Top 10 der neuesten Data-Science-Techniken, die Sie im Jahr 2022 verwenden sollten

Im Laufe der Zeit hat sich das Konzept der Datenwissenschaft geändert. Es wurde erstmals Ende der 1990er Jahre verwendet, um den Prozess des Sammelns und Bereinigens von Datensätzen vor der Anwendung statistischer Methoden auf sie zu beschreiben. Datenanalyse, prädiktive Analyse, Data Mining, maschinelles Lernen und vieles mehr sind jetzt enthalten. Anders ausgedrückt könnte es so aussehen:

Sie haben die Informationen. Diese Daten müssen wichtig, gut organisiert und idealerweise digital sein, um für Ihre Entscheidungsfindung nützlich zu sein. Sobald Ihre Daten in Ordnung sind, können Sie mit der Analyse beginnen und Dashboards und Berichte erstellen, um die Leistung Ihres Unternehmens besser zu verstehen. Dann wenden Sie sich der Zukunft zu und beginnen mit der Erstellung von Predictive Analytics. Predictive Analytics ermöglicht es Ihnen, mögliche Zukunftsszenarien zu bewerten und das Verbraucherverhalten auf neuartige Weise zu prognostizieren.

Jetzt, da wir die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschen, können wir mit den neuesten verfügbaren Methoden fortfahren. Hier sind einige, auf die Sie achten sollten:

Die 10 besten Data-Science-Techniken

1. Rückschritt

Angenommen, Sie sind ein Verkaufsleiter, der versucht, die Verkäufe des nächsten Monats zu prognostizieren. Sie wissen, dass Dutzende, wenn nicht Hunderte von Variablen die Anzahl beeinflussen können, vom Wetter über den Aufstieg eines Konkurrenten bis hin zu Gerüchten über ein neues und verbessertes Modell. Vielleicht hat jemand in Ihrem Unternehmen eine Hypothese darüber, was den größten Einfluss auf den Umsatz haben wird. "Glaub an mich. Wir verkaufen mehr, je mehr Regen wir bekommen.“

„Der Umsatz steigt sechs Wochen nach der Beförderung des Konkurrenten .“ Die Regressionsanalyse ist eine mathematische Methode zur Bestimmung, welche davon eine Auswirkung hat. Es gibt Antworten auf folgende Fragen: Welche Faktoren sind am wichtigsten? Welche davon können wir ignorieren? Welche Beziehung besteht zwischen diesen Variablen? Und, was vielleicht am wichtigsten ist, wie zuversichtlich sind wir in Bezug auf jede dieser Variablen?

2. Klassifizierung

Der Prozess der Identifizierung einer Funktion, die einen Datensatz basierend auf verschiedenen Parametern in Klassen unterteilt, wird als Klassifizierung bezeichnet. Ein Computerprogramm wird mit dem Trainingsdatensatz trainiert und verwendet dann dieses Training, um die Daten in verschiedene Klassen zu kategorisieren. Das Ziel des Klassifizierungsalgorithmus ist es, eine Abbildungsfunktion zu entdecken, die eine diskrete Eingabe in eine diskrete Ausgabe umwandelt. Sie können beispielsweise bei der Vorhersage helfen, ob ein Online-Kunde einen Kauf tätigen würde oder nicht. Es ist entweder ein Ja oder ein Nein: Käufer oder nicht Käufer. Klassifizierungsprozesse hingegen sind nicht auf nur zwei Gruppen beschränkt. Beispielsweise kann eine Klassifizierungsmethode dabei helfen festzustellen, ob ein Bild ein Auto oder einen Lastwagen enthält.

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3. Lineare Regression

Eines der prädiktiven Modellierungsverfahren ist die lineare Regression. Es ist die Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen. Die Regression hilft bei der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen.

Wenn wir beispielsweise ein Haus kaufen und nur die Fläche als Schlüsselfaktor für die Preisberechnung verwenden, verwenden wir eine einfache lineare Regression, die auf der Fläche als Funktion basiert und versucht, den Zielpreis zu ermitteln.

Die einfache lineare Regression wird nach der Tatsache benannt, dass nur ein Attribut berücksichtigt wird. Wenn wir die Anzahl der Zimmer und Stockwerke berücksichtigen, müssen viele Variablen berücksichtigt werden, und der Preis wird auf der Grundlage aller bestimmt.

Wir nennen es lineare Regression, da der Beziehungsgraph linear ist und eine geradlinige Gleichung hat.

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4. Jackknife-Regression

Die Jackknife-Methode, auch als „Leave one out“-Verfahren bekannt, ist eine Kreuzvalidierungstechnik, die von Quenouille erfunden wurde, um die Voreingenommenheit eines Schätzers zu messen. Die Jackknife-Schätzung eines Parameters ist eine iterative Methode. Der Parameter wird zunächst aus der gesamten Probe berechnet. Dann wird nacheinander jeder Faktor aus der Stichprobe extrahiert, und der interessierende Parameter wird unter Verwendung dieser kleineren Stichprobe bestimmt.

Diese Art der Berechnung wird als partielle Schätzung (oder auch Jackknife-Replikation) bezeichnet. Die Diskrepanz zwischen der gesamten Probenschätzung und der Teilschätzung wird dann verwendet, um einen Pseudowert zu berechnen. Die Pseudowerte werden dann verwendet, um den interessierenden Parameter anstelle der ursprünglichen Werte zu schätzen, und ihre Standardabweichung wird verwendet, um den Standardfehler des Parameters zu schätzen, der dann zum Testen von Nullhypothesen und zum Berechnen von Konfidenzintervallen verwendet werden kann.

5. Anomalieerkennung

Mit bestimmten Worten kann verdächtiges Verhalten in den Daten beobachtet werden. Es ist möglicherweise nicht immer als Ausreißer erkennbar. Die Identifizierung von Anomalien erfordert ein tieferes Verständnis des ursprünglichen Verhaltens der Daten im Laufe der Zeit sowie einen Vergleich des neuen Verhaltens, um zu sehen, ob es passt.

Wenn ich Anomalie mit Ausreißer vergleiche, ist das dasselbe, als würde ich das Ungerade in den Daten finden oder Daten, die nicht zum Rest der Daten passen. Zum Beispiel das Erkennen von Kundenverhalten, das sich von dem der Mehrheit der Kunden unterscheidet. Jeder Ausreißer ist eine Anomalie, aber nicht jede Anomalie ist notwendigerweise eine Anomalie. Das Anomaly Detection System ist eine Technologie, die Ensemble-Modelle und proprietäre Algorithmen verwendet, um in jedem Geschäftsszenario eine hohe Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.

6. Personalisierung

Erinnern Sie sich, als es Ihnen wie ein großer Fortschritt im digitalen Marketing erschien, Ihren Namen in der Betreffzeile einer E-Mail zu sehen? Personalisierung – Verbraucher mit maßgeschneiderten Interaktionen zu versorgen, die sie beschäftigen – erfordert heute eine viel strengere und strategischere Strategie und ist entscheidend, um in einem überfüllten und zunehmend versierten Sektor wettbewerbsfähig zu bleiben.

Kunden fühlen sich heute zu Marken hingezogen, die ihnen das Gefühl geben, dass sie gehört und verstanden werden und sich um ihre einzigartigen Wünsche und Bedürfnisse kümmern. Hier kommt die Anpassung ins Spiel. Es ermöglicht Marken, die Botschaften, Angebote und Erlebnisse, die sie jedem Gast liefern, auf der Grundlage seines einzigartigen Profils zu personalisieren. Betrachten Sie es als eine Weiterentwicklung von Marketingkommunikation zu digitalen Interaktionen, mit Daten als Grundlage. Sie können Strategien, Inhalte und Erfahrungen erstellen

rienten, die bei Ihrer Zielgruppe ankommen, indem Sie Daten über demografische Merkmale, Vorlieben und Verhaltensweisen von Kunden sammeln, analysieren und effizient nutzen.

7. Liftanalyse

Angenommen, Ihr Chef hat Ihnen einige Daten geschickt und Sie gebeten, ein Modell damit abzugleichen und ihm Bericht zu erstatten. Sie haben ein Modell angepasst und sind darauf basierend zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen. Jetzt stellen Sie fest, dass es an Ihrem Arbeitsplatz eine Gemeinschaft von Menschen gibt, die alle unterschiedliche Modelle angepasst haben und zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen. Ihr Chef verliert den Verstand und wirft Sie alle raus; Jetzt brauchen Sie etwas, um zu zeigen, dass Ihre Erkenntnisse wahr sind.

Die Hypothesenprüfung für Ihre Rettung beginnt gleich. Hier gehen Sie von einer anfänglichen Annahme (Nullhypothese) aus, und unter der Annahme, dass diese Annahme richtig ist, verwenden Sie das Modell, um verschiedene Teststatistiken zu messen. Sie schlagen dann vor, dass, wenn Ihre ursprüngliche Annahme richtig ist, die Teststatistik auch einige der gleichen Regeln befolgen sollte, die Sie auf der Grundlage Ihrer ursprünglichen Annahme vorhersagen.

Wenn die Teststatistik stark vom vorhergesagten Wert abweicht, können Sie davon ausgehen, dass die anfängliche Annahme falsch ist, und die Nullhypothese verwerfen.

8. Entscheidungsbaum

Mit einer Struktur, die einem Flussdiagramm ähnelt, stellt in einem Entscheidungsbaum jeder der Knoten einen Test für ein Attribut dar (z die Berechnung aller Attribute). Die Klassifizierungsregeln werden durch die Pfade von der Wurzel zum Blatt definiert.

Ein Entscheidungsbaum und sein eng verwandtes Wirkungsdiagramm werden als analytische sowie visuelle Entscheidungsunterstützungsmethode in der Entscheidungsanalyse verwendet, um die erwarteten Werte (oder den erwarteten Nutzen) von herausfordernden Alternativen zu messen.

9. Spieltheorie

Spieltheorie (und Mechanismusdesign) sind äußerst nützliche Methoden, um algorithmische strategische Entscheidungen zu verstehen und zu treffen.

Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler, der mehr daran interessiert ist, Analysen wirtschaftlich sinnvoll zu machen, in der Lage sein, Prinzipien der Spieltheorie zu verwenden, um strategische Entscheidungen aus Rohdaten zu extrahieren. Mit anderen Worten, die Spieltheorie (und damit auch das Systemdesign) hat das Potenzial, nicht messbare, subjektive Strategiekonzepte durch einen quantifizierbaren, datengetriebenen Ansatz zur Entscheidungsfindung zu ersetzen.

10. Segmentierung

Der Begriff „Segmentierung“ bezieht sich auf die Aufteilung des Marktes in Abschnitte oder Segmente, die definierbar, verfügbar, umsetzbar, rentabel und erweiterbar sind. Mit anderen Worten, ein Unternehmen wäre aufgrund von Zeit-, Kosten- und Aufwandsbeschränkungen nicht in der Lage, den gesamten Markt anzusprechen. Es muss ein „definierbares“ Segment haben – eine große Gruppe von Personen, die mit einem angemessenen Aufwand, Kosten und Zeit definiert und anvisiert werden kann.

Hat sich eine Masse etabliert, muss entschieden werden, ob diese mit den verfügbaren Ressourcen gezielt bearbeitet werden kann oder ob der Markt für die Organisation offen ist. Wird das Segment auf die Marketingbemühungen des Unternehmens (Anzeigen, Kosten, Programme und Werbeaktionen) reagieren oder kann das Unternehmen Maßnahmen ergreifen? Lohnt es sich, nach diesem Check an sie zu verkaufen, obwohl Produkt und Ziel klar sind? Werden Größe und Wert des Segments zunehmen, was zu höheren Umsätzen und Gewinnen für das Produkt führen wird?

Experten für Data Science werden in fast jeder Branche benötigt, von der staatlichen Sicherheit bis hin zu Dating-Apps. Big Data wird von Millionen von Unternehmen und Regierungsbehörden genutzt, um erfolgreich zu sein und ihre Kunden besser zu bedienen. Karrieren in der Datenwissenschaft sind sehr gefragt, und dieser Trend wird sich wahrscheinlich nicht so schnell ändern, wenn überhaupt.

Wenn Sie in den Bereich Data Science einsteigen möchten, gibt es einige Dinge, die Sie tun können, um sich auf diese anspruchsvollen, aber spannenden Positionen vorzubereiten. Am wichtigsten ist vielleicht, dass Sie potenzielle Arbeitgeber beeindrucken müssen, indem Sie Ihr Wissen und Ihre Erfahrung zeigen. Das Absolvieren eines weiterführenden Studiengangs in Ihrem Interessengebiet ist eine Möglichkeit, diese Fähigkeiten und Erfahrungen zu erwerben.

Wir haben versucht, die zehn wichtigsten Techniken des maschinellen Lernens abzudecken, angefangen bei den grundlegendsten bis hin zur Schneide. Das gründliche Studium dieser Methoden und das Verständnis der Grundlagen jeder einzelnen kann eine solide Grundlage für die weitere Erforschung fortschrittlicherer Algorithmen und Methoden bilden.

Es gibt noch viel zu behandeln, darunter Qualitätsmetriken, Kreuzvalidierung, die Klassenunterschiede bei Klassifizierungsprozessen und die Überanpassung eines Modells, um nur einige zu nennen.

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