Les 10 dernières techniques de science des données que vous devriez utiliser en 2022

Au fil du temps, le concept de science des données a changé. Il a été utilisé pour la première fois à la fin des années 1990 pour décrire le processus de collecte et de nettoyage des ensembles de données avant de leur appliquer des méthodes statistiques. L'analyse de données, l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et bien plus encore sont désormais inclus. Pour le dire autrement, cela pourrait ressembler à ceci :

Vous avez les informations. Ces données doivent être importantes, bien organisées et idéalement numériques pour être utiles à votre prise de décision. Une fois vos données en ordre, vous pouvez commencer à les analyser et à créer des tableaux de bord et des rapports pour mieux comprendre les performances de votre entreprise. Ensuite, vous tournez votre attention vers l'avenir et commencez à produire des analyses prédictives. L'analyse prédictive vous permet d'évaluer des scénarios futurs possibles et de prévoir le comportement des consommateurs de manière innovante.

Maintenant que nous maîtrisons les bases de la science des données, nous pouvons passer aux dernières méthodes disponibles. En voici quelques-uns à surveiller :

Top 10 des techniques de science des données

1. Régression

Supposons que vous êtes un directeur des ventes essayant de prévoir les ventes du mois prochain. Vous savez que des dizaines, voire des centaines de variables peuvent influencer le nombre, de la météo à la promotion d'un concurrent en passant par les rumeurs d'un modèle nouveau et amélioré. Peut-être que quelqu'un dans votre entreprise a une hypothèse sur ce qui aura le plus grand impact sur les ventes. "Crois en moi. Plus nous pleuvons, plus nous vendons. »

"Les ventes augmentent six semaines après la promotion du concurrent ." L'analyse de régression est une méthode mathématique pour déterminer lequel de ceux-ci a un effet. Il apporte des réponses aux questions suivantes : Quels facteurs sont les plus importants ? Lequel de ces éléments pouvons-nous ignorer ? Quelle est la relation entre ces variables ? Et, peut-être le plus important, dans quelle mesure sommes-nous confiants dans chacune de ces variables ?

2. Classement

Le processus d'identification d'une fonction qui divise un ensemble de données en classes en fonction de différents paramètres est appelé classification. Un programme informatique est entraîné sur l'ensemble de données d'entraînement, puis utilise cet entraînement pour catégoriser les données en différentes classes. L'objectif de l'algorithme de classification est de découvrir une fonction de mappage qui convertit une entrée discrète en une sortie discrète. Ils peuvent, par exemple, aider à prédire si un client en ligne effectuera ou non un achat. C'est soit un oui soit un non : acheteur ou pas acheteur. Les processus de classification, d'autre part, ne se limitent pas à seulement deux groupes. Par exemple, une méthode de classification peut aider à déterminer si une image contient une voiture ou un camion.

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3. Régression linéaire

L'une des méthodes de modélisation prédictive est la régression linéaire. C'est la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. La régression aide à découvrir des associations entre deux variables.

Par exemple, si nous allons acheter une maison et n'utilisons que la superficie comme facteur clé dans le calcul du prix, nous utilisons une régression linéaire simple, qui est basée sur la superficie en tant que fonction et tente de décider du prix cible.

La régression linéaire simple tire son nom du fait qu'un seul attribut est pris en compte. Lorsque nous considérons le nombre de pièces et d'étages, de nombreuses variables doivent être prises en compte et le prix est déterminé en fonction de chacune d'elles.

Nous l'appelons régression linéaire puisque le graphique de relation est linéaire et a une équation linéaire.

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4. Régression jackknife

La méthode jackknife, également connue sous le nom de procédure « leave one out », est une technique de validation croisée inventée par Quenouille pour mesurer le biais d'un estimateur. L'estimation jackknife d'un paramètre est une méthode itérative. Le paramètre est d'abord calculé à partir de l'ensemble de l'échantillon. Ensuite, un par un, chaque facteur est extrait de l'échantillon, et le paramètre d'intérêt est déterminé à l'aide de cet échantillon plus petit.

Ce type de calcul est connu sous le nom d'estimation partielle (ou encore de réplication jackknife). L'écart entre l'estimation de l'ensemble de l'échantillon et l'estimation partielle est ensuite utilisé pour calculer une pseudo-valeur. Les pseudo-valeurs sont ensuite utilisées pour estimer le paramètre d'intérêt à la place des valeurs d'origine, et leur écart type est utilisé pour estimer l'erreur type du paramètre, qui peut ensuite être utilisée pour tester l'hypothèse nulle et calculer les intervalles de confiance.

5. Détection d'anomalies

En certains termes, un comportement suspect dans les données peut être observé. Cela peut ne pas toujours apparaître comme une valeur aberrante. L'identification des anomalies nécessite une compréhension plus approfondie du comportement initial des données au fil du temps, ainsi qu'une comparaison du nouveau comportement pour voir s'il convient.

Lorsque je compare Anomaly à Outlier, cela revient à trouver l'intrus dans les données, ou des données qui ne correspondent pas au reste des données. Par exemple, identifier le comportement des clients qui diffère de celui de la majorité des clients. Chaque valeur aberrante est une Anomalie, mais chaque Anomalie n'est pas nécessairement une Anomalie. Le système de détection d'anomalies est une technologie qui utilise des modèles d'ensemble et des algorithmes propriétaires pour fournir une précision et une efficacité de haut niveau dans n'importe quel scénario commercial.

6. Personnalisation

Vous souvenez-vous quand voir votre nom dans la ligne d'objet d'un e-mail semblait être un énorme pas en avant dans le marketing numérique ? La personnalisation - fournir aux consommateurs des interactions personnalisées qui les maintiennent engagés - nécessite désormais une stratégie beaucoup plus rigoureuse et stratégique, et elle est cruciale pour rester compétitif dans un secteur encombré et de plus en plus avisé.

Aujourd'hui, les clients gravitent autour de marques qui leur donnent l'impression d'être entendus, compris et de se soucier de leurs désirs et besoins uniques. C'est là que la personnalisation entre en jeu. Il permet aux marques de personnaliser les messages, les offres et les expériences qu'elles proposent à chaque client en fonction de son profil unique. Considérez cela comme une progression des communications marketing vers les interactions numériques, avec les données comme base. Vous pouvez créer des stratégies, du contenu et expe

riences qui trouvent un écho auprès de votre public cible en recueillant, analysant et utilisant efficacement des données sur les données démographiques, les préférences et les comportements des clients.

7. Analyse de l'impact

Supposons que votre patron vous ait envoyé des données et vous ait demandé de lui faire correspondre un modèle et de lui faire rapport. Vous avez adapté un modèle et êtes arrivé à certaines conclusions basées sur celui-ci. Maintenant, vous constatez qu'il existe une communauté de personnes sur votre lieu de travail qui ont toutes adapté des modèles différents et sont parvenues à des conclusions différentes. Votre patron perd la raison et vous met tous à la porte ; maintenant vous avez besoin de quelque chose pour montrer que vos découvertes sont vraies.

Le test d'hypothèse pour votre sauvetage est sur le point de commencer. Ici, vous supposez une croyance initiale (hypothèse nulle) et, en supposant que cette croyance est correcte, vous utilisez le modèle pour mesurer diverses statistiques de test. Vous suggérez ensuite que si votre hypothèse initiale est exacte, la statistique de test doit également obéir à certaines des mêmes règles que vous prédisez en fonction de votre hypothèse initiale.

Si la statistique de test s'écarte considérablement de la valeur prédite, vous pouvez supposer que l'hypothèse initiale est erronée et rejeter l'hypothèse nulle.

8. Arbre de décision

Ayant une structure ressemblant à un organigramme, dans un arbre de décision, chacun des nœuds représente un test sur un attribut (par exemple, si un pile ou face tombait à pile ou face ou), chaque branche représente une note de classe (verdict rendu après le calcul de tous les attributs). Les règles de classification sont définies par les chemins de la racine à la feuille.

Un arbre de décision et son diagramme d'impact étroitement lié sont utilisés comme méthode d'aide à la décision analytique et visuelle dans l'analyse de décision pour mesurer les valeurs attendues (ou l'utilité attendue) des alternatives difficiles.

9. Théorie des jeux

La théorie des jeux (et la conception de mécanismes) sont des méthodes très utiles pour comprendre et prendre des décisions stratégiques algorithmiques.

Par exemple, un scientifique des données qui s'intéresse davantage à donner un sens commercial à l'analyse peut être en mesure d'utiliser les principes de la théorie des jeux pour extraire des décisions stratégiques à partir de données brutes. En d'autres termes, la théorie des jeux (et, d'ailleurs, la conception de systèmes) a le potentiel de remplacer les conceptions subjectives et non mesurables de la stratégie par une approche quantifiable et axée sur les données de la prise de décision.

10. Segmentation

Le terme «segmentation» fait référence à la division du marché en sections ou segments définissables, disponibles, exploitables, rentables et susceptibles de se développer. En d'autres termes, une entreprise serait incapable de cibler l'ensemble du marché en raison de contraintes de temps, de coûts et d'efforts. Il doit avoir un segment «définissable» - un grand groupe de personnes qui peuvent être définies et ciblées avec une bonne quantité d'efforts, de dépenses et de temps.

Si une masse a été établie, il faut décider si elle peut être efficacement ciblée avec les ressources disponibles, ou si le marché est ouvert à l'organisation. Le segment réagira-t-il aux efforts marketing de l'entreprise (publicités, coûts, programmes et promotions) ou est-il exploitable par l'entreprise ? Est-il rentable de leur vendre après cette vérification, même si le produit et l'objectif sont clairs ? La taille et la valeur du segment vont-elles augmenter, entraînant une augmentation des revenus et des bénéfices pour le produit ?

Des experts en science des données sont nécessaires dans presque tous les secteurs, de la sécurité gouvernementale aux applications de rencontres. Le Big Data est utilisé par des millions d'entreprises et d'agences gouvernementales pour prospérer et mieux servir leurs clients. Les carrières en science des données sont en forte demande, et cette tendance ne devrait pas changer de si tôt, voire jamais.

Si vous souhaitez percer dans le domaine de la science des données, vous pouvez faire certaines choses pour vous préparer à ces postes exigeants mais passionnants. Peut-être plus important encore, vous devrez impressionner les employeurs potentiels en montrant vos connaissances et votre expérience. Poursuivre un programme d'études supérieures dans votre domaine d'intérêt est une façon d'acquérir ces compétences et cette expérience.

Nous avons essayé de couvrir les dix techniques d'apprentissage automatique les plus importantes, en commençant par les plus élémentaires et en remontant jusqu'à la pointe. L'étude approfondie de ces méthodes et la compréhension des principes fondamentaux de chacune peuvent fournir une base solide pour des recherches plus approfondies sur des algorithmes et des méthodes plus avancés.

Il reste encore beaucoup à couvrir, notamment les mesures de qualité, la validation croisée, la disparité des classes dans les processus de classification et le surajustement d'un modèle, pour n'en nommer que quelques-uns.

Si vous souhaitez explorer la science des données, vous pouvez consulter le cours Executive PG Program in Data Science proposé par upGrad. Si vous êtes un professionnel en activité, le cours vous conviendra le mieux. Plus d'informations concernant le cours peuvent être explorées sur le site Web du cours. Pour toute question, notre équipe d'assistance est prête à vous aider.