Uvod u tehnike analize podataka
Analiza podataka u 21. stoljeću jedna je od najčešće korištenih riječi u svakoj domeni. Dakle, danas da vidimo što sve znače analiza podataka i neke važne tehnike u analizi podataka. Analiza podataka proces je uvida, čišćenja, transformacije i modeliranja podataka s namjerom otkrivanja korisnih informacija koje mogu donijeti bolju odluku. U 2019. godini, ekonomist je rekao, "Najvrjednija svjetska imovina više nije nafta, već DATA". Analiza podataka usko je povezana s vizualizacijom podataka. Na temelju količine podataka koje industrije generiraju svake minute, a na temelju njihovih potreba nastale su različite tehnike. Pogledajmo što su oni u sljedećem odjeljku. U ovoj ćemo temi naučiti o vrstama tehnika analize podataka.
Važne vrste tehnika analize podataka
Tehnike analize podataka široko su razvrstane u dvije vrste
- Metode temeljene na matematičkim i statističkim pristupima
- Metode temeljene na umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju
Matematički i statistički pristupi
1. Deskriptivna analiza: Deskriptivna analiza važan je prvi korak za provođenje statističke analize. Pruža nam ideju o raspodjeli podataka, pomaže u otkrivanju izdataka i omogućava nam identificiranje asocijacija među varijablama, pripremajući podatke za daljnju statističku analizu. Deskriptivna analiza ogromnog skupa podataka može se olakšati njihovim razbijanjem na dvije kategorije, oni su opisna analiza za svaku pojedinačnu varijablu i opisna analiza za kombinacije varijabli.
2. Regresijska analiza: Regresijska analiza jedna je od dominantnih tehnika analize podataka koja se trenutno koristi u industriji. U ovoj vrsti tehnike možemo vidjeti odnos dviju ili više varijabli koje nas zanimaju, a u srži svi proučavaju utjecaj jedne ili više neovisnih varijabli na ovisnu varijablu. Da bismo vidjeli postoji li neki odnos između varijabli ili ne, prvo moramo iscrtati podatke na grafikonu i vidljivo je postoji li neki odnos. Na primjer, uzmite u obzir sljedeći grafikon kako biste jasno razumjeli.
Kod vađenja podataka ova se tehnika koristi za predviđanje vrijednosti varijable u tom određenom skupu podataka. Postoje različite vrste regresijskih modela u uporabi. Neke od njih su linearna regresija, logistička regresija i višestruka regresija.
3. Analiza disperzije: Disperzija je stupanj u kojem se distribucija rasteže ili stisne. U matematičkom pristupu disperzija se može definirati na dva načina, u osnovi razlika vrijednosti među sobom i drugo, razlika između prosječne vrijednosti. Ako je razlika između vrijednosti i prosjeka vrlo mala, tada možemo reći da je disperzija u ovom slučaju manja. A neke od uobičajenih mjera disperzije su varijanca, standardna devijacija i interkvartilni raspon.
4. Faktorska analiza: Faktorska analiza vrsta je analize podataka koja pomaže u pronalaženju temeljne strukture u skupu varijabli. Pomaže u pronalaženju neovisnih varijabli u skupu podataka koji opisuju obrasce i modele odnosa. To je prvi korak ka grupiranju i postupcima klasifikacije. Faktorska analiza je također povezana s analizom glavnih komponenti (PCA), ali obje nisu identične. PCA možemo nazvati osnovnom verzijom istraživačke faktorske analize
5. Vremenska serija: Analiza vremenskih serija je tehnika analize podataka koja se bavi podacima podataka vremenske serije ili trendom. A sada, shvatimo što su podaci vremenskih serija? Podaci vremenske serije su podaci u nizu određenih vremenskih intervala ili razdoblja. Ako znanstveno vidimo, većina mjerenja provodi se tijekom vremena.
Metode temeljene na strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji
1. Stabla odlučivanja: Analiza stabla odluka je grafički prikaz, sličan strukturi nalik na drveće u kojoj se problemi u donošenju odluka mogu vidjeti u obliku dijagrama toka, svaki sa granama za alternativne odgovore. Stabla odluka su vrsta pristupa odozgo prema dolje, s prvim čvorom odluke na vrhu, a na temelju odgovora na prvom čvoru odluke bit će podijeljeno u grane i nastavit će dok stablo ne donese konačnu odluku. Grane koje se više ne dijele poznate su kao lišće.
2. Neuronske mreže: Neuronske mreže su skup algoritama koji su osmišljeni da oponašaju ljudski mozak. Također je poznata i kao „Mreža umjetnih neurona“. Primjene neuronske mreže u iskopavanju podataka vrlo su široke. Imaju visoku sposobnost prihvaćanja bučnih podataka i visoke preciznosti rezultata. U skladu s potrebom da se trenutno koriste mnoge vrste neuronskih mreža, neke od njih su ponavljajuće neuronske mreže i konvolucijske neuronske mreže. Konvolucionarne neuronske mreže uglavnom se koriste u obradi slika, obradi prirodnog jezika i sustavima preporuka. Ponavljajuće se neuronske mreže uglavnom koriste za prepoznavanje rukopisa i govora.
3. Evolucijski algoritmi: Evolucijski algoritmi koriste mehanizme nadahnute rekombinacijom i selekcijom. Ove su vrste algoritama neovisne o domeni i imaju mogućnost istraživanja velikih skupova podataka, otkrivanja obrazaca i rješenja. Neosjetljivi su na buku u usporedbi s drugim tehnikama podataka.
4. Nejasna logika: to je pristup računanju na temelju "stupnja istine", a ne uobičajeni "logička logika" (istina / laž ili 0/1). Kao što je gore spomenuto u stablima odluka na čvoru odluke, odgovor imamo ili da ili ne, što ako imamo situaciju u kojoj ne možemo odlučiti apsolutno da ili apsolutno ne? U tim slučajevima neizrazita logika igra važnu ulogu. To je raznoliko vrednovana logika u kojoj vrijednost istine može biti između potpuno istinite i potpuno neistinite, odnosno može uzeti bilo koju stvarnu vrijednost između 0 i 1. Neizrazita logika primjenjiva je kada postoji velika količina buke u vrijednostima.
Zaključak
Teško pitanje s kojim se suočavaju sve pravne osobe ili tvrtke je koja je vrsta analize podataka najbolja za njih? Ne možemo definirati nijednu tehniku kao najbolju umjesto toga što možemo učiniti je isprobati više tehnika i vidjeti koja najbolja odgovara našem skupu podataka i koristiti je. Navedene tehnike su neke od važnih tehnika koje se trenutno koriste u industriji.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Vrste tehnika analize podataka Ovdje smo raspravljali o vrstama tehnika analize podataka koje se trenutno koriste u industriji. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Alati za znanost o podacima
- Data Science Platform
- Karijera podataka o znanosti
- Tehnologije velikih podataka
- Klasteriranje u strojnom učenju
- Fuzzy Logic System | Kada koristiti, arhitektura
- Kompletan vodič za implementaciju neuronskih mreža
- Što je analiza podataka?
- Stvorite stablo odluka s prednostima
- Vodič za različite vrste analize podataka
