2022'de Kullanmanız Gereken En Yeni 10 Veri Bilimi Tekniği

Zaman geçtikçe, veri bilimi kavramı değişti. İlk olarak 1990'ların sonlarında, onlara istatistiksel yöntemler uygulamadan önce veri kümelerini toplama ve temizleme sürecini tanımlamak için kullanıldı. Veri analizi, tahmine dayalı analiz, veri madenciliği, makine öğrenimi ve çok daha fazlası artık dahil edilmiştir. Başka bir deyişle, şöyle görünebilir:

Bilgi sende. Bu veriler önemli, iyi organize edilmiş ve ideal olarak karar vermenizde faydalı olması için dijital olmalıdır. Verileriniz düzene girdikten sonra, şirketinizin performansını daha iyi anlamak için bunları analiz etmeye ve gösterge tabloları ve raporlar oluşturmaya başlayabilirsiniz. Ardından dikkatinizi geleceğe çevirir ve tahmine dayalı analitik üretmeye başlarsınız. Tahmine dayalı analitik, olası gelecek senaryolarını değerlendirmenize ve tüketici davranışını yeni yollarla tahmin etmenize olanak tanır.

Artık veri biliminin temellerinde uzmanlaştığımıza göre, mevcut en son yöntemlere geçebiliriz. İşte dikkat etmeniz gereken birkaç tanesi:

En İyi 10 Veri Bilimi Tekniği

1. Regresyon

Gelecek ayın satışlarını tahmin etmeye çalışan bir satış müdürü olduğunuzu varsayalım. Yüzlerce olmasa da düzinelerce değişkenin, hava durumundan bir rakibin tanıtımına, yeni ve geliştirilmiş bir modelin söylentilerine kadar sayıyı etkileyebileceğini biliyorsunuz. Belki de şirketinizden birinin satışlar üzerinde en büyük etkiye sahip olacağına dair bir hipotezi vardır. "Bana inan. Yağmur yağdıkça daha çok satıyoruz.”

“Satışlar, rakibin terfisinden altı hafta sonra artar .” Regresyon analizi, bunlardan hangisinin bir etkiye sahip olduğunu belirlemenin matematiksel bir yöntemidir. Aşağıdaki sorulara cevaplar sağlar: Hangi faktörler en önemlidir? Bunlardan hangisini görmezden gelebiliriz? Bu değişkenler arasındaki ilişki nedir? Ve belki de en önemlisi, bu değişkenlerin her birine ne kadar güveniyoruz?

2. Sınıflandırma

Bir veri kümesini farklı parametrelere dayalı olarak sınıflara ayıran bir işlevi tanımlama süreci, sınıflandırma olarak bilinir. Eğitim veri kümesi üzerinde bir bilgisayar programı eğitilir ve ardından bu eğitimi verileri farklı sınıflara ayırmak için kullanır. Sınıflandırma algoritmasının amacı, ayrı bir girdiyi ayrı bir çıktıya dönüştüren bir eşleme işlevi keşfetmektir. Örneğin, çevrimiçi bir müşterinin satın alma yapıp yapmayacağını tahmin etmede yardımcı olabilirler. Ya evet ya da hayır: alıcı ya da alıcı değil. Sınıflandırma süreçleri ise sadece iki grupla sınırlı değildir. Örneğin, bir sınıflandırma yöntemi, bir resmin bir araba mı yoksa bir kamyon mu içerdiğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Dünyanın en iyi üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

3. Doğrusal regresyon

Tahmine dayalı modelleme yöntemlerinden biri doğrusal regresyondur. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkidir. Regresyon, iki değişken arasındaki ilişkilerin keşfedilmesine yardımcı olur.

Örneğin, bir ev alacaksak ve fiyatı hesaplamada anahtar faktör olarak sadece alanı kullanacaksak, fonksiyon olarak alanı temel alan ve hedef fiyatı belirlemeye çalışan basit doğrusal regresyon kullanıyoruz.

Basit doğrusal regresyon, yalnızca bir özniteliğin dikkate alınması gerçeğinden sonra adlandırılır. Oda ve kat sayısını düşündüğümüzde dikkate alınması gereken birçok değişken vardır ve hepsine göre fiyat belirlenmektedir.

İlişki grafiği doğrusal olduğu ve doğrusal bir denkleme sahip olduğu için buna doğrusal regresyon diyoruz.

Öğrencilerimiz ayrıca şunları da okudu: Ücretsiz En İyi Python Kursları

4. Çakı gerilemesi

“Birini dışarıda bırakma” prosedürü olarak da bilinen jackknife yöntemi, bir tahmincinin yanlılığını ölçmek için Quenouille tarafından icat edilen bir çapraz doğrulama tekniğidir. Bir parametrenin jackknife tahmini, yinelemeli bir yöntemdir. Parametre ilk önce tüm numuneden hesaplanır. Daha sonra, örneklemden her bir faktör tek tek çıkarılır ve bu daha küçük örnek kullanılarak ilgilenilen parametre belirlenir.

Bu tür hesaplama, kısmi tahmin (veya aynı zamanda bir jackknife replikasyonu) olarak bilinir. Tüm örnek tahmini ile kısmi tahmin arasındaki tutarsızlık daha sonra bir sözde değeri hesaplamak için kullanılır. Sözde değerler daha sonra orijinal değerler yerine ilgilenilen parametreyi tahmin etmek için kullanılır ve bunların standart sapması, daha sonra boş hipotez testi ve güven aralıklarının hesaplanması için kullanılabilen parametre standart hatasını tahmin etmek için kullanılır.

5. Anormallik tespiti

Bir deyişle, verilerde şüpheli davranış gözlemlenebilir. Her zaman bir aykırı değer olarak görünmeyebilir. Anormallik tanımlaması, Verilerin zaman içindeki orijinal davranışının daha derinlemesine anlaşılmasını ve uygun olup olmadığını görmek için yeni davranışın karşılaştırılmasını gerektirir.

Anomali'yi Aykırı Değer ile karşılaştırdığımda, verilerdeki tuhaf olanı veya verilerin geri kalanına uymayan verileri bulmakla aynı şey. Örneğin, müşterilerin çoğunluğunun davranışlarından farklı olan müşteri davranışlarını belirlemek. Her aykırı değer bir Anormalliktir, ancak her Anormallik mutlaka bir Anormallik değildir. Anomali Tespit Sistemi, herhangi bir iş senaryosunda üst düzey doğruluk ve verimlilik sağlamak için topluluk modelleri ve tescilli algoritmalar kullanan bir teknolojidir.

6. Kişiselleştirme

Adınızı bir e-postanın konu satırında görmenin dijital pazarlamada ileriye doğru atılmış büyük bir adım gibi göründüğünü hatırlıyor musunuz? Kişiselleştirme (tüketicilere kendilerini bağlı tutan özelleştirilmiş etkileşimler sağlamak) artık çok daha titiz ve stratejik bir strateji gerektiriyor ve kalabalık ve giderek daha bilinçli bir sektörde rekabet edebilmek için çok önemli.

Günümüzde müşteriler, duyulduklarını, anlaşıldıklarını ve benzersiz istek ve ihtiyaçlarını önemsediklerini hissettiren markalara yöneliyor. Burada özelleştirme devreye giriyor. Markaların, her konuğa ilettikleri mesajları, fırsatları ve deneyimleri benzersiz profillerine göre kişiselleştirmelerine olanak tanır. Temel olarak verilerle, pazarlama iletişiminden dijital etkileşimlere bir ilerleme olarak düşünün. Stratejiler, içerik ve deneyim oluşturabilirsiniz.

Müşteri demografisi, tercihleri ​​ve davranışları hakkında verileri toplayarak, analiz ederek ve verimli bir şekilde kullanarak hedef kitlenizde yankı uyandıran bilgiler.

7. Asansör analizi

Patronunuzun size bazı veriler gönderdiğini ve bir modelle eşleştirmenizi ve ona rapor vermenizi istediğini varsayalım. Bir model uydurdunuz ve ona dayanarak belirli sonuçlara vardınız. Şimdi, işyerinizde farklı modellere uyan ve farklı sonuçlara varan bir insan topluluğu olduğunu görüyorsunuz. Patronunuz aklını kaybeder ve sizi dışarı atar; şimdi bulgularınızın doğru olduğunu gösterecek bir şeye ihtiyacınız var.

Kurtarmanız için hipotez testi başlamak üzere. Burada, bir ilk inancı (boş hipotez) varsayıyorsunuz ve bu inancın doğru olduğunu varsayarak, modeli çeşitli test istatistiklerini ölçmek için kullanıyorsunuz. Ardından, ilk varsayımınız doğruysa, test istatistiğinin de ilk varsayımınıza dayanarak tahmin ettiğiniz bazı kurallara uyması gerektiğini önermeye devam edersiniz.

Test istatistiği tahmin edilen değerden büyük ölçüde saparsa, ilk varsayımın yanlış olduğunu varsayabilir ve boş hipotezi reddedebilirsiniz.

8. Karar ağacı

Bir karar ağacında akış şemasına benzer bir yapıya sahip olan düğümlerin her biri, bir öznitelik üzerinde bir testi temsil eder (örneğin, bir yazı tura veya tura gelirse veya), her dal bir sınıf işaretini temsil eder (karar verildikten sonra verilir). tüm niteliklerin hesaplanması). Sınıflandırma kuralları, kökten yaprağa giden yollar tarafından tanımlanır.

Bir karar ağacı ve onunla yakından ilişkili etki diyagramı, zorlu alternatiflerin beklenen değerlerini (veya beklenen faydasını) ölçmek için karar analizinde analitik ve görsel karar destek yöntemi olarak kullanılır.

9. Oyun teorisi

Oyun Teorisi (ve mekanizma tasarımı), algoritmik stratejik kararları anlamak ve almak için oldukça faydalı yöntemlerdir.

Örneğin, iş analitiğini anlamlandırmakla daha fazla ilgilenen bir veri bilimcisi, ham verilerden stratejik kararlar çıkarmak için oyun teorisi ilkelerini kullanabilir. Başka bir deyişle, oyun teorisi (ve bu nedenle sistem tasarımı), ölçülemeyen, öznel strateji kavramlarını, karar vermede ölçülebilir, veriye dayalı bir yaklaşımla değiştirme potansiyeline sahiptir.

10. Segmentasyon

"Segmentasyon" terimi, pazarın tanımlanabilir, kullanılabilir, eyleme geçirilebilir, karlı ve genişleme potansiyeline sahip bölümlere veya bölümlere bölünmesini ifade eder. Başka bir deyişle, bir şirket zaman, maliyet ve çaba kısıtlamaları nedeniyle tüm pazarı hedefleyemez. 'Tanımlanabilir' bir segmenti olmalıdır - makul miktarda çaba, harcama ve zamanla tanımlanabilen ve hedeflenebilen büyük bir insan grubu.

Bir kitle oluşturulmuşsa, mevcut kaynaklarla etkin bir şekilde hedef alınıp alınamayacağına veya piyasanın kuruluşa açık olup olmadığına karar verilmelidir. Segment, şirketin pazarlama çabalarına (reklamlar, maliyetler, planlar ve promosyonlar) tepki verecek mi yoksa şirket tarafından uygulanabilir mi? Ürün ve hedef belli olduğu halde bu kontrolden sonra onlara satış yapmak karlı mı? Segmentin büyüklüğü ve değeri artacak ve ürün için artan gelir ve karla sonuçlanacak mı?

Devlet güvenliğinden flört uygulamalarına kadar hemen hemen her sektörde veri bilimi uzmanlarına ihtiyaç vardır. Milyonlarca şirket ve devlet kurumu, gelişmek ve müşterilerine daha iyi hizmet vermek için büyük veriyi kullanıyor. Veri bilimindeki kariyerler yüksek talep görüyor ve bu eğilimin yakın zamanda değişmesi pek mümkün değil.

Veri bilimi alanına girmek istiyorsanız, kendinizi bu zorlu ama heyecan verici pozisyonlara hazırlamak için yapabileceğiniz birkaç şey var. Belki de en önemlisi, bilginizi ve deneyiminizi göstererek potansiyel işverenleri etkilemeniz gerekecek. İlgi alanınızda ileri düzeyde bir programa devam etmek, bu beceri ve deneyimi edinmenin bir yoludur.

En temelden başlayıp en son teknolojiye kadar çalışarak en önemli on makine öğrenimi tekniğini ele almaya çalıştık. Bu yöntemleri derinlemesine incelemek ve her birinin temellerini anlamak, daha gelişmiş algoritmalar ve yöntemler hakkında daha fazla araştırma yapmak için sağlam bir temel sağlayabilir.

Kalite ölçütleri, çapraz doğrulama, sınıflandırma süreçlerindeki sınıf eşitsizliği ve bir modele fazla uyum sağlama gibi birkaçını saymak gerekirse, ele alınması gereken çok şey var.

Veri bilimini keşfetmek istiyorsanız, upGrad tarafından sunulan Veri Bilimi dersinde Yönetici PG Programına göz atabilirsiniz. Çalışan bir profesyonel iseniz, kurs size en uygunudur. Kursla ilgili daha fazla bilgi kursun web sitesinde incelenebilir. Herhangi bir sorunuz için, yardım ekibimiz size yardım etmeye hazır.