10 สุดยอดเทคนิค Data Science ล่าสุดที่คุณควรใช้ในปี 2022
เผยแพร่แล้ว: 2022-03-27เมื่อเวลาผ่านไป แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เปลี่ยนไป มีการใช้ครั้งแรกในช่วงปลายทศวรรษ 1990 เพื่ออธิบายกระบวนการรวบรวมและล้างชุดข้อมูลก่อนที่จะใช้วิธีทางสถิติกับชุดข้อมูล รวมการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การขุดข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และอื่นๆ อีกมากมาย กล่าวอีกนัยหนึ่งอาจมีลักษณะดังนี้:
คุณมีข้อมูล ข้อมูลนี้ต้องมีความสำคัญ มีการจัดระเบียบอย่างดี และเป็นข้อมูลดิจิทัลในอุดมคติ เพื่อที่จะมีประโยชน์ในการตัดสินใจของคุณ เมื่อข้อมูลของคุณอยู่ในระเบียบแล้ว คุณสามารถเริ่มวิเคราะห์และสร้างแดชบอร์ดและรายงานเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของบริษัทของคุณได้ดีขึ้น จากนั้นคุณหันความสนใจไปที่อนาคต และเริ่มสร้างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การ วิเคราะห์ เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณประเมินสถานการณ์ในอนาคตที่เป็นไปได้และคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคในรูปแบบใหม่
ตอนนี้เราเข้าใจพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว เราสามารถไปยังวิธีการล่าสุดที่มีได้ ต่อไปนี้คือบางส่วนที่ควรจับตามอง:
เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล 10 อันดับแรก
1. การถดถอย
สมมติว่าคุณเป็นผู้จัดการฝ่ายขายที่พยายามคาดการณ์ยอดขายในเดือนหน้า คุณทราบดีว่าตัวแปรหลายสิบหรือหลายร้อยตัวสามารถมีอิทธิพลต่อจำนวนได้ ตั้งแต่สภาพอากาศไปจนถึงการเลื่อนตำแหน่งของคู่แข่ง ไปจนถึงข่าวลือเกี่ยวกับโมเดลใหม่ที่ได้รับการปรับปรุง อาจมีบางคนในบริษัทของคุณมีสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่จะส่งผลกระทบมากที่สุดต่อยอดขาย "เชื่อในตัวฉัน. เราขายมากขึ้นฝนที่เราได้รับ”
“ยอดขายเพิ่มขึ้นหกสัปดาห์หลังจากการโปรโมตของคู่แข่ง ” การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีทางคณิตศาสตร์ในการพิจารณาว่าวิธีใดมีผล โดยให้คำตอบสำหรับคำถามต่อไปนี้: ปัจจัยใดสำคัญที่สุด สิ่งใดต่อไปนี้ที่เราสามารถละเลยได้? ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านั้นคืออะไร? และที่สำคัญที่สุดคือ เรามั่นใจในตัวแปรแต่ละตัวมากน้อยเพียงใด
2. การจำแนกประเภท
กระบวนการระบุฟังก์ชันที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นคลาสตามพารามิเตอร์ต่างๆ เรียกว่าการจำแนกประเภท โปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลการฝึกอบรม จากนั้นจึงใช้การฝึกอบรมนั้นเพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลออกเป็นคลาสต่างๆ เป้าหมายของอัลกอริธึมการจัดหมวดหมู่คือการค้นหาฟังก์ชันการทำแผนที่ที่แปลงอินพุตที่ไม่ต่อเนื่องเป็นเอาต์พุตที่ไม่ต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจช่วยในการคาดการณ์ว่าลูกค้าออนไลน์จะทำการซื้อหรือไม่ ไม่ว่าจะเป็นใช่หรือไม่ใช่: ผู้ซื้อหรือไม่ผู้ซื้อ ในทางกลับกัน กระบวนการจำแนกประเภทไม่ได้จำกัดอยู่เพียงสองกลุ่มเท่านั้น ตัวอย่างเช่น วิธีการจำแนกประเภทอาจช่วยระบุว่ารูปภาพประกอบด้วยรถยนต์หรือรถบรรทุก
เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
3. การถดถอยเชิงเส้น
วิธีการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์วิธีหนึ่งคือการถดถอยเชิงเส้น เป็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ การถดถอยช่วยในการค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร
ตัวอย่างเช่น หากเราจะซื้อบ้านและใช้เฉพาะพื้นที่เป็นปัจจัยสำคัญในการคำนวณราคา เราจะใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ซึ่งอิงตามพื้นที่เป็นฟังก์ชันและพยายามกำหนดราคาเป้าหมาย
การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายได้รับการตั้งชื่อตามข้อเท็จจริงที่พิจารณาแอตทริบิวต์เดียวเท่านั้น เมื่อเราพิจารณาจำนวนห้องและชั้น มีหลายตัวแปรที่ต้องพิจารณา และราคาจะพิจารณาจากปัจจัยทั้งหมด
เราเรียกมันว่าการถดถอยเชิงเส้น เนื่องจากกราฟความสัมพันธ์เป็นเส้นตรงและมีสมการเส้นตรง
ผู้เรียนของเรายังอ่าน: หลักสูตร Python ยอดนิยมฟรี
4. การถดถอยของแจ็คไนฟ์
วิธีมีดแม่แรงหรือที่เรียกว่าขั้นตอน "ปล่อยหนึ่งออก" เป็นเทคนิคการตรวจสอบข้ามที่คิดค้นโดย Quenouille เพื่อวัดอคติของผู้ประมาณ การประมาณค่ามีดแม่แรงของพารามิเตอร์เป็นวิธีวนซ้ำ ขั้นแรกให้คำนวณพารามิเตอร์จากตัวอย่างทั้งหมด จากนั้น แยกปัจจัยแต่ละปัจจัยออกจากตัวอย่างทีละตัว และกำหนดพารามิเตอร์ที่น่าสนใจโดยใช้ตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่านี้
การคำนวณประเภทนี้เรียกว่าการประมาณบางส่วน (หรือการจำลองแบบมีดพก) ค่าความคลาดเคลื่อนระหว่างการประมาณตัวอย่างทั้งหมดและการประมาณค่าบางส่วนจะใช้ในการคำนวณค่าเทียม จากนั้น ค่าเทียมจะใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่สนใจแทนค่าเดิม และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าดังกล่าวจะใช้ในการประมาณค่าความผิดพลาดมาตรฐานของพารามิเตอร์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ทดสอบสมมติฐานว่างและคำนวณช่วงความเชื่อมั่นได้
5. การตรวจจับความผิดปกติ
ในบางคำ สามารถสังเกตพฤติกรรมที่น่าสงสัยในข้อมูลได้ อาจไม่ปรากฏเป็นค่าผิดปกติเสมอไป การระบุความผิดปกติจำเป็นต้องมีความเข้าใจเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมดั้งเดิมของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป เช่นเดียวกับการเปรียบเทียบพฤติกรรมใหม่เพื่อดูว่าเหมาะสมหรือไม่
เมื่อฉันเปรียบเทียบ Anomaly กับ Outlier จะเหมือนกับการค้นหาสิ่งแปลก ๆ ในข้อมูล หรือข้อมูลที่ไม่เข้ากับข้อมูลที่เหลือ ตัวอย่างเช่น การระบุพฤติกรรมของลูกค้าที่แตกต่างจากลูกค้าส่วนใหญ่ ค่าผิดปกติทั้งหมดเป็นความผิดปกติ แต่ทุกความผิดปกติไม่จำเป็นต้องเป็นความผิดปกติ ระบบตรวจจับความผิดปกติเป็นเทคโนโลยีที่ใช้โมเดลทั้งมวลและอัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อมอบความแม่นยำและประสิทธิภาพระดับสูงในทุกสถานการณ์ทางธุรกิจ
6. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
จำได้ไหมว่าเมื่อเห็นชื่อของคุณในหัวเรื่องของอีเมลดูเหมือนจะเป็นก้าวย่างที่ยิ่งใหญ่ในการตลาดดิจิทัล? การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ — จัดหาการโต้ตอบที่ปรับแต่งได้เองให้กับผู้บริโภคที่ทำให้พวกเขามีส่วนร่วม — ตอนนี้จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ที่เข้มงวดและเชิงกลยุทธ์มากขึ้น และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาความสามารถในการแข่งขันในภาคส่วนที่มีผู้คนพลุกพล่านและเข้าใจมากขึ้น
ลูกค้าในปัจจุบันมุ่งความสนใจไปที่แบรนด์ที่ทำให้พวกเขารู้สึกว่าพวกเขาได้ยิน เข้าใจ และใส่ใจเกี่ยวกับความต้องการและความต้องการเฉพาะของพวกเขา นี่คือจุดที่การปรับแต่งเข้ามาเล่น ช่วยให้แบรนด์สามารถปรับแต่งข้อความ ข้อตกลง และประสบการณ์ที่พวกเขามอบให้กับแขกแต่ละคนตามโปรไฟล์ที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขา พิจารณาว่าเป็นความก้าวหน้าจากการสื่อสารการตลาดไปสู่การโต้ตอบทางดิจิทัล โดยมีข้อมูลเป็นพื้นฐาน คุณสามารถสร้างกลยุทธ์ เนื้อหา และประสบการณ์
ที่สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายของคุณโดยการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มลูกค้า ความชอบ และพฤติกรรมอย่างมีประสิทธิภาพ
7. การวิเคราะห์ลิฟท์
สมมติว่าเจ้านายของคุณส่งข้อมูลบางอย่างมาให้คุณและขอให้คุณจับคู่แบบจำลองกับข้อมูลนั้นและรายงานกลับให้เขาทราบ คุณได้ติดตั้งโมเดลและได้ข้อสรุปบางอย่างโดยอิงจากโมเดลนั้น ตอนนี้คุณพบว่ามีชุมชนของผู้คนในที่ทำงานของคุณซึ่งติดตั้งโมเดลต่างๆ กันและได้ข้อสรุปที่ต่างกันออกไป เจ้านายของคุณเสียสติและโยนคุณออกไป ตอนนี้คุณต้องการบางสิ่งบางอย่างเพื่อแสดงให้เห็นว่าสิ่งที่คุณค้นพบนั้นเป็นความจริง
การทดสอบสมมติฐานเพื่อการช่วยเหลือของคุณกำลังจะเริ่มต้นขึ้น ที่นี่ คุณถือว่าความเชื่อเริ่มต้น (สมมติฐานว่าง) และสมมติว่าความเชื่อนั้นถูกต้อง คุณใช้แบบจำลองเพื่อวัดสถิติการทดสอบต่างๆ จากนั้น คุณยังคงแนะนำว่าหากสมมติฐานเริ่มต้นของคุณถูกต้อง สถิติการทดสอบควรปฏิบัติตามกฎเดียวกันกับที่คุณคาดการณ์โดยอิงตามสมมติฐานเริ่มต้นของคุณ
หากสถิติการทดสอบเบี่ยงเบนอย่างมากจากค่าที่คาดการณ์ไว้ คุณสามารถสันนิษฐานได้ว่าสมมติฐานเริ่มต้นนั้นผิดและปฏิเสธสมมติฐานว่าง
8. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ
การมีโครงสร้างที่คล้ายกับผังงาน ในแผนผังการตัดสินใจ แต่ละโหนดแสดงถึงการทดสอบแอตทริบิวต์ (เช่น หากเหรียญพลิกขึ้นมาเป็นหางหรือส่วนหัวหรือ) ทุกสาขาแสดงถึงเครื่องหมายคลาส (คำตัดสินที่ทำหลังจาก การคำนวณคุณสมบัติทั้งหมด) กฎการจัดประเภทถูกกำหนดโดยเส้นทางจากรูทไปยังลีฟ
แผนภูมิการตัดสินใจและแผนภาพผลกระทบที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดนั้นถูกใช้เป็นวิธีการวิเคราะห์ เช่นเดียวกับวิธีสนับสนุนการตัดสินใจด้วยภาพในการวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อวัดค่าที่คาดหวัง (หรือยูทิลิตี้ที่คาดหวัง) ของทางเลือกที่ท้าทาย
9. ทฤษฎีเกม
ทฤษฎีเกม (และการออกแบบกลไก) เป็นวิธีที่มีประโยชน์มากในการทำความเข้าใจและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้วยอัลกอริทึม
ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีความสนใจในการทำความเข้าใจธุรกิจในการวิเคราะห์มากกว่า อาจสามารถใช้หลักการทางทฤษฎีเกมเพื่อดึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จากข้อมูลดิบได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ทฤษฎีเกม (และสำหรับเรื่องนั้น การออกแบบระบบ) มีศักยภาพที่จะแทนที่แนวความคิดเชิงอัตนัยของกลยุทธ์ที่ไม่สามารถวัดผลได้ด้วยวิธีการตัดสินใจเชิงปริมาณและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
10. การแบ่งส่วน
คำว่า "การแบ่งส่วน" หมายถึงการแบ่งส่วนของตลาดออกเป็นส่วนๆ หรือส่วนต่างๆ ที่กำหนดได้ พร้อมใช้งาน ดำเนินการได้ ทำกำไร และมีศักยภาพในการขยาย กล่าวอีกนัยหนึ่ง บริษัท จะไม่สามารถกำหนดเป้าหมายตลาดทั้งหมดได้เนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลา ต้นทุน และความพยายาม ต้องมีกลุ่มที่ 'กำหนดได้' ซึ่งเป็นกลุ่มคนจำนวนมากที่สามารถกำหนดและกำหนดเป้าหมายด้วยความพยายาม ค่าใช้จ่าย และเวลาที่เหมาะสม
หากมีการสร้างมวลชน จะต้องตัดสินใจว่าจะสามารถกำหนดเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยทรัพยากรที่มีอยู่ หรือหากตลาดเปิดสำหรับองค์กร กลุ่มจะตอบสนองต่อความพยายามทางการตลาดของบริษัท (โฆษณา ต้นทุน แผนงาน และโปรโมชั่น) หรือบริษัทสามารถดำเนินการได้หรือไม่ การขายให้กับพวกเขาหลังจากเช็คนี้ทำกำไรได้หรือไม่ แม้ว่าผลิตภัณฑ์และเป้าหมายจะชัดเจน? ขนาดและมูลค่าของกลุ่มจะเพิ่มขึ้น ส่งผลให้รายได้และผลกำไรเพิ่มขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์หรือไม่
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความจำเป็นในเกือบทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่การรักษาความปลอดภัยของรัฐบาลไปจนถึงแอปหาคู่ บริษัทและหน่วยงานภาครัฐหลายล้านแห่งใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการเติบโตและให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น อาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสูง และแนวโน้มนี้ไม่น่าจะเปลี่ยนแปลงได้ในเร็วๆ นี้ หากเคย
หากคุณต้องการเจาะลึกในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีบางสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งที่น่าตื่นเต้นแต่ท้าทายเหล่านี้ บางทีที่สำคัญที่สุด คุณจะต้องสร้างความประทับใจให้นายจ้างด้วยการแสดงความรู้และประสบการณ์ของคุณ การเรียนหลักสูตรปริญญาขั้นสูงในสาขาที่คุณสนใจเป็นวิธีหนึ่งในการได้รับทักษะและประสบการณ์เหล่านั้น
เราได้พยายามครอบคลุมเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญที่สุดสิบประการ โดยเริ่มจากพื้นฐานที่สุดและทำงานจนสุดความสามารถ การศึกษาวิธีการเหล่านี้อย่างละเอียดถี่ถ้วนและทำความเข้าใจพื้นฐานของแต่ละคนสามารถเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมและวิธีการขั้นสูง
ยังมีอีกหลายสิ่งที่ต้องครอบคลุม รวมถึงเมตริกคุณภาพ การตรวจสอบข้าม ความเหลื่อมล้ำของคลาสในกระบวนการจัดประเภท และการปรับโมเดลให้เหมาะสม เป็นต้น
หากคุณต้องการสำรวจวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถตรวจสอบหลักสูตร Executive PG ในหลักสูตร Data Science ที่เปิดสอนโดย upGrad หากคุณเป็นมืออาชีพด้านการทำงาน หลักสูตรนี้เหมาะกับคุณมากที่สุด ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรสามารถสำรวจได้จากเว็บไซต์ของหลักสูตร สำหรับข้อสงสัยใด ๆ ทีมช่วยเหลือของเราพร้อมที่จะช่วยเหลือคุณ