2022 年你应该使用的 10 大最新数据科学技术
已发表: 2022-03-27随着时间的推移，数据科学的概念发生了变化。 它在 1990 年代后期首次用于描述在将统计方法应用于数据集之前收集和清理数据集的过程。 现在包括数据分析、预测分析、数据挖掘、机器学习等等。 换句话说，它可能看起来像这样：
你有信息。 这些数据必须是重要的、组织良好的、理想的数字化数据，才能对您的决策有用。 一旦您的数据井然有序，您就可以开始分析它并创建仪表板和报告，以更好地了解您公司的绩效。 然后您将注意力转向未来并开始进行预测分析。 预测性分析使您能够以新颖的方式评估可能的未来情景并预测消费者行为。
现在我们已经掌握了数据科学的基础知识，我们可以继续使用最新的方法。 这里有一些需要注意的地方：
十大数据科学技术
1.回归
假设您是一名销售经理，试图预测下个月的销售额。 您知道，即使不是数百个，也有几十个变量会影响这个数字，从天气到竞争对手的促销，再到新改进模型的传言。 也许您公司中的某个人对什么会对销售产生最大影响有一个假设。 “相信我。 下雨越多，我们卖得越多。”
“在竞争对手促销六周后，销售额增加了。” 回归分析是一种确定其中哪些有影响的数学方法。 它提供了以下问题的答案：哪些因素最重要？ 我们可以忽略哪些？ 这些变量之间的关系是什么？ 而且，也许最重要的是，我们对这些变量中的每一个有多大的信心？
2.分类
识别基于不同参数将数据集划分为类的函数的过程称为分类。 计算机程序在训练数据集上进行训练，然后使用该训练将数据分类为不同的类别。 分类算法的目标是发现将离散输入转换为离散输出的映射函数。 例如，它们可以帮助预测在线客户是否会进行购买。 是或否：买者或非买者。 另一方面，分类过程不仅限于两组。 例如，分类方法可能有助于确定图片中是否包含汽车或卡车。
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3. 线性回归
预测建模方法之一是线性回归。 这是因变量和自变量之间的关系。 回归有助于发现两个变量之间的关联。
例如，如果我们要买房子并且只使用面积作为计算价格的关键因素，我们使用的是简单的线性回归，它以面积为函数并试图确定目标价格。
简单线性回归的命名是因为只考虑了一个属性。 当我们考虑房间和楼层的数量时，要考虑的变量很多，价格是根据所有这些变量来确定的。
我们称其为线性回归，因为关系图是线性的并且具有直线方程。
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4. 折刀回归
折刀法，也称为“留一法”程序，是 Quenouille 发明的一种交叉验证技术，用于测量估计器的偏差。 参数的折刀估计是一种迭代方法。 首先从整个样本中计算参数。 然后，一个一个地从样本中提取每个因子，并使用这个较小的样本确定感兴趣的参数。
这种类型的计算称为部分估计（或也称为折刀复制）。 然后使用整个样本估计和部分估计之间的差异来计算伪值。 然后使用伪值代替原始值来估计感兴趣的参数，并且使用它们的标准差来估计参数标准误差，然后可以将其用于原假设检验和计算置信区间。
5.异常检测
换句话说，可以观察到数据中的可疑行为。 它可能并不总是明显的异常值。 异常识别需要更深入地了解数据随着时间的推移的原始行为，以及比较新行为以查看其是否合适。
当我将 Anomaly 与 Outlier 进行比较时，这与在数据中找出奇数或与其余数据不匹配的数据相同。 例如，识别与大多数客户不同的客户行为。 每个异常值都是异常，但每个异常不一定是异常。 异常检测系统是一种利用集成模型和专有算法在任何业务场景中提供高水平准确性和效率的技术。
6.个性化
还记得在电子邮件的主题行中看到您的名字似乎是数字营销向前迈出的一大步吗？ 个性化——为消费者提供定制的互动，让他们保持参与——现在需要一个更加严格和战略性的战略，这对于在拥挤和日益精明的行业保持竞争力至关重要。
今天的客户倾向于让他们感觉自己被倾听、理解和关心他们独特需求的品牌。 这就是定制发挥作用的地方。 它允许品牌根据每位客人的独特资料个性化他们向每位客人提供的信息、优惠和体验。 以数据为基础，将其视为从营销传播到数字交互的进展。 您可以创建策略、内容和经验
通过收集、分析和有效使用有关客户人口统计、偏好和行为的数据，与您的目标受众产生共鸣。
7. 提升分析
假设你的老板给你发了一些数据，并要求你匹配一个模型，然后向他汇报。 你已经拟合了一个模型，并根据它得出了某些结论。 现在你发现你的工作场所有一群人，他们都安装了不同的模型并得出不同的结论。 你的老板疯了，把你赶出去； 现在你需要一些东西来证明你的发现是真实的。
拯救你的假设检验即将开始。 在这里，您假设一个初始信念（零假设），并且假设该信念是正确的，您使用该模型来测量各种检验统计量。 然后，您继续建议，如果您的初始假设是准确的，那么检验统计量也应该遵循您根据初始假设预测的一些相同规则。
如果检验统计量与预测值有很大偏差，则可以假设初始假设是错误的并拒绝原假设。
8. 决策树
具有类似于流程图的结构，在决策树中，每个节点代表对属性的测试（例如，如果硬币翻转会出现正面或反面），每个分支都代表一个类别标记（在所有属性的计算）。 分类规则由从根到叶的路径定义。
决策树及其密切相关的影响图在决策分析中用作分析和视觉决策支持方法，以衡量具有挑战性的替代方案的预期值（或预期效用）。
9. 博弈论
博弈论（和机制设计）是理解和制定算法战略决策的非常有用的方法。
例如，对分析的商业意义更感兴趣的数据科学家可能能够使用博弈论原则从原始数据中提取战略决策。 换句话说，博弈论（以及就此而言，系统设计）有可能用一种可量化的、数据驱动的决策方法来取代不可衡量的、主观的战略概念。
10. 分割
术语“细分”是指将市场划分为可定义、可用、可操作、可盈利并具有扩展潜力的部分或细分。 换句话说，由于时间、成本和努力的限制，一家公司将无法瞄准整个市场。 它必须有一个“可定义”的细分群体——一大群人可以通过相当多的努力、费用和时间来定义和定位。
如果已经建立了群众，则必须确定是否可以利用可用资源有效地瞄准它，或者市场是否对组织开放。 该细分市场会对公司的营销工作（广告、成本、计划和促销）做出反应，还是公司可以采取行动？ 即使产品和目标很明确，在检查后向他们出售是否有利可图？ 细分市场的规模和价值是否会增加，从而增加产品的收入和利润？
从政府安全到约会应用程序，几乎每个行业都需要数据科学专家。 数以百万计的公司和政府机构使用大数据来蓬勃发展并更好地为客户服务。 数据科学领域的职业需求量很大，而且这种趋势不太可能很快改变，如果有的话。
如果你想进入数据科学领域，你可以做一些事情来为这些要求高但令人兴奋的职位做好准备。 也许最重要的是，您需要通过展示您的知识和经验来打动潜在雇主。 在您感兴趣的领域攻读高级学位课程是获得这些技能和经验的一种方式。
我们试图涵盖十种最重要的机器学习技术，从最基本的开始，一直到最前沿。 深入研究这些方法并了解每个人的基本原理可以为进一步研究更高级的算法和方法提供坚实的基础。
仍然有很多内容需要涵盖，包括质量指标、交叉验证、分类过程中的类差异以及过度拟合模型等等。
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