Uvod u tehnike nauke o podacima

U današnjem svijetu u kojem su podaci novo zlato dostupne su različite vrste analiza za posao. Rezultat znanstvenoistraživačkog projekta uvelike se razlikuje ovisno o vrsti dostupnih podataka i stoga je učinak također promjenljiv. Budući da je na raspolaganju mnogo različitih vrsta analiza, postaje razumljivo što treba odabrati nekoliko osnovnih tehnika. Suštinski cilj tehnika znanosti podataka nije samo traženje relevantnih informacija, već i otkrivanje slabih veza zbog kojih model loše djeluje.

Što je znanost o podacima?

Znanost podataka je polje koje se širi u nekoliko disciplina. Uključuje znanstvene metode, procese, algoritme i sustave za prikupljanje znanja i rad na istima. Ovo polje uključuje različite žanrove i zajednička je platforma za objedinjavanje pojmova statistike, analize podataka i strojno učenje. Pri tome teorijsko znanje statistike, zajedno s podacima u stvarnom vremenu i tehnikama u strojnom učenju rade ruku pod ruku, kako bi se donijeli plodni ishodi poslovanja. Koristeći različite tehnike korištene u znanosti podataka, mi u današnjem svijetu možemo podrazumijevati bolje odlučivanje koje bi u suprotnom moglo propustiti ljudsko oko i um. Zapamtite da stroj nikad ne zaboravlja! Da biste maksimizirali profit u svijetu vođenom podacima, čar Data Science-a neophodan je alat.

Različite vrste tehnika znanosti podataka

U sljedećih nekoliko odlomaka razmotrit ćemo uobičajene tehnike znanosti o podacima koje se koriste u svakom drugom projektu. Iako ponekad tehnika znanosti o podacima može biti specifična za poslovne probleme i ne spada u niže kategorije, sasvim je u redu nazvati ih različitim vrstama. Na visokoj razini dijelimo tehnike na nadzirane (znamo ciljni utjecaj) i nenadgledane (ne znamo za ciljnu varijablu koju pokušavamo postići). Na sljedećoj razini, tehnike se mogu podijeliti u smislu

  • Rezultat koji bismo dobili ili koja je namjera poslovnog problema
  • Vrsta korištenih podataka.

Pogledajmo najprije segregaciju na temelju namjere.

1. Nenadzirano učenje

  • Otkrivanje anomalije

U ovoj vrsti tehnike prepoznajemo neočekivanu pojavu u čitavom skupu podataka. Obzirom da se ponašanje razlikuje od stvarnog zbivanja podataka, osnovne pretpostavke su:

  1. Pojava ovih slučajeva je vrlo mala.
  2. Razlika u ponašanju je značajna.

Objašnjeni su algoritmi anomalije, poput Isolation Forest koji daje rezultat za svaki zapis u skupu podataka. Ovaj algoritam je model koji se temelji na stablu. Pomoću ove vrste tehnike otkrivanja i njezine popularnosti oni se koriste u različitim poslovnim slučajevima, na primjer, prikazi web stranica, stopa rasta, prihod po kliku, itd. Na donjem grafikonu možemo objasniti kako izgleda anomalija.

Ovdje one u plavoj boji predstavljaju anomaliju u skupu podataka. Oni se razlikuju od uobičajene linije trenda i rjeđe se pojavljuju.

  • Analiza klastera

Kroz ovu analizu, glavni zadatak je podijeliti cijeli skup podataka u grupe tako da se trend ili osobine podataka u jednoj grupi prilično sliče jedna drugoj. U terminologiji znanosti o podacima nazivamo ih skupom. Na primjer, u trgovini na malo, postoji plan za razmjenu poslovanja i postaje važno kako bi se novi kupci ponašali u novoj regiji na temelju prošlih podataka koje imamo. Postaje nemoguće osmisliti strategiju za svakog pojedinca u populaciji, ali biti će korisno spojiti stanovništvo u klastere kako bi ta strategija bila učinkovita u grupi i bila je skalabilna.

Ovdje su plava i narančasta boja različiti grozdovi koji u sebi imaju jedinstvene crte.

  • Analiza udruživanja

Ova nam analiza pomaže u izgradnji zanimljivih odnosa između stavki u skupu podataka. Ova analiza otkriva skrivene odnose i pomaže u predstavljanju stavki skupa podataka u obliku pravila pridruživanja ili skupa učestalih stavki. Pravilo pridruživanja razbijeno je na 2 koraka:

  1. Česta generacija skupa predmeta: U ovom se oblikuje skup u kojem se često pojavljuju elementi postavljeni zajedno.
  2. Generacija pravila: Gore postavljeni skup prolazi kroz različite slojeve formiranja pravila kako bi se izgradio skriveni odnos između sebe. Na primjer, skup može pasti ili u konceptualne ili implementacijske probleme ili u aplikacijske probleme. Zatim se razgranaju u odgovarajuća stabla kako bi izgradila pravila pridruživanja.

Na primjer, APRIORI je algoritam za izgradnju pravila pridruživanja.

2. Nadzirano učenje

  • Regresijska analiza

U regresijskoj analizi definiramo ovisnu / ciljnu varijablu i preostale varijable kao neovisne varijable i na kraju hipotetiziramo kako jedna / više nezavisnih varijabli utječu na ciljanu varijablu. Regresija s jednom neovisnom varijablom naziva se univarijantna, a s više je poznata kao multivarijantna. Razumijemo koristeći univarijatnu, a zatim ljestvicu za multivariatnu.

Na primjer, y je ciljna varijabla, a x 1 je neovisna varijabla. Dakle, iz znanja o pravoj liniji možemo jednadžbu napisati kao y = mx 1 + c. Ovdje "m" određuje koliko je snažno pod utjecajem x 1 . Ako je "m" vrlo blizu nuli, to znači da s promjenom x 1, y ne utječe snažno. S brojem većim od 1, utjecaj postaje jači i mala promjena u x 1 dovodi do velikih varijacija y. Slično kao univarijat, u multivarijatu se može zapisati kao y = m 1 x 1 + m 2 x 2 + m 3 x 3 ………., Ovdje je utjecaj svake neovisne varijable određen odgovarajućim „m“.

  • Analiza klasifikacije

Slično kao i analiza klastera, algoritmi za klasifikaciju se grade sa ciljanom varijablom u obliku klasa. Razlika između grupiranja i klasifikacije leži u činjenici da u klasteriranju ne znamo u koju skupinu spadaju podatkovne točke, dok u razvrstavanju znamo u koju skupinu pripadaju. A od regresije se razlikuje iz perspektive da bi broj skupina trebao biti fiksni broj za razliku od regresije, kontinuiran je. Postoji nekoliko algoritama u klasifikacijskoj analizi, na primjer, Strojevi za podršku vektora, Logistička regresija, Stabla odluka itd.

Zaključak

Zaključno, razumijemo da je svaka vrsta analiza sama po sebi obimna, ali ovdje možemo pružiti mali okus različitim tehnikama. U sljedećih nekoliko napomena uzeli bismo svaki od njih zasebno i ušli u pojedinosti o različitim podtehnikama koje se koriste u svakoj roditeljskoj tehnici.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Tehnike znanosti podataka. Ovdje ćemo raspravljati o uvođenju i različitim vrstama tehnika u znanosti podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Alati za znanost podataka | Top 12 alata
  2. Algoritmi za znanost o podacima s tipovima
  3. Uvod u karijeru podataka o znanosti
  4. Znanost podataka vs vizualizacija podataka
  5. Primjeri multivarijantne regresije
  6. Stvorite stablo odluka s prednostima
  7. Kratak pregled životnog ciklusa Data Science

Kategorija:

Veliki podaci