2022 年你應該使用的 10 大最新數據科學技術
已發表: 2022-03-27隨著時間的推移，數據科學的概念發生了變化。 它在 1990 年代後期首次用於描述在將統計方法應用於數據集之前收集和清理數據集的過程。 現在包括數據分析、預測分析、數據挖掘、機器學習等等。 換句話說，它可能看起來像這樣：
你有信息。 這些數據必須是重要的、組織良好的、理想的數字化數據，才能對您的決策有用。 一旦您的數據井然有序，您就可以開始分析它並創建儀表板和報告，以更好地了解您公司的績效。 然後您將注意力轉向未來並開始進行預測分析。 預測性分析使您能夠以新穎的方式評估可能的未來情景並預測消費者行為。
現在我們已經掌握了數據科學的基礎知識，我們可以繼續使用最新的方法。 這裡有一些需要注意的地方：
十大數據科學技術
1.回歸
假設您是一名銷售經理，試圖預測下個月的銷售額。 您知道，即使不是數百個，也有幾十個變量會影響這個數字，從天氣到競爭對手的促銷，再到新改進模型的傳言。 也許您公司中的某個人對什麼會對銷售產生最大影響有一個假設。 “相信我。 下雨越多，我們賣得越多。”
“在競爭對手促銷六週後，銷售額增加了。” 回歸分析是一種確定其中哪些有影響的數學方法。 它提供了以下問題的答案：哪些因素最重要？ 我們可以忽略哪些？ 這些變量之間的關係是什麼？ 而且，也許最重要的是，我們對這些變量中的每一個有多大的信心？
2.分類
識別基於不同參數將數據集劃分為類的函數的過程稱為分類。 計算機程序在訓練數據集上進行訓練，然後使用該訓練將數據分類為不同的類別。 分類算法的目標是發現將離散輸入轉換為離散輸出的映射函數。 例如，它們可以幫助預測在線客戶是否會進行購買。 是或否：買者或非買者。 另一方面，分類過程不僅限於兩組。 例如，分類方法可能有助於確定圖片中是否包含汽車或卡車。
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3. 線性回歸
預測建模方法之一是線性回歸。 這是因變量和自變量之間的關係。 回歸有助於發現兩個變量之間的關聯。
例如，如果我們要買房子並且只使用面積作為計算價格的關鍵因素，我們使用的是簡單的線性回歸，它以面積為函數並試圖確定目標價格。
簡單線性回歸的命名是因為只考慮了一個屬性。 當我們考慮房間和樓層的數量時，要考慮的變量很多，價格是根據所有這些變量來確定的。
我們稱其為線性回歸，因為關係圖是線性的並且具有直線方程。
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4. 折刀回歸
折刀法，也稱為“留一法”程序，是 Quenouille 發明的一種交叉驗證技術，用於測量估計器的偏差。 參數的折刀估計是一種迭代方法。 首先從整個樣本中計算參數。 然後，一個一個地從樣本中提取每個因子，並使用這個較小的樣本確定感興趣的參數。
這種類型的計算稱為部分估計（或也稱為折刀複製）。 然後使用整個樣本估計和部分估計之間的差異來計算偽值。 然後使用偽值代替原始值來估計感興趣的參數，並且使用它們的標準差來估計參數標準誤差，然後可以將其用於原假設檢驗和計算置信區間。
5.異常檢測
換句話說，可以觀察到數據中的可疑行為。 它可能並不總是明顯的異常值。 異常識別需要更深入地了解數據隨著時間的推移的原始行為，以及比較新行為以查看其是否合適。
當我將 Anomaly 與 Outlier 進行比較時，這與在數據中找出奇數或與其餘數據不匹配的數據相同。 例如，識別與大多數客戶不同的客戶行為。 每個異常值都是異常，但每個異常不一定是異常。 異常檢測系統是一種利用集成模型和專有算法在任何業務場景中提供高水平準確性和效率的技術。
6.個性化
還記得在電子郵件的主題行中看到您的名字似乎是數字營銷向前邁出的一大步嗎？ 個性化——為消費者提供定制的互動，讓他們保持參與——現在需要一個更加嚴格和戰略性的戰略，這對於在擁擠和日益精明的行業保持競爭力至關重要。
今天的客戶傾向於讓他們感覺自己被傾聽、理解和關心他們獨特需求的品牌。 這就是定制發揮作用的地方。 它允許品牌根據每位客人的獨特資料個性化他們向每位客人提供的信息、優惠和體驗。 以數據為基礎，將其視為從營銷傳播到數字交互的進展。 您可以創建策略、內容和經驗
通過收集、分析和有效使用有關客戶人口統計、偏好和行為的數據，與您的目標受眾產生共鳴。
7. 提升分析
假設你的老闆給你發了一些數據，並要求你匹配一個模型，然後向他匯報。 你已經擬合了一個模型，並根據它得出了某些結論。 現在你發現你的工作場所有一群人，他們都安裝了不同的模型並得出不同的結論。 你的老闆瘋了，把你趕出去； 現在你需要一些東西來證明你的發現是真實的。
拯救你的假設檢驗即將開始。 在這裡，您假設一個初始信念（零假設），並且假設該信念是正確的，您使用該模型來測量各種檢驗統計量。 然後您繼續建議，如果您的初始假設是準確的，那麼檢驗統計量也應該遵循您根據初始假設預測的一些相同規則。
如果檢驗統計量與預測值有很大偏差，則可以假設初始假設是錯誤的並拒絕原假設。
8. 決策樹
具有類似於流程圖的結構，在決策樹中，每個節點代表對屬性的測試（例如，如果硬幣翻轉會出現正面或反面），每個分支都代表一個類別標記（在所有屬性的計算）。 分類規則由從根到葉的路徑定義。
決策樹及其密切相關的影響圖在決策分析中用作分析和視覺決策支持方法，以衡量具有挑戰性的替代方案的預期值（或預期效用）。
9. 博弈論
博弈論（和機制設計）是理解和製定算法戰略決策的非常有用的方法。
例如，對分析的商業意義更感興趣的數據科學家可能能夠使用博弈論原則從原始數據中提取戰略決策。 換句話說，博弈論（以及就此而言，系統設計）有可能用一種可量化的、數據驅動的決策方法來取代不可衡量的、主觀的戰略概念。
10. 分割
術語“細分”是指將市場劃分為可定義、可用、可操作、可盈利且具有擴展潛力的部分或細分。 換句話說，由於時間、成本和努力的限制，一家公司將無法瞄準整個市場。 它必須有一個“可定義”的細分群體——一大群人可以通過相當多的努力、費用和時間來定義和定位。
如果已經建立了群眾，則必須確定是否可以利用可用資源有效地瞄準它，或者市場是否對組織開放。 該細分市場會對公司的營銷工作（廣告、成本、計劃和促銷）做出反應，還是公司可以採取行動？ 即使產品和目標很明確，在檢查後向他們出售是否有利可圖？ 細分市場的規模和價值是否會增加，從而增加產品的收入和利潤？
從政府安全到約會應用程序，幾乎每個行業都需要數據科學專家。 數以百萬計的公司和政府機構使用大數據來蓬勃發展並更好地為客戶服務。 數據科學領域的職業需求量很大，而且這種趨勢不太可能很快改變，如果有的話。
如果你想進入數據科學領域，你可以做一些事情來為這些要求高但令人興奮的職位做好準備。 也許最重要的是，您需要通過展示您的知識和經驗來打動潛在雇主。 在您感興趣的領域攻讀高級學位課程是獲得這些技能和經驗的一種方式。
我們試圖涵蓋十種最重要的機器學習技術，從最基本的開始，一直到最前沿。 深入研究這些方法並了解每個人的基本原理可以為進一步研究更高級的算法和方法提供堅實的基礎。
仍然有很多內容需要涵蓋，包括質量指標、交叉驗證、分類過程中的類差異以及過度擬合模型等等。
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