2022年に使用すべき最新のデータサイエンス手法トップ10

時間の経過とともに、データサイエンスの概念は変化しました。 1990年代後半に、統計的手法を適用する前にデータセットを収集およびクリーニングするプロセスを説明するために最初に使用されました。 データ分析、予測分析、データマイニング、機械学習などが含まれるようになりました。 別の言い方をすれば、次のようになります。

あなたは情報を持っています。 このデータは、意思決定に役立つために、重要で、よく整理されており、理想的にはデジタルである必要があります。 データが整うと、データの分析とダッシュボードとレポートの作成を開始して、会社のパフォーマンスをよりよく理解できます。 次に、将来に注意を向け、予測分析の作成を開始します。 予測分析を使用すると、考えられる将来のシナリオを評価し、新しい方法で消費者の行動を予測できます。

データサイエンスの基礎をマスターしたので、利用可能な最新の方法に進むことができます。 ここに注意すべきいくつかがあります：

トップ10のデータサイエンス技術

1.回帰

あなたが来月の売上を予測しようとしているセールスマネージャーであると仮定します。 天気から競合他社の宣伝、新しく改良されたモデルの噂まで、数百とは言わないまでも数十の変数が数に影響を与える可能性があることをご存知でしょう。 たぶん、あなたの会社の誰かが、売上に最大の影響を与えるものについて仮説を立てています。 "私を信じて。 雨が降れば売れるほど売れます。」

「競合他社のプロモーションから6週間後に売上が増加します。」 回帰分析は、それらのどれが効果があるかを決定する数学的方法です。 次の質問に対する回答を提供します。最も重要な要素はどれですか。 これらのどれを無視できますか？ それらの変数間の関係は何ですか？ そして、おそらく最も重要なことは、これらの変数のそれぞれにどれほど自信があるかということです。

2.分類

さまざまなパラメータに基づいてデータセットをクラスに分割する関数を識別するプロセスは、分類と呼ばれます。 コンピュータープログラムはトレーニングデータセットでトレーニングされ、そのトレーニングを使用してデータをさまざまなクラスに分類します。 分類アルゴリズムの目標は、離散入力を離散出力に変換するマッピング関数を発見することです。 たとえば、オンラインの顧客が購入するかどうかを予測するのに役立ちます。 はいまたはいいえのいずれかです：購入者または非購入者。 一方、分類プロセスは2つのグループだけに限定されません。 たとえば、分類方法は、写真に車とトラックのどちらが含まれているかを判断するのに役立つ場合があります。

世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

3.線形回帰

予測モデリング手法の1つは、線形回帰です。 これは、従属変数と独立変数の間の関係です。 回帰は、2つの変数間の関連の発見を支援します。

たとえば、家を購入し、価格を計算する際の重要な要素として面積のみを使用する場合、関数としての面積に基づいて目標価格を決定しようとする単純な線形回帰を使用します。

単純線形回帰は、1つの属性のみが考慮されるという事実にちなんで名付けられています。 部屋や階数を考えるとき、考慮すべき変数はたくさんあり、価格はそれらすべてに基づいて決定されます。

関係グラフは線形であり、直線の方程式を持っているため、線形回帰と呼びます。

私たちの学習者はまた読んでいます：無料のトップPythonコース

4.ジャックナイフ回帰

「1つを除外する」手順としても知られるジャックナイフ法は、推定量のバイアスを測定するためにQuenouilleによって発明された交差検定手法です。 パラメータのジャックナイフ推定は反復法です。 パラメータは、最初にサンプル全体から計算されます。 次に、サンプルから各因子が1つずつ抽出され、この小さいサンプルを使用して対象のパラメーターが決定されます。

このタイプの計算は、部分推定（またはジャックナイフ複製）として知られています。 次に、サンプル推定全体と部分推定の間の不一致を使用して、疑似値が計算されます。 次に、疑似値を使用して元の値の代わりに対象のパラメーターを推定し、それらの標準偏差を使用してパラメーターの標準誤差を推定します。これは、帰無仮説の検定と信頼区間の計算に使用できます。

5.異常検出

つまり、データに疑わしい動作が見られる場合があります。 外れ値として常に明らかであるとは限りません。 異常を特定するには、時間の経過に伴うデータの元の動作をより深く理解し、新しい動作を比較して、それが適合するかどうかを確認する必要があります。

アノマリーを外れ値と比較すると、データ内の奇妙なもの、または残りのデータに適合しないデータを見つけることと同じです。 たとえば、大多数の顧客の行動とは異なる顧客の行動を特定します。 すべての外れ値は異常ですが、すべての異常が必ずしも異常であるとは限りません。 異常検出システムは、アンサンブルモデルと独自のアルゴリズムを利用して、あらゆるビジネスシナリオで高レベルの精度と効率を提供するテクノロジーです。

6.パーソナライズ

電子メールの件名にあなたの名前が表示されているのが、デジタルマーケティングの大きな前進のように思えたときのことを覚えていますか？ パーソナライズ—消費者のエンゲージメントを維持するカスタマイズされたインタラクションを提供する—は、今でははるかに厳密で戦略的な戦略を必要とし、混雑し、ますます精通しているセクターで競争力を維持することが重要です。

今日の顧客は、自分たちの独自の欲求やニーズを聞いて理解し、気にかけているように感じさせるブランドに引き寄せられています。 ここでカスタマイズが役立ちます。 これにより、ブランドは、独自のプロファイルに基づいて、各ゲストに配信するメッセージ、取引、およびエクスペリエンスをパーソナライズできます。 データを基盤として、マーケティングコミュニケーションからデジタルインタラクションへの進歩と考えてください。 あなたは戦略、コンテンツ、そして経験を作成することができます

顧客の人口統計、好み、行動に関するデータを収集、分析、効率的に使用することで、ターゲットオーディエンスの共感を呼ぶ体験。

7.リフト分析

上司からデータが送信され、モデルをそれに一致させて報告するように依頼されたとします。 モデルを適合させ、それに基づいて特定の結論に到達しました。 今、あなたはあなたの職場に、すべて異なるモデルに適合し、異なる結論に達した人々のコミュニティがあることに気づきました。 あなたの上司は彼の心を失い、あなたをすべて捨てます。 今、あなたはあなたの発見が真実であることを示すために何かが必要です。

あなたの救助のための仮説検定が始まろうとしています。 ここでは、最初の信念（帰無仮説）を想定し、信念が正しいと仮定して、モデルを使用してさまざまな検定統計量を測定します。 次に、最初の仮定が正確である場合、検定統計量も最初の仮定に基づいて予測したものと同じ規則のいくつかに従う必要があることを提案します。

検定統計量が予測値から大きく外れている場合は、最初の仮定が間違っていると仮定して、帰無仮説を棄却することができます。

8.デシジョンツリー

フローチャートに似た構造を持つ決定木では、各ノードは属性のテストを表し（たとえば、コイントスが尾または頭として現れる場合、または）、すべてのブランチはクラスマークを表します（後に行われた評決すべての属性の計算）。 分類ルールは、ルートからリーフへのパスによって定義されます。

意思決定ツリーとそれに密接に関連する影響図は、意思決定分析における分析的および視覚的な意思決定支援方法として使用され、挑戦的な代替案の期待値（または期待効用）を測定します。

9.ゲーム理論

ゲーム理論（およびメカニズムデザイン）は、アルゴリズムによる戦略的決定を理解および実行するための非常に便利な方法です。

たとえば、分析のビジネス感覚を理解することに関心のあるデータサイエンティストは、ゲーム理論の原則を使用して、生データから戦略的決定を抽出できる可能性があります。 言い換えれば、ゲーム理論（さらに言えば、システム設計）は、測定不可能な主観的な戦略の概念を、定量化可能なデータ駆動型の意思決定アプローチに置き換える可能性を秘めています。

10.セグメンテーション

「セグメンテーション」という用語は、定義可能で、利用可能で、実行可能で、収益性があり、拡大する可能性のあるセクションまたはセグメントへの市場の分割を指します。 言い換えれば、企業は時間、コスト、労力の制約のために市場全体をターゲットにすることはできません。 それは「定義可能な」セグメントを持っている必要があります-かなりの労力、費用、および時間で定義され、ターゲットにされることができる人々の大規模なグループ。

マスが確立されている場合、それが利用可能なリソースで効果的にターゲットにできるかどうか、または市場が組織に開かれているかどうかを決定する必要があります。 セグメントは会社のマーケティング活動（広告、コスト、スキーム、およびプロモーション）に反応しますか、それとも会社によって実行可能ですか？ 製品と目標が明確であっても、このチェックの後に彼らに販売することは有益ですか？ セグメントのサイズと価値が増加し、その結果、製品の収益と利益が増加しますか？

データサイエンスの専門家は、政府のセキュリティから出会い系アプリまで、ほぼすべての業界で必要とされています。 ビッグデータは、クライアントを繁栄させ、より良いサービスを提供するために、何百万もの企業や政府機関によって使用されています。 データサイエンスのキャリアは非常に需要が高く、この傾向がすぐに変わる可能性はほとんどありません。

データサイエンスの分野に参入したい場合は、これらの要求が厳しいがエキサイティングなポジションに備えるためにできることがいくつかあります。 おそらく最も重要なことは、あなたの知識と経験を示すことによって潜在的な雇用主を感動させる必要があるでしょう。 興味のある分野で高度な学位プログラムを追求することは、それらのスキルと経験を習得するための1つの方法です。

私たちは、最も基本的なものから始めて、最先端に至るまで、10の最も重要な機械学習テクニックをカバーしようとしました。 これらの方法を徹底的に研究し、それぞれの基礎を理解することは、より高度なアルゴリズムと方法をさらに研究するための確固たる基盤を提供することができます。

いくつか例を挙げると、品質メトリック、相互検証、分類プロセスのクラスの不一致、モデルの過剰適合など、カバーすべきことがまだたくさんあります。

データサイエンスを探求したい場合は、upGradが提供するデータサイエンスコースのエグゼクティブPGプログラムを確認できます。 あなたが働く専門家であるならば、コースはあなたに最もよく合うでしょう。 コースの詳細については、コースのWebサイトを参照してください。 ご不明な点がございましたら、当社のサポートチームがお手伝いいたします。