Úvod do techniky analýzy údajov
V 21. storočí je analýza údajov jedným z najčastejšie používaných slov v každej doméne. Dnes sa teda pozrime na to, čo znamená analýza údajov a niektoré dôležité techniky analýzy údajov pre každého. Analýza údajov je proces kontroly, čistenia, transformácie a modelovania údajov s cieľom odhaliť užitočné informácie, ktoré môžu zlepšiť rozhodovanie. V roku 2019 ekonóm povedal: „Najcennejším aktívom sveta už nie je ropa, ale DATA“. Analýza údajov úzko súvisí s vizualizáciou údajov. Na základe množstva údajov, ktoré priemyselné odvetvia generujú každú minútu, a na základe ich potreby vznikli rôzne techniky. Pozrime sa, čo sú v nasledujúcej časti. V tejto téme sa dozvieme o typoch metód analýzy údajov.
Dôležité typy techník analýzy údajov
Techniky analýzy údajov sú všeobecne rozdelené do dvoch typov
- Metódy založené na matematických a štatistických prístupoch
- Metódy založené na umelej inteligencii a strojovom učení
Matematické a štatistické prístupy
1. Opisná analýza: Opisná analýza je dôležitým prvým krokom na vykonanie štatistickej analýzy. Poskytuje nám predstavu o distribúcii údajov, pomáha odhaľovať odľahlé hodnoty a umožňuje nám identifikovať súvislosti medzi premennými, čím sa pripravujú údaje na vykonanie ďalšej štatistickej analýzy. Deskriptívnu analýzu obrovského súboru údajov je možné ľahko rozdeliť na dve kategórie, jedná sa o deskriptívnu analýzu pre každú jednotlivú premennú a deskriptívnu analýzu pre kombinácie premenných.
2. Regresná analýza: Regresná analýza je jednou z dominantných techník analýzy údajov, ktoré sa v tomto odvetví v súčasnosti používajú. V tomto druhu techniky vidíme vzťah medzi dvoma alebo viacerými sledovanými premennými a v jadre všetky skúmajú vplyv jednej alebo viacerých nezávislých premenných na závislú premennú. Aby sme zistili, či existuje nejaký vzťah medzi premennými alebo nie, musíme najprv vykresliť údaje do grafu a bude zrejmé, či existuje nejaký vzťah. Napríklad, pre lepšie pochopenie zvážte nižšie uvedený graf.
Pri získavaní údajov sa táto technika používa na predpovedanie hodnôt premennej v konkrétnom súbore údajov. Používajú sa rôzne typy regresných modelov. Niektoré z nich sú lineárna regresia, logistická regresia a viacnásobná regresia.
3. Analýza disperzie: Disperzia je miera, v ktorej je distribúcia roztiahnutá alebo stlačená. V matematickom prístupe možno rozptyl definovať dvoma spôsobmi, zásadne rozdielom hodnôt medzi sebou a druhým rozdielom medzi priemernou hodnotou. Ak je rozdiel medzi hodnotou a priemerom veľmi nízky, potom môžeme povedať, že rozptyl je v tomto prípade menší. A niektoré zo spoločných mier rozptylu sú rozptyl, smerodajná odchýlka a medzikvartilný rozsah.
4. Faktorová analýza: Faktorová analýza je druh techniky analýzy údajov, ktorá pomáha pri hľadaní základnej štruktúry v súbore premenných. Pomáha pri hľadaní nezávislých premenných v množine údajov, ktorá popisuje vzorce a modely vzťahov. Je to prvý krok smerom k postupom zoskupovania a klasifikácie. Faktorová analýza súvisí aj s analýzou hlavných komponentov (PCA), ale obe nie sú totožné, môžeme ju nazvať PCA ako základnejšiu verziu prieskumnej faktorovej analýzy.
5. Časové rady: Analýza časových radov je technika analýzy údajov, ktorá sa zaoberá údajmi časových radov alebo analýzou trendov. Poďme teraz pochopiť, čo sú údaje za časové rady? Údaje časových radov sú údaje v rade konkrétnych časových intervalov alebo období. Ak to vidíme vedecky, väčšina meraní sa vykonáva v priebehu času.
Metódy založené na strojovom učení a umelej inteligencii
1. Rozhodovacie stromy: Analýza rozhodovacích stromov je grafickým znázornením podobným stromovej štruktúre, v ktorej je možné vidieť problémy pri rozhodovaní vo forme vývojového diagramu, pričom každý má vetvy pre alternatívne odpovede. Rozhodovacie stromy sú typu prístupu zhora nadol, pričom prvý rozhodovací uzol na vrchu sa na základe odpovede v prvom rozhodovacom uzle rozdelí na vetvy a bude pokračovať, až kým strom nedospeje ku konečnému rozhodnutiu. Vetvy, ktoré sa už nerozdeľujú, sa nazývajú listy.
2. Neurónové siete: Neurónové siete sú skupinou algoritmov, ktoré sú navrhnuté tak, aby napodobňovali ľudský mozog. Je tiež známa ako „sieť umelých neurónov“. Aplikácie neurónovej siete pri získavaní údajov sú veľmi široké. Majú vysokú prijateľnosť pre hlučné údaje a vysokú presnosť výsledkov. Na základe nevyhnutnosti sa v súčasnosti používa veľa typov neurónových sietí, málo z nich sú opakujúce sa neurónové siete a konvolučné neurónové siete. Konvolučné neurónové siete sa väčšinou používajú v systémoch spracovania obrazu, spracovania prirodzeného jazyka a odporúčacích systémov. Opakujúce sa neurónové siete sa používajú hlavne na písanie rukou a rozpoznávanie reči.
3. Evolučné algoritmy: Evolučné algoritmy využívajú mechanizmy inšpirované rekombináciou a selekciou. Tieto typy algoritmov sú nezávislé od domény a majú schopnosť skúmať veľké množiny údajov, objavovať vzory a riešenia. V porovnaní s inými dátovými technikami nie sú citlivé na hluk.
4. Fuzzy logika: Je to prístup v oblasti výpočtov založený na „stupni pravdy“ a nie na bežnej „logickej logike“ (pravda / nepravda alebo 0/1). Ako je uvedené vyššie v rozhodovacích stromoch v rozhodovacom uzle, máme buď odpoveď áno, alebo nie, čo keď máme situáciu, keď sa nemôžeme rozhodnúť absolútne áno alebo absolútne nie? V týchto prípadoch hrá dôležitú úlohu fuzzy logika. Je to rôznorodá logika, v ktorej môže byť hodnota pravdy medzi úplne pravdivou a úplne falošnou, to znamená, že môže mať akúkoľvek skutočnú hodnotu medzi 0 a 1. Fuzzy logika je použiteľná, keď je v hodnotách značné množstvo šumu.
záver
Ťažká otázka, ktorej čelia všetky spoločnosti alebo spoločnosti, je, ktorý typ techniky analýzy údajov je pre nich najlepší? Nemôžeme definovať žiadnu techniku ako najlepšiu, namiesto toho, čo môžeme urobiť, je vyskúšať niekoľko techník a zistiť, ktorá z nich najlepšie vyhovuje našej množine údajov a použije ju. Vyššie uvedené techniky sú niektoré z dôležitých techník, ktoré sa v súčasnosti v priemysle používajú.
Odporúčané články
Toto je príručka k typom techník analýzy údajov Tu diskutujeme o typoch techník analýzy údajov, ktoré sa v súčasnosti v priemysle používajú. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Nástroje na vedu o údajoch
- Platforma pre vedu o údajoch
- Kariéra v oblasti vedy o údajoch
- Veľké dátové technológie
- Klastrovanie v strojovom učení
- Fuzzy logický systém Kedy použiť, architektúra
- Kompletný sprievodca implementáciou neurónových sietí
- Čo je to analýza údajov?
- Vytvorte rozhodovací strom s výhodami
- Sprievodca rôznymi typmi analýzy údajov