veya soyut formatta yer alan bilgilerin işlenmesi veya aktarılmasının temel teorisini, uygulamalarını, algoritmalarını ve uygulamalarını kapsayan bir etkinleştirme teknolojisidir . Temsil, modelleme, analiz, sentez, keşif, kurtarma, algılama, edinme, çıkarma, öğrenme, güvenlik veya adli tıp için matematiksel, istatistiksel, hesaplamalı, sezgisel ve dilsel temsiller, formalizmler ve teknikler kullanır. Örnek uygulamalar, zaman serisi analizi için modellemeyi veya daha az kesinlikli bir dizi veri kaynağından gelen verileri birleştirerek (yani, gürültüden sinyali çıkarma) daha kesin bir okuma belirlemek için veri birleştirme uygulamasını içerir.

1. Mekansal analiz

Mekansal analiz, ham verileri faydalı bilgilere dönüştürdüğümüz süreçtir. Bir soruyu ele almak veya yararlı bilgiler elde etmek için konumsal verilerdeki özelliklerin konumlarını, niteliklerini ve ilişkilerini bindirme ve diğer analitik tekniklerle inceleme sürecidir. Mekansal analiz, mekansal verilerden yeni bilgiler çıkarır veya oluşturur.

1. İstatistik

İstatistikte, keşifsel veri analizi, genellikle görsel yöntemlerle ana özelliklerini özetlemek için veri kümelerini analiz etmeye yönelik bir yaklaşımdır. İstatistiksel bir model kullanılabilir veya kullanılamaz, ancak öncelikle EDA, verilerin bize resmi modelleme veya hipotez testi görevinin ötesinde neler söyleyebileceğini görmek içindir. İstatistiksel teknikler ayrıca Tip I hataların (“yanlış pozitifler”) ve Tip II hataların (“yanlış negatifler”) olasılığını azaltmak için kullanılır. Bir uygulamaya örnek olarak, hangi tür pazarlama materyallerinin geliri en fazla artıracağını belirlemek için A/B testi verilebilir.

Ayrıca Bakınız:  Büyük Veri hakkında 40 Akıllara durgunluk veren Gerçek

1. denetimli öğrenme

Denetimli öğrenme, etiketlenmiş eğitim verilerinden bir işlev çıkarmanın makine öğrenimi görevidir. Eğitim verileri bir dizi eğitim örneğinden oluşur . Denetimli öğrenmede, her örnek bir girdi nesnesinden (tipik olarak bir vektör) ve istenen bir çıktı değerinden ( denetleme sinyali olarak da adlandırılır) oluşan bir çifttir . Denetimli bir öğrenme algoritması, eğitim verilerini analiz eder ve yeni örneklerin eşlenmesi için kullanılabilecek çıkarsanan bir işlev üretir.

1. Sosyal Ağ Analizi

Sosyal ağ analizi, ilk olarak telekomünikasyon endüstrisinde kullanılan ve daha sonra sosyologlar tarafından kişilerarası ilişkileri incelemek için hızla benimsenen bir tekniktir. Artık birçok alanda ve ticari faaliyetlerde insanlar arasındaki ilişkileri analiz etmek için uygulanmaktadır. Düğümler bir ağ içindeki bireyleri temsil ederken, bağlar bireyler arasındaki ilişkileri temsil eder.

1. simülasyon

Genellikle tahmin, tahmin ve senaryo planlama için kullanılan karmaşık sistemlerin davranışını modelleme. Örneğin Monte Carlo simülasyonları, tekrarlanan rastgele örneklemeye dayanan, yani her biri farklı varsayımlara dayanan binlerce simülasyon çalıştıran bir algoritma sınıfıdır. Sonuç, sonuçların olasılık dağılımını veren bir histogramdır. Bir uygulama, çeşitli girişimlerin başarısına ilişkin belirsizlikler göz önüne alındığında, finansal hedeflere ulaşma olasılığını değerlendiriyor.

1. Zaman serisi analizi

Zaman serisi analizi, verilerin anlamlı istatistiklerini ve diğer özelliklerini çıkarmak için zaman serisi verilerini analiz etmeye yönelik yöntemleri içerir. Zaman serisi verileri genellikle endüstriyel süreçleri izlerken veya kurumsal iş ölçümlerini takip ederken ortaya çıkar. Zaman serisi analizi, zaman içinde alınan veri noktalarının hesaba katılması gereken bir iç yapıya (otokorelasyon, trend veya mevsimsel değişim gibi) sahip olabileceği gerçeğini açıklar. Zaman serisi analizi örnekleri, bir borsa endeksinin saatlik değerini veya her gün belirli bir durumla teşhis edilen hasta sayısını içerir.

1. Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerden gizli yapıyı tanımlamak için bir işlev çıkarmanın makine öğrenimi görevidir. Öğrenciye verilen örnekler etiketsiz olduğundan, olası bir çözümü değerlendirmek için herhangi bir hata veya ödül sinyali yoktur - bu, denetimsiz öğrenmeyi denetimli öğrenmeden ve pekiştirmeli öğrenmeden ayırır.

Bununla birlikte, denetimsiz öğrenme, verilerin temel özelliklerini özetlemeye ve açıklamaya çalışan birçok başka tekniği de kapsar.

1. görselleştirme

Veri görselleştirme, verilerin resimsel veya grafiksel bir biçimde hazırlanmasıdır. Karar vericilerin görsel olarak sunulan analitiği görmelerini sağlar, böylece zor kavramları kavrayabilir veya yeni kalıpları belirleyebilirler. Etkileşimli görselleştirme ile, daha fazla ayrıntı için çizelgeleri ve grafikleri incelemek için teknolojiyi kullanarak, gördüğünüz verileri ve bunların nasıl işlendiğini etkileşimli olarak değiştirerek konsepti bir adım daha ileri götürebilirsiniz.

Çözüm

Büyük veri analitiği, bilgi teknolojisi endüstrisindeki en önemli atılımlardan biri olmuştur. Aslında Büyük Veri, hemen hemen tüm sektörlerde ve bu sektörlerin tüm departmanlarında önemini ve ihtiyacını göstermiştir. Hayatın Big Data'dan etkilenmeyen tek bir yönü yok, hatta kişisel hayatımız bile. Dolayısıyla, bu büyük miktardaki Veriyi verimli bir şekilde yönetmek için Büyük Veri Analitiğine ihtiyacımız var.

Daha önce de belirtildiği gibi, bu liste ayrıntılı değildir. Araştırmacılar, belirli kullanımlarımız için değerler elde etmek üzere üretim hızı zamanla artan çeşitli biçimlerde mevcut olan bu büyük miktardaki Veriyi Analiz etmenin yeni yollarını hala deniyorlar.