Úvod do technik analýzy dat
V 21. století je analýza dat jedním z nejčastěji používaných slov v každé doméně. Dnes se tedy podívejme, co každý myslí analýzou dat a některými důležitými technikami analýzy dat. Analýza dat je proces kontroly, čištění, transformace a modelování dat s cílem objevit užitečné informace, které mohou zlepšit rozhodování. V roce 2019 uvedl ekonom: „Nejcennějším aktivem světa už není ropa, ale DATA“. Analýza dat úzce souvisí s vizualizací dat. Na základě množství dat, která průmyslová odvětví generuje každou minutu, a na základě jejich potřeby existuje celá řada technik, které vznikly. Podívejme se, co jsou v následující části. V tomto tématu se budeme učit o typech technik analýzy dat.
Důležité typy technik analýzy dat
Techniky analýzy dat jsou široce rozděleny do dvou typů
- Metody založené na matematických a statistických přístupech
- Metody založené na umělé inteligenci a strojovém učení
Matematické a statistické přístupy
1. Popisná analýza: Popisná analýza je důležitým prvním krokem pro provádění statistické analýzy. Poskytuje nám představu o distribuci dat, pomáhá detekovat odlehlé hodnoty a umožňuje nám identifikovat asociace mezi proměnnými, a tak připravovat data pro provedení další statistické analýzy. Deskriptivní analýzu obrovského souboru dat lze usnadnit rozdělením do dvou kategorií, jedná se o deskriptivní analýzu pro každou jednotlivou proměnnou a deskriptivní analýzu pro kombinace proměnných.
2. Regresní analýza: Regresní analýza je jednou z dominantních technik analýzy dat, která se v tomto odvětví právě používá. V tomto druhu techniky vidíme vztah mezi dvěma nebo více sledovanými proměnnými a v jádru všichni sledují vliv jedné nebo více nezávislých proměnných na závislou proměnnou. Abychom zjistili, zda existuje nějaký vztah mezi proměnnými nebo ne, musíme nejprve vykreslit data do grafu a bude zřejmé, zda existuje nějaký vztah. Například zvažte graf znázorněný níže, abyste měli jasnou představu.
Při těžbě dat se tato technika používá k predikci hodnot proměnné, v tomto konkrétním datovém souboru. V použití jsou různé typy regresních modelů. Několik z nich je lineární regrese, logistická regrese a vícenásobná regrese.
3. Analýza disperze: Disperze je rozsah, v jakém je distribuce natažena nebo stlačena. V matematickém přístupu lze rozptyl definovat dvěma způsoby, zásadně rozdílem hodnot mezi sebou a zadruhé rozdílem mezi průměrnou hodnotou. Pokud je rozdíl mezi hodnotou a průměrem velmi nízký, pak můžeme říci, že v tomto případě je rozptyl menší. A některé z běžných měřítek rozptylu jsou rozptyl, směrodatná odchylka a mezikvartální rozsah.
4. Faktorová analýza: Faktorová analýza je druh techniky analýzy dat, která pomáhá při hledání základní struktury v sadě proměnných. Pomáhá při hledání nezávislých proměnných v datové sadě, která popisuje vzorce a modely vztahů. Je to první krok směrem k postupům seskupování a klasifikace. Faktorová analýza souvisí také s analýzou hlavních komponent (PCA), ale obě nejsou identické, můžeme nazvat PCA jako základní verzi explorativní faktorové analýzy
5. Časové řady: Analýza časových řad je technika analýzy dat, která se zabývá analýzou dat časových řad nebo analýzou trendů. Nyní, dejte nám pochopit, co jsou data časových řad? Data časové řady jsou data v řadě konkrétních časových intervalů nebo period. Pokud to vidíme vědecky, většina měření se provádí v průběhu času.
Metody založené na strojovém učení a umělé inteligenci
1. Rozhodovací stromy: Analýza rozhodovacích stromů je grafická reprezentace podobná stromové struktuře, ve které lze problémy při rozhodování vidět ve formě vývojového diagramu, každý s větvemi pro alternativní odpovědi. Rozhodovací stromy jsou typu přístupu shora dolů, přičemž první rozhodovací uzel nahoře na základě odpovědi v prvním rozhodovacím uzlu bude rozdělen do větví a bude pokračovat, dokud strom nedospěje ke konečnému rozhodnutí. Větve, které se již nerozdělují, se nazývají listy.
2. Neuronové sítě: Neuronové sítě jsou sadou algoritmů, které jsou navrženy tak, aby napodobovaly lidský mozek. Je také známá jako „síť umělých neuronů“. Aplikace neuronové sítě při těžbě dat jsou velmi široké. Mají vysokou akceptační schopnost pro hlučné údaje a vysokou přesnost výsledků. Na základě nutnosti je v současné době používáno mnoho typů neuronových sítí, málo z nich jsou opakující se neuronové sítě a konvoluční neuronové sítě. Konvoluční neuronové sítě se většinou používají v systémech zpracování obrazu, zpracování přirozeného jazyka a systémů doporučujících. Opakující se neuronové sítě se používají hlavně pro rukopis a rozpoznávání řeči.
3. Evoluční algoritmy: Evoluční algoritmy používají mechanismy inspirované rekombinací a selekcí. Tyto typy algoritmů jsou nezávislé na doméně a mají schopnost prozkoumat velké datové sady, objevovat vzory a řešení. Ve srovnání s jinými datovými technikami nejsou citlivé na šum.
4. Fuzzy logika: Jedná se o přístup v oblasti výpočetní techniky založený na „stupni pravdy“, spíše než na běžné „logické logice“ (pravda / nepravda nebo 0/1). Jak bylo uvedeno výše v rozhodovacích stromech v rozhodovacím uzlu, máme buď odpověď ano, nebo ne, co když máme situaci, kdy nemůžeme rozhodnout absolutně ano nebo absolutně ne? V těchto případech hraje důležitou roli fuzzy logika. Je to různorodá logika, ve které může být hodnota pravdy mezi zcela pravdivou a zcela falešnou, to znamená, že může mít jakoukoli skutečnou hodnotu mezi 0 a 1. Fuzzy logika je použitelná, pokud je v hodnotách značné množství šumu.
Závěr
Těžkou otázkou, které čelí všechny společnosti nebo společnosti, je, který typ techniky analýzy dat je pro ně nejlepší? Nemůžeme definovat žádnou techniku jako nejlepší místo toho, co můžeme udělat, je vyzkoušet několik technik a zjistit, která z nich nejlépe odpovídá našemu datovému souboru a použít jej. Výše uvedené techniky jsou některé z důležitých technik, které se v současnosti v oboru používají.
Doporučené články
Toto je průvodce typy technik analýzy dat Zde diskutujeme typy technik analýzy dat, které jsou v současné době v oboru používány. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Nástroje pro vědu o údajích
- Data Science Platform
- Kariéra Data Science
- Technologie velkých dat
- Shlukování ve strojovém učení
- Fuzzy logický systém Kdy použít, architektura
- Kompletní průvodce implementací neuronových sítí
- Co je analýza dat?
- Vytvořte rozhodovací strom s výhodami
- Průvodce různými typy analýzy dat