Johdatus tietotekniikan tekniikoihin

Nykymaailmassa, jossa data on uutta kultaa, yritykselle on tarjolla erilaisia ​​analyysejä. Tietotekniikkaprojektin tulos vaihtelee suuresti saatavissa olevan tiedon tyypin mukaan, joten vaikutus on myös muuttuva. Koska käytettävissä on paljon erilaisia ​​analyysejä, on välttämätöntä ymmärtää, mitkä perustason tekniikat on valittava. Tietotekniikan keskeinen tavoite on paitsi asiaankuuluvan tiedon etsiminen, myös myös heikkojen linkkien havaitseminen, jotka yleensä tekevät mallista huonon toiminnan.

Mikä on tietotiede?

Tietotiede on ala, joka leviää useille tieteenaloille. Se sisältää tieteellisiä menetelmiä, prosesseja, algoritmeja ja järjestelmiä tiedon keräämiseksi ja samalla työskentelemiseksi. Tämä kenttä sisältää erilaisia ​​genrejä ja on yhteinen alusta tilastojen, datanalyysin ja koneoppimisen käsitteiden yhtenäistämiselle. Tässä tilastollinen teoreettinen tieto sekä reaaliaikaiset tiedot ja koneoppimisen tekniikat toimivat käsi kädessä hedelmällisten tulosten saamiseksi yritykselle. Käyttämällä tietotekniikassa käytettyjä erilaisia ​​tekniikoita, me nykymaailmassa voi tarkoittaa parempaa päätöksentekoa, joka muuten saattaa jäädä ihmisen silmästä ja mielestä huomiotta. Muista, että kone ei koskaan unohda! Tietotieteen taikuus on välttämätön väline maksimoidaksesi voitto tietovetoisessa maailmassa.

Erityyppiset tietojenkäsittelytekniikat

Seuraavissa muutamissa kappaleissa tarkastellaan yleisiä tietotekniikan tekniikoita, joita käytetään kaikissa muissa projekteissa. Vaikka joskus tietotekniikan tekniikka voi olla yrityskohtaista ongelmaa, eikä se välttämättä kuulu seuraaviin luokkiin, on täysin okei nimittää ne sekalaisiksi tyypeiksi. Korkealla tasolla jaamme tekniikat valvottuihin (tiedämme tavoitevaikutukset) ja valvomattomiin (emme tiedä tavoitemuuttujaa, jota yritämme saavuttaa). Seuraavalla tasolla tekniikat voidaan jakaa seuraaviin osiin:

  • Tulos, jonka saisimme tai mikä on yritysongelman tarkoitus
  • Käytettyjen tietojen tyyppi.

Katsotaanpa ensin aikomukseen perustuvaa segregaatiota.

1. Ohjaamaton oppiminen

  • Poikkeamien havaitseminen

Tämän tyyppisessä tekniikassa tunnistetaan odottamattomat tapahtumat koko tietojoukossa. Koska käyttäytyminen eroaa datan todellisesta tilanteesta, taustalla olevat oletukset ovat:

  1. Näitä esiintymiä on hyvin vähän.
  2. Ero käyttäytymisessä on merkittävä.

Anomaliaalgoritmeja selitetään, kuten eristysmetsä, joka antaa pisteet jokaiselle tietueelle tietojoukossa. Tämä algoritmi on puupohjainen malli. Tätä tyyppistä havaitsemistekniikkaa ja sen suosiota käytettäessä niitä käytetään erilaisissa liiketoimintatapauksissa, esimerkiksi verkkosivun katselussa, vaihtosuhteessa, tulo napsautuksesta jne. Alla olevassa kaaviossa voimme selittää, mikä poikkeavuus näyttää.

Tässä siniset osoittavat poikkeavuutta tietojoukossa. Ne vaihtelevat tavanomaisesta trendilinjasta ja esiintyvät vähemmän.

  • Klusterianalyysi

Tämän analyysin avulla päätehtävänä on jakaa koko tietojoukko ryhmiin siten, että trendit tai piirteet yhdessä ryhmädatapisteessä ovat melko samankaltaisia ​​toistensa kanssa. Tietotekniikan terminologiassa kutsumme näitä klusteriksi. Esimerkiksi vähittäiskaupassa on suunnitelma liiketoiminnan mittakaavasta, ja on välttämätöntä tietää, miten uudet asiakkaat käyttäytyisivät uudella alueella olemassa olevien tietojen perusteella. On mahdotonta laatia strategiaa jokaiselle väestön yksilölle, mutta on hyödyllistä ryhmitellä väestö klustereiksi, jotta strategia olisi tehokas ryhmässä ja skaalautuva.

Tässä sininen ja oranssi väri ovat erilaisia ​​klustereita, joilla on ainutlaatuisia piirteitä itsessään.

  • Assosiaatioanalyysi

Tämä analyysi auttaa meitä rakentamaan mielenkiintoisia suhteita tietojoukon kohteiden välillä. Tämä analyysi paljastaa piilotetut suhteet ja auttaa edustamaan tietokokonaisuuksia yhdistämissääntöjen tai usein toistuvien alkioiden muodossa. Yhdistämissääntö on jaettu kahteen vaiheeseen:

  1. Toistuva tuotejoukon luonti: Tässä luodaan joukko, jossa usein esiintyvät kohteet asetetaan yhdessä.
  2. Sääntöjen luominen: Yllä oleva rakennettu sarja johdetaan sääntöjen muodostumisen eri kerrosten läpi piilotetun suhteen rakentamiseksi keskenään. Esimerkiksi sarja voi kuulua joko käsitteellisiin tai toteutusongelmiin tai sovellusongelmiin. Ne haaroitetaan sitten vastaaviin puihin yhdistyssääntöjen rakentamiseksi.

Esimerkiksi APRIORI on assosiaatiosääntöjen rakennusalgoritmi.

2. Ohjattu oppiminen

  • Taantumisanalyysi

Regressioanalyysissä määrittelemme riippuvaisen / kohdemuuttujan ja jäljellä olevat muuttujat itsenäisiksi muuttujiksi ja hypoteesimme lopulta kuinka yksi / useampi riippumaton muuttuja vaikuttaa kohdemuuttujaan. Yhden riippumattoman muuttujan regressiota kutsutaan yksimuuttujaksi ja useamman kuin yhden tunnetaan monimuuttujana. Ymmärtäkäämme käyttämällä yksimuuttujaa ja sitten asteikkoa monimuuttujalle.

Esimerkiksi, y on tavoitemuuttuja ja x1 on riippumaton muuttuja. Joten suoran tiedon perusteella voimme kirjoittaa yhtälön seuraavasti: y = mx 1 + c. Tässä m määrittää kuinka voimakkaasti y vaikuttaa x 1: ään . Jos “m” on hyvin lähellä nollaa, se tarkoittaa, että x 1: n muutoksella y ei vaikuta voimakkaasti. Kun luku on suurempi kuin 1, isku vahvistuu ja pieni muutos x 1: ssä johtaa suureen vaihteluun y: ssä. Samoin kuin yksimuuttuja, monimuuttujassa voidaan kirjoittaa muodolla y = m 1 x 1 + m 2 x 2 + m 3 x 3 ………., Tässä kunkin riippumattoman muuttujan vaikutus määritetään vastaavalla ”m”.

  • Luokitteluanalyysi

Samoin kuin klusterointianalyysi, luokittelualgoritmit rakennetaan, ja kohdemuuttuja on luokkien muodossa. Ero klusteroinnin ja luokittelun välillä on siinä, että klusteroinnissa emme tiedä mihin ryhmään datapisteet kuuluvat, kun taas luokittelussa tiedämme mihin ryhmään se kuuluu. Ja eroaa regressiosta näkökulmasta, että ryhmien lukumäärän tulisi olla kiinteä luku, toisin kuin regressio, se on jatkuva. Luokitteluanalyysissä on joukko algoritmeja, esimerkiksi tukivektorikoneet, logistinen regressio, päätöksenpuut jne.

johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että ymmärrämme, että jokainen analyysityyppi on sinänsä laaja, mutta tässä voimme tarjota pienen maun erilaisille tekniikoille. Muutamissa seuraavissa muistiinpanoissa otamme jokaisen niistä erikseen ja syventämme yksityiskohtia kussakin vanhemmassa tekniikassa käytetyistä alitekniikoista.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas tietojenkäsittelytekniikoihin. Tässä keskustellaan tietotekniikan johdannosta ja erityyppisistä tekniikoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Tietotekniset työkalut | 12 suosituinta työkalua
  2. Tietotieteen algoritmit tyypeillä
  3. Johdatus tietojenkäsittelyuraan
  4. Data Science vs. tietojen visualisointi
  5. Esimerkkejä monimuuttujien regressiosta
  6. Luo päätöksentekopuu etuja
  7. Lyhyt katsaus datatieteen elinkaareen

Luokka:

Suuri data