Las 10 técnicas más recientes de ciencia de datos que debería usar en 2022

Con el paso del tiempo, el concepto de ciencia de datos ha cambiado. Se utilizó por primera vez a fines de la década de 1990 para describir el proceso de recopilación y limpieza de conjuntos de datos antes de aplicarles métodos estadísticos. Ahora se incluyen análisis de datos, análisis predictivo, extracción de datos, aprendizaje automático y mucho más. Para decirlo de otra manera, podría verse así:

Tienes la información. Estos datos deben ser importantes, bien organizados e idealmente digitales para que sean útiles en la toma de decisiones. Una vez que sus datos estén en orden, puede comenzar a analizarlos y crear paneles e informes para comprender mejor el rendimiento de su empresa. Luego dirige su atención al futuro y comienza a producir análisis predictivos. El análisis predictivo le permite evaluar posibles escenarios futuros y pronosticar el comportamiento del consumidor de formas novedosas.

Ahora que dominamos los fundamentos de la ciencia de datos, podemos pasar a los últimos métodos disponibles. Aquí hay algunos para estar atentos:

Las 10 mejores técnicas de ciencia de datos

1. Regresión

Suponga que es un gerente de ventas que intenta pronosticar las ventas del próximo mes. Usted sabe que docenas, si no cientos, de variables pueden influir en el número, desde el clima hasta la promoción de un competidor y los rumores de un modelo nuevo y mejorado. Tal vez alguien en su empresa tenga una hipótesis sobre lo que tendrá mayor impacto en las ventas. "Cree en mi. Vendemos más cuanto más llueve”.

“Las ventas aumentan seis semanas después de la promoción del competidor ”. El análisis de regresión es un método matemático para determinar cuál de ellos tiene un efecto. Proporciona respuestas a las siguientes preguntas: ¿Qué factores son los más importantes? ¿Cuál de estos podemos ignorar? ¿Cuál es la relación entre esas variables? Y, quizás lo más importante, ¿qué confianza tenemos en cada una de estas variables?

2. Clasificación

El proceso de identificar una función que divide un conjunto de datos en clases según diferentes parámetros se conoce como clasificación. Un programa de computadora se entrena en el conjunto de datos de entrenamiento y luego usa ese entrenamiento para categorizar los datos en diferentes clases. El objetivo del algoritmo de clasificación es descubrir una función de mapeo que convierta una entrada discreta en una salida discreta. Pueden, por ejemplo, ayudar a predecir si un cliente en línea realizará o no una compra. Es un sí o un no: comprador o no comprador. Los procesos de clasificación, por otro lado, no se limitan a solo dos grupos. Por ejemplo, un método de clasificación podría ayudar a determinar si una imagen contiene un automóvil o un camión.

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3. Regresión lineal

Uno de los métodos de modelado predictivo es la regresión lineal. Es la relación entre las variables dependientes e independientes. La regresión asiste en el descubrimiento de asociaciones entre dos variables.

Por ejemplo, si vamos a comprar una casa y solo usamos el área como factor clave para calcular el precio, estamos usando regresión lineal simple, que se basa en el área como función e intenta decidir el precio objetivo.

La regresión lineal simple recibe su nombre del hecho de que solo se tiene en cuenta un atributo. Cuando consideramos el número de habitaciones y pisos, hay muchas variables a considerar, y el precio se determina en base a todas ellas.

Lo llamamos regresión lineal ya que el gráfico de relación es lineal y tiene una ecuación de línea recta.

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4. Regresión de navaja

El método jackknife, también conocido como el procedimiento de "dejar uno fuera", es una técnica de validación cruzada inventada por Quenouille para medir el sesgo de un estimador. La estimación jackknife de un parámetro es un método iterativo. El parámetro se calcula primero a partir de la muestra completa. Luego, uno por uno, se extrae cada factor de la muestra y se determina el parámetro de interés utilizando esta muestra más pequeña.

Este tipo de cálculo se conoce como estimación parcial (o también como réplica jackknife). La discrepancia entre la estimación de la muestra completa y la estimación parcial se usa luego para calcular un pseudovalor. Luego, los pseudovalores se usan para estimar el parámetro de interés en lugar de los valores originales, y su desviación estándar se usa para estimar el error estándar del parámetro, que luego se puede usar para probar la hipótesis nula y calcular los intervalos de confianza.

5. Detección de anomalías

En ciertas palabras, se puede observar un comportamiento sospechoso en los datos. Puede que no siempre sea evidente como un valor atípico. La identificación de anomalías requiere una comprensión más profunda del comportamiento original de los datos a lo largo del tiempo, así como una comparación del nuevo comportamiento para ver si encaja.

Cuando comparo Anomaly con Outlier, es lo mismo que encontrar el extraño en los datos, o datos que no encajan con el resto de los datos. Por ejemplo, identificar el comportamiento del cliente que difiere del de la mayoría de los clientes. Cada valor atípico es una anomalía, pero cada anomalía no es necesariamente una anomalía. El sistema de detección de anomalías es una tecnología que utiliza modelos de conjuntos y algoritmos patentados para proporcionar precisión y eficiencia de alto nivel en cualquier escenario empresarial.

6. Personalización

¿Recuerdas cuando ver tu nombre en la línea de asunto de un correo electrónico parecía un gran paso adelante en el marketing digital? La personalización —ofrecer a los consumidores interacciones personalizadas que los mantengan comprometidos— ahora requiere una estrategia mucho más rigurosa y estratégica, y es crucial para mantenerse competitivo en un sector saturado y cada vez más inteligente.

Los clientes de hoy gravitan hacia las marcas que los hacen sentir escuchados, comprendidos y preocupados por sus deseos y necesidades únicos. Aquí es donde entra en juego la personalización. Permite a las marcas personalizar los mensajes, las ofertas y las experiencias que ofrecen a cada huésped en función de su perfil único. Considéralo una progresión de las comunicaciones de marketing a las interacciones digitales, con los datos como base. Puedes crear estrategias, contenido y experiencia.

Experiencias que resuenan con su público objetivo mediante la recopilación, el análisis y el uso eficiente de datos sobre la demografía, las preferencias y los comportamientos de los clientes.

7. Análisis de ascensores

Suponga que su jefe le ha enviado algunos datos y le ha pedido que haga coincidir un modelo con ellos y le informe. Ajustaste un modelo y llegaste a ciertas conclusiones basadas en él. Ahora descubre que hay una comunidad de personas en su lugar de trabajo que se han ajustado a diferentes modelos y han llegado a diferentes conclusiones. Tu jefe pierde la cabeza y te echa a todos; ahora necesita algo para demostrar que sus hallazgos son ciertos.

La prueba de hipótesis para su rescate está a punto de comenzar. Aquí, usted asume una creencia inicial (hipótesis nula) y, asumiendo que esa creencia es correcta, usa el modelo para medir varias estadísticas de prueba. Luego continúa sugiriendo que si su suposición inicial es precisa, la estadística de prueba también debe obedecer algunas de las mismas reglas que predice con base en su suposición inicial.

Si la estadística de prueba se desvía mucho del valor predicho, puede suponer que la suposición inicial es incorrecta y rechazar la hipótesis nula.

8. Árbol de decisión

Con una estructura que se asemeja a un diagrama de flujo, en un árbol de decisión, cada uno de los nodos representa una prueba sobre un atributo (por ejemplo, si al lanzar una moneda saldría cruz o cara o), cada rama representa una marca de clase (veredicto emitido después de el cálculo de todos los atributos). Las reglas de clasificación están definidas por los caminos desde la raíz hasta la hoja.

Un árbol de decisión y su diagrama de impacto estrechamente relacionado se utilizan como método analítico y visual de apoyo a la decisión en el análisis de decisiones para medir los valores esperados (o la utilidad esperada) de las alternativas desafiantes.

9. Teoría de juegos

La teoría de juegos (y el diseño de mecanismos) son métodos muy útiles para comprender y tomar decisiones estratégicas algorítmicas.

Por ejemplo, un científico de datos que esté más interesado en dar sentido comercial a los análisis puede utilizar los principios de la teoría de juegos para extraer decisiones estratégicas de los datos sin procesar. En otras palabras, la teoría de juegos (y, para el caso, el diseño de sistemas) tiene el potencial de reemplazar concepciones de estrategia subjetivas e inmedibles con un enfoque cuantificable y basado en datos para la toma de decisiones.

10. Segmentación

El término "segmentación" se refiere a la división del mercado en secciones o segmentos que son definibles, disponibles, procesables, rentables y que tienen el potencial de expandirse. En otras palabras, una empresa no podría dirigirse a todo el mercado debido a limitaciones de tiempo, costo y esfuerzo. Debe tener un segmento 'definible': un gran grupo de personas que se pueden definir y orientar con una buena cantidad de esfuerzo, gasto y tiempo.

Si se ha establecido una masa, se debe decidir si se puede apuntar efectivamente con los recursos disponibles, o si el mercado está abierto para la organización. ¿Reaccionará el segmento a los esfuerzos de marketing de la empresa (anuncios, costos, esquemas y promociones) o la empresa puede actuar sobre él? ¿Es rentable venderles después de esta verificación, aunque el producto y el objetivo estén claros? ¿Van a aumentar el tamaño y el valor del segmento, lo que dará como resultado mayores ingresos y ganancias para el producto?

Se requieren expertos en ciencia de datos en casi todas las industrias, desde seguridad gubernamental hasta aplicaciones de citas. Millones de empresas y agencias gubernamentales utilizan Big Data para prosperar y servir mejor a sus clientes. Las carreras en ciencia de datos tienen una gran demanda, y es poco probable que esta tendencia cambie pronto, si es que alguna vez lo hace.

Si desea ingresar al campo de la ciencia de datos, hay algunas cosas que puede hacer para prepararse para estas posiciones exigentes pero emocionantes. Quizás lo más importante es que deberá impresionar a los empleadores potenciales mostrando su conocimiento y experiencia. Seguir un programa de grado avanzado en su campo de interés es una forma de adquirir esas habilidades y experiencia.

Hemos tratado de cubrir las diez técnicas de aprendizaje automático más importantes, comenzando con las más básicas y avanzando hasta llegar a la vanguardia. Estudiar estos métodos a fondo y comprender los fundamentos de cada uno puede proporcionar una base sólida para futuras investigaciones sobre algoritmos y métodos más avanzados.

Todavía queda mucho por cubrir, incluidas las métricas de calidad, la validación cruzada, la disparidad de clases en los procesos de clasificación y el sobreajuste de un modelo, por nombrar algunos.

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