Top 10 cele mai recente tehnici de știință a datelor pe care ar trebui să le utilizați în 2022

Odată cu trecerea timpului, conceptul de știință a datelor s-a schimbat. A fost folosit pentru prima dată la sfârșitul anilor 1990 pentru a descrie procesul de colectare și curățare a seturilor de date înainte de a le aplica metode statistice. Analiza datelor, analiza predictivă, extragerea datelor, învățarea automată și multe altele sunt acum incluse. Altfel spus, ar putea arăta astfel:

Ai informațiile. Aceste date trebuie să fie importante, bine organizate și, în mod ideal, digitale pentru a fi utile în luarea deciziilor. Odată ce datele dvs. sunt în ordine, puteți începe să le analizați și să creați tablouri de bord și rapoarte pentru a înțelege mai bine performanța companiei dvs. Apoi vă îndreptați atenția către viitor și începeți să produceți analize predictive. Analiza predictivă vă permite să evaluați posibile scenarii viitoare și să prognozați comportamentul consumatorilor în moduri noi.

Acum că am stăpânit elementele fundamentale ale științei datelor, putem trece la cele mai recente metode disponibile. Iată câteva pentru care să fii atent:

Top 10 tehnici de știință a datelor

1. Regresia

Să presupunem că sunteți un manager de vânzări care încearcă să prognozeze vânzările de luna viitoare. Știți că zeci, dacă nu sute, de variabile, pot influența numărul, de la vreme la promovarea unui concurent până la zvonuri despre un model nou și îmbunătățit. Poate cineva din compania ta are o ipoteză despre ceea ce va avea cel mai mare impact asupra vânzărilor. "Crede in Mine. Vindem mai mult cu cât plouă mai mult.”

„Vânzările cresc la șase săptămâni după promovarea concurentului.” Analiza regresiei este o metodă matematică de a determina care dintre acestea are un efect. Oferă răspunsuri la următoarele întrebări: Ce factori sunt cei mai importanți? Pe care dintre acestea le putem ignora? Care este relația dintre aceste variabile? Și, poate cel mai important, cât de încrezători suntem în fiecare dintre aceste variabile?

2. Clasificare

Procesul de identificare a unei funcții care împarte un set de date în clase bazate pe diferiți parametri este cunoscut sub numele de clasificare. Un program de calculator este antrenat pe setul de date de antrenament și apoi utilizează acel antrenament pentru a clasifica datele în diferite clase. Scopul algoritmului de clasificare este de a descoperi o funcție de mapare care convertește o intrare discretă într-o ieșire discretă. Ele pot, de exemplu, să ajute la prezicerea dacă un client online ar face sau nu o achiziție. Este fie un da, fie un nu: cumpărător sau nu cumpărător. Procesele de clasificare, pe de altă parte, nu se limitează doar la două grupuri. De exemplu, o metodă de clasificare ar putea ajuta la determinarea dacă o imagine conține o mașină sau un camion.

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

3. Regresia liniară

Una dintre metodele de modelare predictivă este regresia liniară. Este relația dintre variabilele dependente și cele independente. Regresia ajută la descoperirea asocierilor dintre două variabile.

De exemplu, dacă vom cumpăra o casă și vom folosi doar suprafața ca factor cheie în calcularea prețului, folosim o regresie liniară simplă, care se bazează pe suprafață ca funcție și încearcă să decidă prețul țintă.

Regresia liniară simplă este numită după faptul că este luat în considerare un singur atribut. Când luăm în considerare numărul de camere și etaje, sunt multe variabile de luat în considerare, iar prețul este determinat pe baza tuturor acestora.

O numim regresie liniară deoarece graficul relației este liniar și are o ecuație în linie dreaptă.

Cursanții noștri citesc și: Cele mai bune cursuri Python gratuite

4. Regresia Jackknife

Metoda jackknife, cunoscută și sub denumirea de procedură „leave one out”, este o tehnică de validare încrucișată inventată de Quenouille pentru a măsura părtinirea unui estimator. Estimarea jackknife a unui parametru este o metodă iterativă. Parametrul este mai întâi calculat din întregul eșantion. Apoi, unul câte unul, fiecare factor este extras din eșantion, iar parametrul de interes este determinat folosind acest eșantion mai mic.

Acest tip de calcul este cunoscut ca o estimare parțială (sau, de asemenea, o replicare jackknife). Discrepanța dintre estimarea întregului eșantion și estimarea parțială este apoi utilizată pentru a calcula o pseudo-valoare. Pseudovalorile sunt apoi folosite pentru a estima parametrul de interes în locul valorilor originale, iar abaterea lor standard este utilizată pentru a estima eroarea standard a parametrului, care poate fi apoi utilizată pentru testarea ipotezei nule și calcularea intervalelor de încredere.

5. Detectarea anomaliilor

Cu anumite cuvinte, se poate observa un comportament suspect în date. S-ar putea să nu fie întotdeauna aparent ca valori aberante. Identificarea anomaliilor necesită o înțelegere mai aprofundată a comportamentului inițial al Datelor în timp, precum și o comparație a noului comportament pentru a vedea dacă se potrivește.

Când compar Anomaly cu Outlier, este același lucru cu găsirea unuia ciudat în date sau a datelor care nu se potrivesc cu restul datelor. De exemplu, identificarea comportamentului clientului care diferă de cel al majorității clienților. Fiecare anomalie este o anomalie, dar fiecare anomalie nu este neapărat o anomalie. Sistemul de detectare a anomaliilor este o tehnologie care utilizează modele de ansamblu și algoritmi proprietari pentru a oferi acuratețe și eficiență la nivel înalt în orice scenariu de afaceri.

6. Personalizare

Îți amintești când a-ți vedea numele în subiectul unui e-mail a părut un mare pas înainte în marketingul digital? Personalizarea – oferirea consumatorilor cu interacțiuni personalizate care îi mențin implicați – necesită acum o strategie mult mai riguroasă și strategică și este esențial pentru a rămâne competitivi într-un sector aglomerat și din ce în ce mai experimentat.

Clienții de astăzi gravitează către mărcile care îi fac să simtă că sunt auziți, înțeleși și că le pasă de dorințele și nevoile lor unice. Aici intervine personalizarea. Permite mărcilor să personalizeze mesajele, ofertele și experiențele pe care le oferă fiecărui oaspete în funcție de profilul lor unic. Considerați-o o progresie de la comunicări de marketing la interacțiuni digitale, având ca bază datele. Puteți crea strategii, conținut și expe

experiențe care rezonează cu publicul țintă prin colectarea, analizarea și utilizarea eficientă a datelor despre demografia, preferințele și comportamentele clienților.

7. Analiza liftului

Să presupunem că șeful tău ți-a trimis niște date și ți-a cerut să potriviți un model cu acesta și să-i raportați. Ați montat un model și ați ajuns la anumite concluzii pe baza lui. Acum descoperi că există o comunitate de oameni la locul tău de muncă care s-au potrivit cu diferite modele și au ajuns la concluzii diferite. Șeful tău își pierde mințile și te dă afară pe toți; acum ai nevoie de ceva care să arate că descoperirile tale sunt adevărate.

Testarea ipotezelor pentru salvarea ta este pe cale să înceapă. Aici, presupuneți o credință inițială (ipoteza nulă) și, presupunând că această credință este corectă, utilizați modelul pentru a măsura diverse statistici de testare. Apoi continuați să sugerați că, dacă presupunerea dvs. inițială este corectă, statistica de testare ar trebui, de asemenea, să respecte unele dintre aceleași reguli pe care le preziceți pe baza ipotezei dvs. inițiale.

Dacă statistica testului se abate foarte mult de la valoarea prezisă, puteți presupune că ipoteza inițială este greșită și respingeți ipoteza nulă.

8. Arborele de decizie

Având o structură asemănătoare unei organigrame, într-un arbore de decizie, fiecare dintre noduri reprezintă un test asupra unui atribut (de exemplu, dacă o monedă ar apărea ca cozi sau capete sau), fiecare ramură reprezintă un semn de clasă (verdictul făcut după calcularea tuturor atributelor). Regulile de clasificare sunt definite de căile de la rădăcină la frunză.

Un arbore de decizie și diagrama sa de impact strâns legată sunt utilizate ca metodă analitică, precum și vizuală de sprijinire a deciziilor în analiza decizională pentru a măsura valorile așteptate (sau utilitatea așteptată) ale alternativelor provocatoare.

9. Teoria jocurilor

Teoria jocurilor (și proiectarea mecanismelor) sunt metode extrem de utile pentru înțelegerea și luarea deciziilor strategice algoritmice.

De exemplu, un om de știință de date care este mai interesat să dea sens de afaceri a analizei poate fi capabil să folosească principiile teoriei jocurilor pentru a extrage decizii strategice din datele brute. Cu alte cuvinte, teoria jocurilor (și, de fapt, proiectarea sistemului) are potențialul de a înlocui concepțiile nemăsurabile și subiective ale strategiei cu o abordare cuantificabilă, bazată pe date, a luării deciziilor.

10. Segmentarea

Termenul „segmentare” se referă la împărțirea pieței în secțiuni sau segmente care sunt definibile, disponibile, acționabile, profitabile și care au potențialul de a se extinde. Cu alte cuvinte, o companie nu ar putea să vizeze întreaga piață din cauza constrângerilor de timp, cost și efort. Trebuie să aibă un segment „definibil” – un grup mare de oameni care pot fi definiți și vizați cu o cantitate suficientă de efort, cheltuieli și timp.

Dacă s-a stabilit o masă, trebuie decis dacă aceasta poate fi vizată efectiv cu resursele disponibile, sau dacă piața este deschisă organizației. Segmentul va reacționa la eforturile de marketing ale companiei (reclame, costuri, scheme și promoții) sau este acționabil de către companie? Este profitabil să le vinzi după această verificare, chiar dacă produsul și scopul sunt clare? Dimensiunea și valoarea segmentului vor crește, rezultând venituri și profituri crescute pentru produs?

Experții în știința datelor sunt necesari în aproape fiecare industrie, de la securitatea guvernamentală până la aplicațiile de întâlniri. Big Data este folosită de milioane de companii și agenții guvernamentale pentru a prospera și a-și servi mai bine clienții. Carierele în știința datelor sunt la mare căutare și este puțin probabil ca această tendință să se schimbe în curând, dacă vreodată.

Dacă doriți să pătrundeți în domeniul științei datelor, există câteva lucruri pe care le puteți face pentru a vă pregăti pentru aceste poziții solicitante, dar interesante. Poate cel mai important, va trebui să impresionezi potențialii angajatori arătându-ți cunoștințele și experiența. Urmărirea unui program de studii avansate în domeniul dvs. de interes este o modalitate de a dobândi acele abilități și experiență.

Am încercat să acoperim cele mai importante zece tehnici de învățare automată, începând cu cele mai elementare și mergând până la vârf. Studierea amănunțită a acestor metode și înțelegerea elementelor fundamentale ale fiecăruia poate oferi o bază solidă pentru cercetări ulterioare în algoritmi și metode mai avansate.

Mai sunt multe de acoperit, inclusiv valorile calității, validarea încrucișată, diferența de clasă în procesele de clasificare și supraadaptarea unui model, pentru a numi câteva.

Dacă doriți să explorați știința datelor, puteți verifica programul Executive PG în cursul de știință a datelor oferit de upGrad. Dacă sunteți un profesionist, atunci cursul vi se va potrivi cel mai bine. Mai multe informații despre curs pot fi explorate pe site-ul cursului. Pentru orice întrebări, echipa noastră de asistență este gata să vă ajute.