Johdanto datanalyysimenetelmiin
2000-luvun tietoanalyysi on yksi yleisimmin käytetyistä sanoista kaikilla aloilla. Joten, katsokaamme tänään, mitä kaikki tarkoittavat tietojen analysoinnilla ja joillakin tärkeillä tekniikoilla datan analysoinnissa. Tietoanalyysi on tietojen tarkastaminen, puhdistaminen, muuntaminen ja mallintaminen tarkoituksena löytää hyödyllistä tietoa, joka voi tehdä päätöksenteosta paremman. Vuonna 2019 taloustieteilijä sanoi: ”Maailman arvokkain omaisuus ei ole enää öljy, vaan DATA”. Tietoanalyysi liittyy läheisesti datan visualisointiin. Perustuu tietotekniikan määrään, jota teollisuus tuottaa joka minuutti, ja niiden tarpeiden perusteella on olemassa useita tekniikoita, jotka ovat syntyneet. Katsotaanpa mitä he ovat seuraavassa osiossa. Tässä aiheessa aiomme oppia tietotekniikan tyyppejä.
Tärkeät tietotekniikan tyypit
Tietoanalyysimenetelmät luokitellaan laajasti kahteen tyyppiin
- Matemaattisiin ja tilastollisiin lähestymistapoihin perustuvat menetelmät
- Keinotekoiseen älyyn ja koneoppimiseen perustuvat menetelmät
Matemaattiset ja tilastolliset lähestymistavat
1. Kuvaileva analyysi: Kuvaileva analyysi on tärkeä ensimmäinen askel tilastollisen analyysin suorittamisessa. Se antaa meille kuvan tiedon jakautumisesta, auttaa havaitsemaan poikkeavuudet ja antaa meille mahdollisuuden tunnistaa muuttujien välisiä assosiaatioita, siten valmistelemalla tietoja jatkokäsittelyn suorittamiseksi. Valtavan tietojoukon kuvaava analyysi voidaan tehdä helposti jakamalla se kahteen luokkaan: ne ovat kuvailevia analyysejä jokaiselle yksittäiselle muuttujalle ja kuvaavat analyysit muuttujien yhdistelmille.
2. Regressioanalyysi: Regressioanalyysi on yksi hallitsevista datanalyysimenetelmistä, jota käytetään tällä hetkellä teollisuudessa. Tällaisessa tekniikassa voimme nähdä kahden tai useamman kiinnostavan muuttujan välisen suhteen ja ytimessä, ne kaikki tutkivat yhden tai useamman riippumattoman muuttujan vaikutusta riippuvaiseen muuttujaan. Jotta voidaan tarkistaa, onko muuttujien välillä mitään suhdetta vai ei, meidän on ensin piirrettävä tiedot kaavioon, ja on selvää, onko mitään yhteyttä. Esimerkiksi, katso alla olevaa kuvaajaa, jotta sinulla olisi selkeä käsitys.
Tiedonlouhinnassa tätä tekniikkaa käytetään ennustamaan muuttujan arvot kyseisessä tietyn tietojoukon sisällä. Käytössä on erityyppisiä regressiomalleja. Muutama niistä on lineaarinen regressio, logistinen regressio ja moninkertainen regressio.
3. Dispersioanalyysi: Dispersio on se, missä määrin jakauma venyy tai puristuu. Matemaattisessa lähestymistavassa dispersio voidaan määritellä kahdella tavalla: pohjimmiltaan arvojen erotus keskenään ja toiseksi keskiarvon välinen ero. Jos arvon ja keskiarvon välinen ero on hyvin pieni, voidaan sanoa, että dispersio on tässä tapauksessa pienempi. Ja joitain yleisimpiä hajontamittoja ovat varianssi, keskihajonta ja kvartiilien välinen etäisyys.
4. Faktorianalyysi: Faktorianalyysi on eräänlainen data-analyysitekniikka, joka auttaa löytämään muuttujien joukon taustalla olevan rakenteen. Se auttaa löytämään itsenäisiä muuttujia tietojoukosta, joka kuvaa suhteiden malleja ja malleja. Se on ensimmäinen askel kohti klusterointia ja luokittelumenetelmiä. Faktorianalyysi liittyy myös pääkomponenttianalyysiin (PCA), mutta ne molemmat eivät ole identtisiä, joten PCA: ta voidaan kutsua tutkittavaan tekijäanalyysiin perusversiona.
5. Aikasarjat: Aikasarja-analyysi on data-analyysitekniikka, joka käsittelee aikasarja-tietoja tai trendi-analyysiä. Ymmärrämme nyt, mikä on aikasarjatiedot? Aikasarjatiedot ovat tietoja tiettyinä aikaväleinä tai jaksoina. Jos näemme tieteellisesti, suurin osa mittauksista suoritetaan ajan kuluessa.
Koneoppimiseen ja tekoälyyn perustuvat menetelmät
1. Päätökseen käytettävät puut: Päätöksen puun analyysi on graafinen esitys, joka on samanlainen kuin puumainen rakenne, jossa päätöksenteon ongelmat voidaan nähdä vuokaavion muodossa, jokaisessa on oksat vaihtoehtoisille vastauksille. Päätöspuut ovat ylhäältä alas suuntautuvaa lähestymistapaa, jossa ensimmäinen ratkaisusolmu on yläosassa ja perustuu ensimmäiseen ratkaisusolmuun annettuun vastaukseen jaettuna haaroihin ja jatkuu, kunnes puu saa lopullisen päätöksen. Oksia, jotka eivät enää jaa, kutsutaan lehtiä.
2. Neuraaliverkot: Neuraaliverkot ovat joukko algoritmeja, jotka on suunniteltu jäljittelemään ihmisen aivoja. Se tunnetaan myös nimellä “keinotekoisten hermosolujen verkko”. Neuraaliverkon sovellukset tiedon louhinnassa ovat erittäin laajoja. Heillä on korkea hyväksyntäkyky meluisaan dataan ja erittäin tarkkoja tuloksia. Tarpeen perusteella käytetään parhaillaan monen tyyppisiä hermoverkkoja, joista harvat ovat toistuvia hermoverkkoja ja konvoluutiohermoverkkoja. Konvoluutiohermoverkkoja käytetään enimmäkseen kuvankäsittelyssä, luonnollisen kielen käsittelyssä ja suositusjärjestelmissä. Toistuvia hermoverkkoja käytetään pääasiassa käsialaan ja puheentunnistukseen.
3. Evoluutioalgoritmit: Evoluutioalgoritmit käyttävät rekombinaation ja valinnan inspiroimia mekanismeja. Tämäntyyppiset algoritmit ovat riippumattomia alueesta ja niillä on kyky tutkia suuria tietojoukkoja, löytää malleja ja ratkaisuja. Ne eivät ole herkkiä melulle verrattuna muihin tietotekniikoihin.
4. Sumuinen logiikka: Se on lähestymistapa laskentaan, joka perustuu "totuuden asteeseen" eikä yleiseen "Boolen logiikkaan" (totuus / väärä tai 0/1). Kuten edellä keskusteltiin päätöksen solmupäätöksen puissa, meillä on joko kyllä tai ei vastausta, entä jos meillä on tilanne, jossa emme voi päättää ehdotonta kyllä tai ehdotonta ei? Näissä tapauksissa sumea logiikka on tärkeä rooli. Se on moniarvoinen logiikka, jossa totuusarvo voi olla täysin tosi ja täysin väärä, ts. Se voi ottaa minkä tahansa todellisen arvon välillä 0 - 1. Sumuista logiikkaa voidaan käyttää, kun arvoissa on huomattava määrä kohinaa.
johtopäätös
Vaikea kysymys, joka kohtaa kaikki yritykset tai yritykset, on minkä tyyppinen tietojen analysointitekniikka on heille paras? Emme voi määritellä mitään tekniikkaa parhaaksi sen sijaan, mitä voimme tehdä, on kokeilla useita tekniikoita ja nähdä, mikä sopii parhaiten tietojoukkoomme, ja käyttää sitä. Edellä mainitut tekniikat ovat joitain tärkeistä tekniikoista, joita tällä hetkellä käytetään teollisuudessa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas tietotekniikan tyyppeihin. Tässä keskustellaan tietotekniikan tyypeistä, joita tällä hetkellä käytetään teollisuudessa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Science Tools
- Data Science Platform
- Data Science ura
- Big Data Technologies
- Klusterointi koneoppimisessa
- Sumea logiikka | Milloin käyttää, arkkitehtuuri
- Täydellinen opas hermoverkkojen toteuttamiseen
- Mikä on data-analyysi?
- Luo päätöksentekopuu etuja
- Opas erityyppisiin data-analyyseihin