10 лучших новейших методов обработки данных, которые вы должны использовать в 2022 году

С течением времени концепция науки о данных изменилась. Впервые он был использован в конце 1990-х годов для описания процесса сбора и очистки наборов данных перед применением к ним статистических методов. Анализ данных, прогнозный анализ, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и многое другое теперь включены. Другими словами, это может выглядеть так:

У вас есть информация. Эти данные должны быть важными, хорошо организованными и в идеале цифровыми, чтобы быть полезными при принятии решений. Приведя данные в порядок, вы можете приступить к их анализу и созданию информационных панелей и отчетов, чтобы лучше понять эффективность вашей компании. Затем вы обращаете внимание на будущее и начинаете производить предиктивную аналитику. Предиктивная аналитика позволяет вам оценивать возможные будущие сценарии и прогнозировать поведение потребителей новыми способами.

Теперь, когда мы освоили основы науки о данных, мы можем перейти к новейшим доступным методам. Вот некоторые из них, на которые стоит обратить внимание:

10 лучших методов обработки данных

1. Регрессия

Предположим, вы менеджер по продажам и пытаетесь спрогнозировать продажи в следующем месяце. Вы знаете, что на число могут влиять десятки, если не сотни переменных, от погоды до рекламы конкурента и слухов о новой улучшенной модели. Возможно, у кого-то в вашей компании есть гипотеза о том, что окажет наибольшее влияние на продажи. "Верь в меня. Чем больше дождя, тем больше мы продаем».

«Продажи увеличиваются через шесть недель после продвижения конкурента» . Регрессионный анализ — это математический метод определения того, какой из них оказывает влияние. Он дает ответы на следующие вопросы: Какие факторы являются наиболее важными? Что из этого мы можем игнорировать? Какова связь между этими переменными? И, возможно, самое главное, насколько мы уверены в каждой из этих переменных?

2. Классификация

Процесс определения функции, которая делит набор данных на классы на основе различных параметров, называется классификацией. Компьютерная программа обучается на обучающем наборе данных, а затем использует это обучение для классификации данных по различным классам. Цель алгоритма классификации — найти функцию отображения, которая преобразует дискретный вход в дискретный выход. Они могут, например, помочь в прогнозировании того, совершит ли онлайн-клиент покупку. Это либо да, либо нет: покупатель или не покупатель. Процессы классификации, с другой стороны, не ограничиваются только двумя группами. Например, метод классификации может помочь определить, содержит ли изображение автомобиль или грузовик.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Линейная регрессия

Одним из методов прогнозного моделирования является линейная регрессия. Это отношение между зависимой и независимой переменными. Регрессия помогает обнаружить связи между двумя переменными.

Например, если мы собираемся купить дом и используем только площадь в качестве ключевого фактора при расчете цены, мы используем простую линейную регрессию, которая основана на площади как на функции и пытается определить целевую цену.

Простая линейная регрессия названа в честь того факта, что учитывается только один атрибут. Когда мы рассматриваем количество комнат и этажей, нужно учитывать множество переменных, и цена определяется на основе всех из них.

Мы называем это линейной регрессией, поскольку график зависимости является линейным и имеет прямолинейное уравнение.

Наши учащиеся также читают: Лучшие бесплатные курсы Python

4. Регрессия «складной нож»

Метод складного ножа, также известный как процедура исключения одного, представляет собой метод перекрестной проверки, изобретенный Кенуем для измерения систематической ошибки оценщика. Оценка параметра складным ножом является итеративным методом. Параметр сначала рассчитывается по всей выборке. Затем один за другим каждый фактор извлекается из выборки, и с использованием этой меньшей выборки определяется интересующий параметр.

Этот тип расчета известен как частичная оценка (или репликация складного ножа). Расхождение между оценкой всей выборки и частичной оценкой затем используется для вычисления псевдозначения. Затем псевдозначения используются для оценки интересующего параметра вместо исходных значений, а их стандартное отклонение используется для оценки стандартной ошибки параметра, которую затем можно использовать для проверки нулевой гипотезы и расчета доверительных интервалов.

5. Обнаружение аномалий

Другими словами, можно наблюдать подозрительное поведение данных. Это не всегда может быть очевидно как выброс. Идентификация аномалии требует более глубокого понимания исходного поведения Данных с течением времени, а также сравнения нового поведения, чтобы увидеть, подходит ли оно.

Когда я сравниваю аномалию с выбросом, это то же самое, что находить лишнее в данных или данные, которые не согласуются с остальными данными. Например, выявление поведения клиентов, которое отличается от поведения большинства клиентов. Каждый выброс является аномалией, но не каждая аномалия обязательно является аномалией. Система обнаружения аномалий — это технология, использующая ансамблевые модели и запатентованные алгоритмы для обеспечения высокой точности и эффективности в любом бизнес-сценарии.

6. Персонализация

Помните, когда ваше имя в теме письма казалось огромным шагом вперед в цифровом маркетинге? Персонализация — предоставление потребителям персонализированных взаимодействий, которые поддерживают их вовлеченность — теперь требует гораздо более строгой и стратегической стратегии, и это имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности в переполненном и все более опытном секторе.

Сегодня клиенты тяготеют к брендам, которые заставляют их чувствовать, что их слышат, понимают и заботятся об их уникальных желаниях и потребностях. Здесь в игру вступает кастомизация. Это позволяет брендам персонализировать сообщения, предложения и впечатления, которые они доставляют каждому гостю, на основе его уникального профиля. Считайте это переходом от маркетинговых коммуникаций к цифровым взаимодействиям, основанным на данных. Вы можете создавать стратегии, контент и опыт

клиентов, которые находят отклик у вашей целевой аудитории, путем сбора, анализа и эффективного использования данных о демографических характеристиках, предпочтениях и поведении клиентов.

7. Анализ лифта

Предположим, ваш начальник прислал вам какие-то данные и попросил сопоставить с ними модель и доложить ему. Вы подогнали модель и пришли к определенным выводам на ее основе. Теперь вы обнаружите, что на вашем рабочем месте есть сообщество людей, которые подогнали разные модели и пришли к разным выводам. Ваш босс сходит с ума и вышвыривает вас всех; теперь вам нужно что-то, чтобы показать, что ваши выводы верны.

Проверка гипотезы о вашем спасении вот-вот начнется. Здесь вы принимаете исходное убеждение (нулевую гипотезу) и, предполагая, что это убеждение верно, вы используете модель для измерения различных тестовых статистических данных. Затем вы продолжаете предполагать, что, если ваше первоначальное предположение верно, тестовая статистика также должна подчиняться некоторым из тех же правил, которые вы прогнозируете на основе вашего первоначального предположения.

Если тестовая статистика сильно отклоняется от предсказанного значения, вы можете предположить, что исходное предположение неверно, и отклонить нулевую гипотезу.

8. Дерево решений

Имея структуру, напоминающую блок-схему, в дереве решений каждый из узлов представляет проверку атрибута (например, выпадет ли решка или орел при подбрасывании монеты), каждая ветвь представляет собой оценку класса (вердикт, вынесенный после вычисление всех атрибутов). Правила классификации определяются путями от корня к листу.

Дерево решений и тесно связанная с ним диаграмма воздействия используются в качестве аналитического, а также визуального метода поддержки принятия решений в анализе решений для измерения ожидаемых значений (или ожидаемой полезности) сложных альтернатив.

9. Теория игр

Теория игр (и проектирование механизмов) — очень полезные методы для понимания и принятия алгоритмических стратегических решений.

Например, специалист по обработке и анализу данных, который больше заинтересован в том, чтобы аналитика имела смысл для бизнеса, может использовать принципы теории игр для извлечения стратегических решений из необработанных данных. Другими словами, теория игр (и, если уж на то пошло, системный дизайн) может заменить неизмеримые субъективные концепции стратегии поддающимся количественной оценке, основанным на данных подходом к принятию решений.

10. Сегментация

Термин «сегментация» относится к разделению рынка на секции или сегменты, которые поддаются определению, доступны, действенны, прибыльны и имеют потенциал для расширения. Другими словами, компания не сможет охватить весь рынок из-за ограничений времени, затрат и усилий. У него должен быть «определяемый» сегмент — большая группа людей, которых можно определить и нацелить, затратив при этом достаточно усилий, затрат и времени.

Если была создана масса, необходимо решить, можно ли эффективно нацелить ее с помощью имеющихся ресурсов и открыт ли рынок для организации. Будет ли сегмент реагировать на маркетинговые усилия компании (объявления, затраты, схемы и рекламные акции) или компания будет действовать в этом направлении? Выгодно ли им продавать после этой проверки, хотя продукт и цель ясны? Будут ли увеличиваться размер и стоимость сегмента, что приведет к увеличению выручки и прибыли от продукта?

Эксперты в области науки о данных требуются почти во всех отраслях, от государственной безопасности до приложений для знакомств. Большие данные используются миллионами компаний и государственных учреждений, чтобы процветать и лучше обслуживать своих клиентов. Карьера в науке о данных пользуется большим спросом, и эта тенденция вряд ли изменится в ближайшее время, если вообще изменится.

Если вы хотите прорваться в область науки о данных, есть несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы подготовиться к этим сложным, но интересным позициям. Возможно, самое главное, вам нужно будет произвести впечатление на потенциальных работодателей, продемонстрировав свои знания и опыт. Прохождение программы повышения квалификации в интересующей вас области — один из способов приобрести эти навыки и опыт.

Мы попытались охватить десять наиболее важных методов машинного обучения, начиная с самых простых и заканчивая самыми передовыми. Тщательное изучение этих методов и понимание основ каждого из них может обеспечить прочную основу для дальнейших исследований более продвинутых алгоритмов и методов.

Еще многое предстоит охватить, включая показатели качества, перекрестную проверку, несоответствие классов в процессах классификации и переоснащение модели, и это лишь некоторые из них.

Если вы хотите изучить науку о данных, вы можете проверить курс Executive PG Program in Data Science, предлагаемый upGrad. Если вы работаете профессионалом, то курс подойдет вам лучше всего. Более подробную информацию о курсе можно найти на сайте курса. По любым вопросам наша команда поддержки готова помочь вам.