Le 10 migliori tecniche di data science da utilizzare nel 2022

Con il passare del tempo, il concetto di data science è cambiato. È stato utilizzato per la prima volta alla fine degli anni '90 per descrivere il processo di raccolta e pulizia dei set di dati prima di applicarvi metodi statistici. Sono ora inclusi l'analisi dei dati, l'analisi predittiva, il data mining, l'apprendimento automatico e molto altro. Per dirla in altro modo, potrebbe assomigliare a questo:

Hai le informazioni. Questi dati devono essere importanti, ben organizzati e idealmente digitali per essere utili nel processo decisionale. Una volta che i tuoi dati sono in ordine, puoi iniziare ad analizzarli e creare dashboard e report per comprendere meglio le prestazioni della tua azienda. Quindi rivolgi la tua attenzione al futuro e inizi a produrre analisi predittive. L' analisi predittiva consente di valutare possibili scenari futuri e prevedere il comportamento dei consumatori in modi nuovi.

Ora che abbiamo imparato i fondamenti della scienza dei dati, possiamo passare agli ultimi metodi disponibili. Eccone alcuni da tenere d'occhio:

Le 10 migliori tecniche di scienza dei dati

1. Regressione

Supponi di essere un responsabile delle vendite che tenta di prevedere le vendite del mese prossimo. Sai che decine, se non centinaia, di variabili possono influenzare il numero, dal meteo alla promozione di un concorrente alle voci su un modello nuovo e migliorato. Forse qualcuno nella tua azienda ha un'ipotesi su cosa avrà il maggiore impatto sulle vendite. "Credi in me. Vendiamo di più, più pioggia riceviamo".

"Le vendite aumentano sei settimane dopo la promozione del concorrente ." L'analisi di regressione è un metodo matematico per determinare quale di questi ha un effetto. Fornisce risposte alle seguenti domande: Quali fattori sono più importanti? Quale di questi possiamo ignorare? Qual è la relazione tra queste variabili? E, cosa forse più importante, quanto siamo fiduciosi in ciascuna di queste variabili?

2. Classificazione

Il processo di identificazione di una funzione che divide un set di dati in classi in base a parametri diversi è noto come classificazione. Un programma per computer viene addestrato sul set di dati di addestramento e quindi utilizza tale addestramento per classificare i dati in classi diverse. L'obiettivo dell'algoritmo di classificazione è scoprire una funzione di mappatura che converte un input discreto in un output discreto. Possono, ad esempio, aiutare a prevedere se un cliente online effettuerà o meno un acquisto. O è un sì o un no: acquirente o non acquirente. I processi di classificazione, d'altra parte, non si limitano a due soli gruppi. Ad esempio, un metodo di classificazione può aiutare a determinare se un'immagine contiene un'auto o un camion.

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3. Regressione lineare

Uno dei metodi di modellazione predittiva è la regressione lineare. È la relazione tra le variabili dipendenti e indipendenti. La regressione aiuta nella scoperta delle associazioni tra due variabili.

Ad esempio, se intendiamo acquistare una casa e utilizziamo solo l'area come fattore chiave per il calcolo del prezzo, utilizziamo una semplice regressione lineare, che si basa sull'area come funzione e tenta di decidere il prezzo obiettivo.

La regressione lineare semplice prende il nome dal fatto che viene preso in considerazione un solo attributo. Quando consideriamo il numero di stanze e piani, ci sono molte variabili da considerare e il prezzo è determinato in base a tutte.

La chiamiamo regressione lineare poiché il grafico delle relazioni è lineare e ha un'equazione in linea retta.

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4. Regressione del coltello a serramanico

Il metodo del coltello a serramanico, noto anche come procedura "lascia uno fuori", è una tecnica di convalida incrociata inventata da Quenouille per misurare la distorsione di uno stimatore. La stima del coltello a serramanico di un parametro è un metodo iterativo. Il parametro viene prima calcolato dall'intero campione. Quindi, uno per uno, ogni fattore viene estratto dal campione e il parametro di interesse viene determinato utilizzando questo campione più piccolo.

Questo tipo di calcolo è noto come stima parziale (o anche replica del coltello a serramanico). La discrepanza tra l'intera stima campionaria e la stima parziale viene quindi utilizzata per calcolare uno pseudo-valore. Gli pseudo-valori vengono quindi utilizzati per stimare il parametro di interesse al posto dei valori originali e la loro deviazione standard viene utilizzata per stimare l'errore standard del parametro, che può quindi essere utilizzato per il test di ipotesi nulla e il calcolo degli intervalli di confidenza.

5. Rilevamento di anomalie

In alcune parole, si possono osservare comportamenti sospetti nei dati. Potrebbe non essere sempre evidente come un valore anomalo. L'identificazione dell'anomalia richiede una comprensione più approfondita del comportamento originale dei dati nel tempo, nonché un confronto del nuovo comportamento per vedere se si adatta.

Quando confronto Anomaly con Outlier, è come trovare quello strano nei dati o i dati che non si adattano al resto dei dati. Ad esempio, identificare un comportamento del cliente diverso da quello della maggior parte dei clienti. Ogni anomalia è un'anomalia, ma ogni anomalia non è necessariamente un'anomalia. Anomaly Detection System è una tecnologia che utilizza modelli di insieme e algoritmi proprietari per fornire precisione ed efficienza di alto livello in qualsiasi scenario aziendale.

6. Personalizzazione

Ricordi quando vedere il tuo nome nella riga dell'oggetto di un'email sembrava un enorme passo avanti nel marketing digitale? La personalizzazione — fornendo ai consumatori interazioni personalizzate che li tengano coinvolti — ora richiede una strategia molto più rigorosa e strategica, ed è fondamentale per rimanere competitivi in ​​un settore affollato e sempre più esperto.

I clienti di oggi gravitano verso marchi che li fanno sentire ascoltati, compresi e si preoccupano dei loro desideri e bisogni unici. È qui che entra in gioco la personalizzazione. Consente ai marchi di personalizzare i messaggi, le offerte e le esperienze che offrono a ciascun ospite in base al proprio profilo unico. Consideralo una progressione dalle comunicazioni di marketing alle interazioni digitali, con i dati come base. Puoi creare strategie, contenuti ed esperienze

rienze che risuonano con il tuo pubblico di destinazione raccogliendo, analizzando e utilizzando in modo efficiente dati su dati demografici, preferenze e comportamenti dei clienti.

7. Analisi dell'ascensore

Supponiamo che il tuo capo ti abbia inviato dei dati e ti abbia chiesto di associare un modello ad esso e di riferirgli. Hai montato un modello e sei arrivato a determinate conclusioni sulla base di esso. Ora scopri che c'è una comunità di persone sul tuo posto di lavoro che si sono adattate a modelli diversi e sono arrivate a conclusioni diverse. Il tuo capo perde la testa e ti butta fuori tutto; ora hai bisogno di qualcosa per dimostrare che le tue scoperte sono vere.

La verifica delle ipotesi per il tuo salvataggio sta per iniziare. Qui si assume una convinzione iniziale (ipotesi nulla) e, supponendo che la convinzione sia giusta, si utilizza il modello per misurare varie statistiche di test. Quindi prosegui suggerendo che se la tua ipotesi iniziale è accurata, la statistica del test dovrebbe anche obbedire ad alcune delle stesse regole che prevedi in base alla tua ipotesi iniziale.

Se la statistica del test devia notevolmente dal valore previsto, puoi presumere che l'ipotesi iniziale sia sbagliata e rifiutare l'ipotesi nulla.

8. Albero decisionale

Avendo una struttura simile a un diagramma di flusso, in un albero decisionale, ciascuno dei nodi rappresenta un test su un attributo (ad esempio, se un lancio di una moneta esce croce o testa o), ogni ramo rappresenta un marchio di classe (verdetto emesso dopo il calcolo di tutti gli attributi). Le regole di classificazione sono definite dai percorsi dalla radice alla foglia.

Un albero decisionale e il suo diagramma di impatto strettamente correlato vengono utilizzati come metodo analitico e visivo di supporto alle decisioni nell'analisi decisionale per misurare i valori attesi (o l'utilità attesa) di alternative impegnative.

9. Teoria dei giochi

La teoria dei giochi (e la progettazione dei meccanismi) sono metodi molto utili per comprendere e prendere decisioni strategiche algoritmiche.

Ad esempio, uno scienziato dei dati che è più interessato a dare un senso commerciale all'analisi potrebbe essere in grado di utilizzare i principi della teoria dei giochi per estrarre decisioni strategiche dai dati grezzi. In altre parole, la teoria dei giochi (e, del resto, la progettazione del sistema) ha il potenziale per sostituire concezioni di strategia non misurabili e soggettive con un approccio quantificabile e basato sui dati al processo decisionale.

10. Segmentazione

Il termine "segmentazione" si riferisce alla divisione del mercato in sezioni, o segmenti, che sono definibili, disponibili, attuabili, redditizi e che hanno il potenziale per espandersi. In altre parole, un'azienda non sarebbe in grado di rivolgersi all'intero mercato a causa di vincoli di tempo, costi e sforzi. Deve avere un segmento "definibile": un grande gruppo di persone che possono essere definite e prese di mira con una discreta quantità di sforzi, spese e tempo.

Se è stata istituita una massa, si deve decidere se può essere effettivamente mirata con le risorse disponibili o se il mercato è aperto all'organizzazione. Il segmento reagirà agli sforzi di marketing dell'azienda (annunci, costi, schemi e promozioni) o è perseguibile dall'azienda? È redditizio vendere a loro dopo questo controllo, anche se il prodotto e l'obiettivo sono chiari? Le dimensioni e il valore del segmento aumenteranno, con conseguente aumento delle entrate e dei profitti per il prodotto?

Gli esperti nella scienza dei dati sono richiesti in quasi tutti i settori, dalla sicurezza del governo alle app di appuntamenti. I big data vengono utilizzati da milioni di aziende e agenzie governative per prosperare e servire meglio i propri clienti. Le carriere nella scienza dei dati sono molto richieste ed è improbabile che questa tendenza cambi presto, se mai.

Se vuoi entrare nel campo della scienza dei dati, ci sono alcune cose che puoi fare per prepararti a queste posizioni impegnative ma entusiasmanti. Forse la cosa più importante, dovrai impressionare i potenziali datori di lavoro mostrando la tua conoscenza ed esperienza. Perseguire un corso di laurea avanzato nel tuo campo di interesse è un modo per acquisire quelle capacità ed esperienza.

Abbiamo cercato di coprire le dieci tecniche di apprendimento automatico più importanti, partendo dalle più basilari e arrivando fino all'avanguardia. Lo studio approfondito di questi metodi e la comprensione dei fondamenti di ciascuno può fornire una solida base per ulteriori ricerche su algoritmi e metodi più avanzati.

C'è ancora molto da coprire, tra cui metriche di qualità, convalida incrociata, disparità di classe nei processi di classificazione e overfitting di un modello, solo per citarne alcuni.

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