Hiểu rõ hơn về 26 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn: Phần 2

Cho đến bây giờ trong các blog của tôi về Dữ liệu lớn , tôi đã làm quen với bạn về các khía cạnh khác nhau của Dữ liệu lớn, từ Ý nghĩa thực sự của nó đến các sự kiện và những điều nên làm và không nên làm. Trong blog trước, chúng ta đã xem một số Kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn. Tiếp tục đưa Danh sách vào blog này.

1. Nhận dạng mẫu

Nhận dạng mẫu là một nhánh của học máy tập trung vào việc nhận dạng các mẫu và tính quy luật trong dữ liệu, mặc dù trong một số trường hợp, nó được coi là gần đồng nghĩa với học máy. Trong nhiều trường hợp, hệ thống nhận dạng mẫu được đào tạo từ dữ liệu “đào tạo” được gắn nhãn (học có giám sát), nhưng khi không có dữ liệu được gắn nhãn, các thuật toán khác có thể được sử dụng để khám phá các mẫu chưa biết trước đó (học không giám sát).

1. Mô hình dự đoán

Phân tích dự đoán bao gồm nhiều kỹ thuật dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại. Trên thực tế, phân tích dự đoán có thể được áp dụng cho hầu hết các lĩnh vực - từ dự đoán hỏng hóc của động cơ phản lực dựa trên luồng dữ liệu từ vài nghìn cảm biến, đến dự đoán động thái tiếp theo của khách hàng dựa trên những gì họ mua, thời điểm họ mua và thậm chí là những gì họ nói trên phương tiện truyền thông xã hội. Các kỹ thuật phân tích dự báo chủ yếu dựa trên các phương pháp thống kê.

Xem thêm:  Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về phân tích dữ liệu lớn

1. Phân tích hồi quy

Đây là một kỹ thuật sử dụng các biến độc lập và cách chúng ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc. Đây có thể là một kỹ thuật rất hữu ích trong việc xác định các phân tích trên mạng xã hội như xác suất tìm thấy tình yêu trên nền tảng internet.

1. Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc giúp các nhà nghiên cứu xác định cảm xúc của người nói hoặc người viết đối với một chủ đề. Phân tích cảm xúc đang được sử dụng để giúp:

• Cải thiện dịch vụ tại chuỗi khách sạn bằng cách phân tích nhận xét của khách.
• Tùy chỉnh các ưu đãi và dịch vụ để giải quyết những gì khách hàng thực sự yêu cầu.
• Xác định những gì người tiêu dùng thực sự nghĩ dựa trên các ý kiến ​​từ phương tiện truyền thông xã hội.

1. Xử lý tín hiệu

Xử lý tín hiệu là một công nghệ cho phép bao gồm lý thuyết nền tảng, các ứng dụng, thuật toán và việc triển khai xử lý hoặc truyền thông tin chứa trong nhiều định dạng vật lý, biểu tượng hoặc trừu tượng khác nhau được gọi chung là tín hiệu . Nó sử dụng các biểu diễn toán học, thống kê, tính toán, heuristic và ngôn ngữ, các hình thức và kỹ thuật để biểu diễn, mô hình hóa, phân tích, tổng hợp, khám phá, phục hồi, cảm nhận, thu nhận, trích xuất, học tập, bảo mật hoặc pháp y. Các ứng dụng mẫu bao gồm mô hình hóa để phân tích chuỗi thời gian hoặc thực hiện tổng hợp dữ liệu để xác định mức đọc chính xác hơn bằng cách kết hợp dữ liệu từ một tập hợp các nguồn dữ liệu kém chính xác hơn (tức là trích xuất tín hiệu từ nhiễu).

1. Phân tích không gian

Phân tích không gian là quá trình chúng ta biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Đây là quá trình kiểm tra vị trí, thuộc tính và mối quan hệ của các đối tượng trong dữ liệu không gian thông qua lớp phủ và các kỹ thuật phân tích khác để giải quyết câu hỏi hoặc thu được kiến ​​thức hữu ích. Phân tích không gian trích xuất hoặc tạo thông tin mới từ dữ liệu không gian.

1. Số liệu thống kê

Trong thống kê, phân tích dữ liệu khám phá là một cách tiếp cận để phân tích các tập dữ liệu để tóm tắt các đặc điểm chính của chúng, thường bằng các phương pháp trực quan. Mô hình thống kê có thể được sử dụng hoặc không, nhưng chủ yếu EDA là để xem dữ liệu có thể cho chúng ta biết gì ngoài nhiệm vụ mô hình hóa chính thức hoặc kiểm tra giả thuyết. Các kỹ thuật thống kê cũng được sử dụng để giảm khả năng xảy ra lỗi Loại I (“dương tính giả”) và lỗi Loại II (“âm tính giả”). Một ví dụ về ứng dụng là thử nghiệm A / B để xác định loại tài liệu tiếp thị nào sẽ làm tăng doanh thu nhiều nhất.

Xem thêm:  40 sự thật đáng kinh ngạc về dữ liệu lớn

1. Học tập có giám sát

Học có giám sát là nhiệm vụ học máy suy ra một chức năng từ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn. Dữ liệu đào tạo bao gồm một tập hợp các ví dụ đào tạo . Trong học có giám sát, mỗi ví dụ là một cặp bao gồm đối tượng đầu vào (thường là vectơ) và giá trị đầu ra mong muốn (còn được gọi là tín hiệu giám sát ). Một thuật toán học tập có giám sát phân tích dữ liệu đào tạo và tạo ra một hàm suy luận, có thể được sử dụng để ánh xạ các ví dụ mới.

1. Phân tích mạng xã hội

Phân tích mạng xã hội là một kỹ thuật lần đầu tiên được sử dụng trong ngành viễn thông, và sau đó nhanh chóng được các nhà xã hội học áp dụng để nghiên cứu các mối quan hệ giữa các cá nhân. Nó hiện đang được áp dụng để phân tích các mối quan hệ giữa con người trong nhiều lĩnh vực và hoạt động thương mại. Các nút đại diện cho các cá nhân trong một mạng, trong khi các mối quan hệ đại diện cho các mối quan hệ giữa các cá nhân.

1. Mô phỏng

Mô hình hóa hành vi của các hệ thống phức tạp, thường được sử dụng để dự báo, dự đoán và lập kế hoạch kịch bản. Ví dụ, mô phỏng Monte Carlo là một loại thuật toán dựa trên việc lấy mẫu ngẫu nhiên lặp lại, tức là chạy hàng nghìn mô phỏng, mỗi mô phỏng dựa trên các giả định khác nhau. Kết quả là một biểu đồ cung cấp phân phối xác suất của các kết quả. Một ứng dụng là đánh giá khả năng đạt được các mục tiêu tài chính do không chắc chắn về sự thành công của các sáng kiến ​​khác nhau

1. Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian bao gồm các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian để trích xuất các số liệu thống kê có ý nghĩa và các đặc điểm khác của dữ liệu. Dữ liệu chuỗi thời gian thường phát sinh khi theo dõi các quy trình công nghiệp hoặc theo dõi các số liệu kinh doanh của công ty. Phân tích chuỗi thời gian giải thích rằng các điểm dữ liệu được lấy theo thời gian có thể có cấu trúc bên trong (chẳng hạn như tự tương quan, xu hướng hoặc biến đổi theo mùa) cần được tính đến. Ví dụ về phân tích chuỗi thời gian bao gồm giá trị hàng giờ của chỉ số thị trường chứng khoán hoặc số lượng bệnh nhân được chẩn đoán mắc một tình trạng nhất định mỗi ngày.

1. Học tập không giám sát

Học không giám sát là nhiệm vụ máy học suy ra một hàm để mô tả cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn. Vì các ví dụ được đưa ra cho người học không được gắn nhãn, nên không có tín hiệu lỗi hoặc phần thưởng nào để đánh giá một giải pháp tiềm năng - điều này phân biệt học không giám sát với học có giám sát và học tăng cường.

Tuy nhiên, học không giám sát cũng bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhằm tóm tắt và giải thích các đặc điểm chính của dữ liệu.

1. Hình dung

Trực quan hóa dữ liệu là việc chuẩn bị dữ liệu ở định dạng hình ảnh hoặc đồ họa. Nó cho phép những người ra quyết định xem các phân tích được trình bày một cách trực quan, vì vậy họ có thể nắm bắt các khái niệm khó hoặc xác định các mẫu mới. Với trực quan hóa tương tác, bạn có thể đưa khái niệm này đi một bước xa hơn bằng cách sử dụng công nghệ để đi sâu vào biểu đồ và đồ thị để biết thêm chi tiết, tương tác thay đổi dữ liệu bạn thấy và cách xử lý dữ liệu đó.

Phần kết luận

Phân tích dữ liệu lớn là một trong những bước đột phá quan trọng nhất trong ngành công nghệ thông tin. Trên thực tế, Dữ liệu lớn đã cho thấy tầm quan trọng và sự cần thiết của nó ở hầu hết các lĩnh vực, và trong tất cả các phòng ban của các ngành đó. Không có một khía cạnh nào của cuộc sống không bị ảnh hưởng bởi Dữ liệu lớn, thậm chí cả cuộc sống cá nhân của chúng ta. Do đó, chúng tôi cần Phân tích dữ liệu lớn để quản lý lượng Dữ liệu khổng lồ này một cách hiệu quả.

Như đã nói trước đây danh sách này không phải là đầy đủ. Các nhà nghiên cứu vẫn đang thử nghiệm những cách mới để Phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này, hiện có ở nhiều dạng khác nhau mà tốc độ tạo ngày càng tăng theo thời gian để thu được các giá trị cho các mục đích sử dụng cụ thể của chúng ta.