Top 10 najnowszych technik analizy danych, których powinieneś używać w 2022 r.

Wraz z upływem czasu zmieniła się koncepcja data science. Po raz pierwszy został użyty pod koniec lat 90. do opisu procesu zbierania i czyszczenia zbiorów danych przed zastosowaniem do nich metod statystycznych. Uwzględniono analizę danych, analizę predykcyjną, eksplorację danych, uczenie maszynowe i wiele innych. Innymi słowy, może to wyglądać tak:

Masz informacje. Te dane muszą być ważne, dobrze zorganizowane i najlepiej cyfrowe, aby były przydatne w podejmowaniu decyzji. Gdy dane są już uporządkowane, możesz rozpocząć ich analizę oraz tworzenie pulpitów nawigacyjnych i raportów, aby lepiej zrozumieć wydajność swojej firmy. Następnie zwracasz uwagę na przyszłość i zaczynasz tworzyć analizy predykcyjne. Analityka predykcyjna umożliwia ocenę możliwych przyszłych scenariuszy i prognozowanie zachowań konsumentów w nowatorski sposób.

Teraz, gdy opanowaliśmy podstawy nauki o danych, możemy przejść do najnowszych dostępnych metod. Oto kilka, na które warto zwrócić uwagę:

10 najlepszych technik analizy danych

1. Regresja

Załóżmy, że jesteś menedżerem ds. sprzedaży, który próbuje prognozować sprzedaż na następny miesiąc. Wiesz, że dziesiątki, jeśli nie setki zmiennych, mogą mieć wpływ na liczbę, od pogody przez promocję konkurencji po plotki o nowym i ulepszonym modelu. Może ktoś w Twojej firmie ma hipotezę, co będzie miało największy wpływ na sprzedaż. "Uwierz we mnie. Sprzedajemy więcej, im więcej mamy deszczu”.

„Sprzedaż wzrasta sześć tygodni po promocji konkurenta”. Analiza regresji to matematyczna metoda określania, które z nich mają wpływ. Zawiera odpowiedzi na następujące pytania: Jakie czynniki są najważniejsze? Które z nich możemy zignorować? Jaki jest związek między tymi zmiennymi? A co najważniejsze, jak pewni jesteśmy w każdej z tych zmiennych?

2. Klasyfikacja

Proces identyfikacji funkcji, która dzieli zbiór danych na klasy w oparciu o różne parametry, nazywa się klasyfikacją. Program komputerowy jest szkolony na uczącym zbiorze danych, a następnie wykorzystuje to uczenie do kategoryzacji danych na różne klasy. Celem algorytmu klasyfikacji jest odkrycie funkcji mapowania, która konwertuje dyskretne dane wejściowe na dyskretne dane wyjściowe. Mogą na przykład pomóc w przewidywaniu, czy klient online dokona zakupu. Jest albo tak, albo nie: kupujący albo nie kupujący. Z drugiej strony procesy klasyfikacji nie ograniczają się tylko do dwóch grup. Na przykład metoda klasyfikacji może pomóc w ustaleniu, czy zdjęcie przedstawia samochód, czy ciężarówkę.

Ucz się online kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. Regresja liniowa

Jedną z metod modelowania predykcyjnego jest regresja liniowa. Jest to relacja między zmienną zależną i niezależną. Regresja pomaga w odkryciu powiązań między dwiema zmiennymi.

Na przykład, jeśli zamierzamy kupić dom i używamy tylko powierzchni jako kluczowego czynnika przy obliczaniu ceny, używamy prostej regresji liniowej, która opiera się na powierzchni jako funkcji i próbuje ustalić cenę docelową.

Nazwa prostej regresji liniowej pochodzi od tego, że brany jest pod uwagę tylko jeden atrybut. Biorąc pod uwagę liczbę pokoi i pięter, należy wziąć pod uwagę wiele zmiennych, a na ich podstawie ustalana jest cena.

Nazywamy to regresją liniową, ponieważ wykres zależności jest liniowy i ma równanie prostoliniowe.

Nasi uczniowie czytają również: Najlepsze darmowe kursy Pythona

4. Regresja scyzoryka

Metoda scyzoryka, znana również jako procedura „pomiń jeden”, to technika weryfikacji krzyżowej wynaleziona przez Quenouille w celu pomiaru błędu estymatora. Szacowanie parametru przez scyzoryk jest metodą iteracyjną. Parametr jest najpierw obliczany z całej próbki. Następnie, jeden po drugim, każdy czynnik jest wyodrębniany z próbki, a interesujący parametr jest określany przy użyciu tej mniejszej próbki.

Ten rodzaj obliczeń jest znany jako częściowe oszacowanie (lub replikacja scyzoryka). Rozbieżność między oszacowaniem całej próbki a oszacowaniem częściowym jest następnie wykorzystywana do obliczenia pseudowartości. Pseudowartości są następnie wykorzystywane do oszacowania interesującego parametru w miejsce wartości pierwotnych, a ich odchylenie standardowe jest wykorzystywane do oszacowania błędu standardowego parametru, który może być następnie wykorzystany do testowania hipotezy zerowej i obliczania przedziałów ufności.

5. Wykrywanie anomalii

Innymi słowy, można zaobserwować podejrzane zachowanie w danych. Nie zawsze może to być widoczne jako odstające. Identyfikacja anomalii wymaga głębszego zrozumienia pierwotnego zachowania danych w czasie, a także porównania nowego zachowania w celu sprawdzenia, czy pasuje.

Kiedy porównuję Anomaly z Outlier, jest to to samo, co znajdowanie nieparzystego w danych lub danych, które nie pasują do reszty danych. Na przykład identyfikacja zachowania klienta, które różni się od zachowania większości klientów. Każda wartość odstająca jest anomalią, ale każda anomalia niekoniecznie jest anomalią. System wykrywania anomalii to technologia, która wykorzystuje modele zespołowe i zastrzeżone algorytmy, aby zapewnić wysoką dokładność i wydajność w każdym scenariuszu biznesowym.

6. Personalizacja

Pamiętasz, kiedy zobaczenie swojego imienia i nazwiska w temacie e-maila wydawało się ogromnym krokiem naprzód w marketingu cyfrowym? Personalizacja — dostarczanie konsumentom niestandardowych interakcji, które podtrzymują ich zaangażowanie — wymaga teraz znacznie bardziej rygorystycznej i strategicznej strategii i ma kluczowe znaczenie dla utrzymania konkurencyjności w zatłoczonym i coraz bardziej doświadczonym sektorze.

Klienci skłaniają się dziś ku markom, które sprawiają, że czują się słyszani, rozumiani i troszczą się o ich wyjątkowe pragnienia i potrzeby. Tutaj w grę wchodzi personalizacja. Pozwala markom spersonalizować wiadomości, oferty i doświadczenia, które dostarczają każdemu gościowi w oparciu o ich unikalny profil. Potraktuj to jako przejście od komunikacji marketingowej do interakcji cyfrowych, z danymi jako podstawą. Możesz tworzyć strategie, treści i expe

rycje, które rezonują z odbiorcami docelowymi, zbierając, analizując i efektywnie wykorzystując dane dotyczące demografii, preferencji i zachowań klientów.

7. Analiza windy

Załóżmy, że twój szef wysłał ci jakieś dane i poprosił o dopasowanie do nich modelu i złożenie mu raportu. Dopasowałeś model i na jego podstawie doszedłeś do pewnych wniosków. Teraz okazuje się, że w Twoim miejscu pracy jest społeczność ludzi, którzy pasują do różnych modeli i dochodzą do różnych wniosków. Twój szef traci rozum i wyrzuca cię; teraz potrzebujesz czegoś, co pokaże, że twoje odkrycia są prawdziwe.

Testowanie hipotezy dla twojego ratunku zaraz się rozpocznie. Tutaj zakładasz początkowe przekonanie (hipotezę zerową) i zakładając, że przekonanie jest słuszne, używasz modelu do pomiaru różnych statystyk testowych. Następnie sugerujesz, że jeśli twoje początkowe założenie jest trafne, statystyka testu powinna również przestrzegać niektórych z tych samych zasad, które przewidujesz na podstawie początkowego założenia.

Jeśli statystyka testowa znacznie odbiega od przewidywanej wartości, można założyć, że początkowe założenie jest błędne i odrzucić hipotezę zerową.

8. Drzewo decyzyjne

Mając strukturę przypominającą schemat blokowy, w drzewie decyzyjnym każdy z węzłów reprezentuje test atrybutu (na przykład, jeśli rzut monetą wyjdzie jako reszka lub orła lub), każda gałąź reprezentuje znak klasy (werdykt dokonany po obliczenie wszystkich atrybutów). Reguły klasyfikacji są definiowane przez ścieżki od korzenia do liścia.

Drzewo decyzyjne i jego ściśle powiązany diagram wpływu są wykorzystywane jako analityczna, a także wizualna metoda wspomagania decyzji w analizie decyzji w celu pomiaru oczekiwanych wartości (lub oczekiwanej użyteczności) trudnych alternatyw.

9. Teoria gier

Teoria gier (i projektowanie mechanizmów) to bardzo przydatne metody zrozumienia i podejmowania strategicznych decyzji algorytmicznych.

Na przykład naukowiec zajmujący się danymi, który jest bardziej zainteresowany analizą z biznesowego punktu widzenia, może być w stanie wykorzystać zasady teorii gier do wyodrębnienia strategicznych decyzji z nieprzetworzonych danych. Innymi słowy, teoria gier (i, jeśli o to chodzi, projektowanie systemów) może potencjalnie zastąpić niewymierne, subiektywne koncepcje strategii wymiernym, opartym na danych podejściem do podejmowania decyzji.

10. Segmentacja

Termin „segmentacja” odnosi się do podziału rynku na sekcje lub segmenty, które można zdefiniować, są dostępne, wykonalne, dochodowe i mają potencjał do rozwoju. Innymi słowy, firma nie byłaby w stanie dotrzeć do całego rynku ze względu na ograniczenia czasu, kosztów i wysiłku. Musi mieć „definiowalny” segment – ​​dużą grupę ludzi, których można zdefiniować i ukierunkować przy sporym wysiłku, wydatkach i czasie.

Jeśli powstała masa, należy zdecydować, czy można ją skutecznie ukierunkować dostępnymi zasobami, czy też rynek jest otwarty na organizację. Czy segment zareaguje na działania marketingowe firmy (reklamy, koszty, schematy i promocje), czy też firma może podjąć działania? Czy opłaca się im sprzedawać po tej kontroli, mimo że produkt i cel są jasne? Czy wielkość i wartość segmentu wzrośnie, co spowoduje wzrost przychodów i zysków z produktu?

Eksperci w dziedzinie nauki o danych są potrzebni w prawie każdej branży, od bezpieczeństwa rządowego po aplikacje randkowe. Wielkie zbiory danych są wykorzystywane przez miliony firm i agencji rządowych, aby rozwijać się i lepiej służyć swoim klientom. Kariery w naukach o danych są bardzo poszukiwane, a tendencja ta prawdopodobnie nie zmieni się w najbliższym czasie, jeśli w ogóle.

Jeśli chcesz wkroczyć w dziedzinę nauki o danych, możesz zrobić kilka rzeczy, aby przygotować się na te wymagające, ale ekscytujące stanowiska. Co być może najważniejsze, będziesz musiał zaimponować potencjalnym pracodawcom, pokazując swoją wiedzę i doświadczenie. Prowadzenie zaawansowanego programu studiów w dziedzinie zainteresowań jest jednym ze sposobów zdobycia tych umiejętności i doświadczenia.

Staraliśmy się omówić dziesięć najważniejszych technik uczenia maszynowego, zaczynając od tych najbardziej podstawowych, a kończąc na najnowszych. Dokładne przestudiowanie tych metod i zrozumienie podstaw każdej z nich może zapewnić solidną podstawę do dalszych badań nad bardziej zaawansowanymi algorytmami i metodami.

Jest jeszcze wiele do omówienia, w tym metryki jakościowe, walidacja krzyżowa, rozbieżności klas w procesach klasyfikacji i nadmierne dopasowanie modelu, żeby wymienić tylko kilka.

Jeśli chcesz poznać naukę o danych, możesz sprawdzić program Executive PG w zakresie nauki o danych oferowany przez upGrad. Jeśli jesteś pracującym profesjonalistą, kurs będzie dla Ciebie najbardziej odpowiedni. Więcej informacji na temat kursu można znaleźć na stronie kursu. W przypadku jakichkolwiek pytań nasz zespół pomocy jest gotowy do pomocy.