Kernen i datavidenskab er matematik og statistik, hvilket er en nødvendig baggrund for at forstå og skabe avanceret analyse. Faktisk, Avanceret analyse er afhængig af statistik såvel som på operationel forskning og computerprogrammering. Det omfatter systematisk (autonom eller semi-autonom) beregningsmæssig undersøgelse af data med det formål at identificere og fortolke væsentlige mønstre i data.
I øjeblikket søger teknologibranchen i stigende grad mere dyb analytisk ekspertise at opdage modeller og mønstre fra store datasæt. Udover data mining teknikker er det også vigtigt at have en god forståelse af algoritmer, automatiseringsteknikker, computerarkitekturer og så videre.
Denne artikel fokuserer specifikt på datamineteknikker. Vi introducerer seks vigtige matematik- og statistikteknikker: klassificering, tilknytning, sporingsmønstre, detektion af afvigelser, regression og klyngedannelse.
Yderligere vil vi også beskrive, hvordan avancerede analyseteknologier bidrager til data mining. I den forstand vil vi forklare følgende teknologier: neurale netværk og dyb læring, naturlig sprogbehandling og dimensionalitetsreduktion.
Ifølge SAS's rapport om“Avanceret analyse: På vej mod AI, maskinlæring og naturlig sprogbehandlingTeknologier som Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) og Natural Language Processing (NLP) eksisterer allerede i årtier. Virksomheder begyndte dog først at udforske disse avancerede analyseteknologier i løbet af de sidste år. De vigtigste fordele ved disse teknologier er afhængige af evnen til at forbedre driftseffektiviteten, forstå adfærd og få en konkurrencemæssig fordel.
Data mining er en proces, der omfatter statistik, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Denne proces muliggør dataforskere at identificere mønstre, såvel som forhold, inden for datasæt. Data mining teknikker er fordelagtige til at forudsige tendenser og adfærd, så virksomheder og organisationer (f.eks. politiske, akademiske osv.) kan træffe informerede beslutninger.
Ved at bruge intelligente metoder, data mining teknikker er i stand til at hente information fra dataDet gør den omfattende og fortolkbar. På den ene side har teknologiske fremskridt bidraget til mere omfattende datamængder, som er mere udfordrende og komplekse at håndtere. På den anden side, jo større datasættene er, jo større er chancerne for at finde relevant indsigt.
Lad os starte med matematik- og statistiske kerneteknikker. Senere vil vi opdage, hvordan disse kerneteknikker udvikler sig til avanceret analyse vedrørende maskinlæringsmodeller og kunstig intelligens.
Klassificering kan hente værdifuld og relevant information fra dataene. Som navnet antyder, er analysen klassificerer data i forskellige klasser i henhold til attributter eller karakteristika, som dataelementer kan dele.
Denne data mining teknik overvejer særlige attributter, der er signifikant korreleret med en anden attribut. Forestil dig for eksempel, at vi udfører en dataanalyse for et supermarked. Foreningsreglerne fremhæver, at hvis forbrugerne køber gin, køber de også tonicvand, hvilket viser, at disse varer er forbundet.
Derfor associeringsanalyse hjælper med at identificere relationer mellem variabler i databaser. Desuden kan associeringsregler undertiden bruges af dataforskere og udviklere at opbygge kunstige intelligensprogrammer.
Sporingsmønstre er en af de mest basale (alligevel dyrebare) data mining teknikker. I tillæg til Identificering af mønstre Inden for datasæt kan det også overvåge ændringer i tendenser over tid, hvilket giver virksomheder mulighed for at træffe intelligente beslutninger.
Ud over at identificere mønstre er det også vigtigt at vide, om dataene har afvigelser (eller anomalier), som kan give brugbar og værdifuld indsigt. Kort sagt viser denne teknik elementer, der adskiller sig væsentligt og er fjernt fra andre datapunkter i et datasæt. Nogle gange betyder det, at måling eller dataindtastningsfejl opstår (eller er opstået) og skal hurtigt løses; andre gange kan det være en mulighed for at udforske.
Regressionsanalyser bruges til at identificere sammenhænge mellem variabler. Det er en teknik, der anvendes til at forstå, hvordan en afhængig variabel kan forudsiges og påvirkes af den uafhængige variabel. Forestil dig for eksempel, at vi ejer en e-handelsplatform, og vi ønsker at forbedre vores kunders tilfredshed. Vores afhængige variabel er „Kundetilfredshed“, og vores uafhængige variabel er „Sidehastighed“. Udførelse af regressionsanalyser vil give os mulighed for at forstå, hvordan „kundetilfredshed“ kan variere (stige eller falde) i henhold til hurtigere eller langsommere „Sidehastighed“.
I dette eksempel betragter vi en afhængig variabel og en uafhængig variabel; således er dette en Enkel regressionsanalyse. Men hvis vi ønskede at introducere mere uafhængige variabler, ville det være en Multipel regressionsanalyse. For eksempel, hvordan påvirkes „Kundetilfredshed“ (afhængig variabel) af „Sidehastighed“ og „Æstetik“ (uafhængige variabler).
Derfor bruges regressionsanalyser til at undersøge forholdet mellem variabler og den samlede styrke af dette forhold.
Clustering er en teknik, der bruges til opdag grupper (også navngivet klynger) i dataene. Denne proces ligner på en eller anden måde associeringsteknikken, men den grupperer data i henhold til objekternes ligheder Eller hvad de har til fælles. Derfor ligner objekter hinanden inden for en bestemt gruppe.
Maskinlæringssystemer kan bruge klyngeteknikker til at gruppere elementer fra store datasæt og opdele datapunkterne i flere klynger. Faktisk er klyngedannelse i ML en teknik, der kan bruges til at opfylde forskellige formål.
For eksempel kan opdagelse af homogene grupper (eller klynger) reducere datakompleksiteten, men det kan også bruges til at opdage usædvanlige dataobjekter og identificere afvigelser. I ML-klynger gør algoritmen antagelser i henhold til lighederne mellem datapunkter, og ifølge disse antagelser udgør den, hvad der er (eller ikke er) en gyldig klynge.
Der er flere typer klyngealgoritmer, som en dataforsker eller en udvikler kan vælge at håndtere datasæt i maskinlæring:
Den liste over typer klyngedannelse er ret omfattende og kunne fortsætte. Disse er blot nogle af de mest populære. Når man beslutter, hvilken klyngealgoritme der skal anvendes, er det vigtigt at overveje, hvordan forskellige tilgange vil skalere det pågældende datasæt.
Avanceret dataanalyse giver virksomheder og organisationer mulighed for at hente værdifuld indsigt fra datasæt. Det er vigtigt at identificere tendenser, lave forudsigelser, optimere resultater og forstå de variabler, der kan påvirke en virksomhed.
Data mining er en vigtig metode inden for avanceret analyse at opdage mønstre, tendenser og anomalier. Denne metode er baseret på videnskabelige og matematiske metoder.
Ud over at omfatte datamining, avanceret analyse er også afhængig af Business Intelligence (BI), maskinindlæring (ML), forudsigelig analyseog andre analytiske kategorier. I løbet af de senere år er maskindrevne teknikker (f.eks. Deep learning) i stigende grad blevet implementeret til at analysere datasæt og identificere korrelationer og mønstre mellem datapunkter.
Derfor skal dataforskere ud over masterdata mining-teknikker også udføre mere komplekse analyser, der kræver matematisk viden, samt fortrolighed med computerkodningssprog (primært Python og R sprog).
Fortsæt med at læse for at finde ud af hvordan neurale netværk og dyb læring, Naturlig sprogbehandling (NLP), og dimensionalitetsreduktion bruges til at forbedre avancerede analytiske teknikker og metoder, især når det kommer til datamining.
Neurale netværk (NN'er) består af computersystemer sammensat af indsamlede noder, der er forbundet og danner et netværk. Det er inspireret af, hvordan information assimileres og distribueres gennem knudepunkter i biologiske systemer. I neurale netværk kan hver forbindelse mellem noder videregive information til andre noder, som observeret på billedet nedenfor.
Neurale netværk hjælper med at skabe bedre dybe læringsmodeller til specifikke formål. Med hensyn til data mining teknikker kan neurale netværk omdanne rå og ustrukturerede data til relevant information ved at identificere mønstre. Ved hjælp af denne teknik kan brugerne akkumulere information fra datasæt for at træffe mere informerede beslutninger gennem neurale netværks evne til at lære og håndtere komplekse relationer. Derfor giver dette brugerne mulighed for at træffe informerede og effektive beslutninger.
Overvejer neurale netværk til datamining, PyTorch og TensorFlow er blandt de mest populære værktøjer til dette formål.
Meget enkelt sagt er naturlig sprogbehandling (NPL) hvordan computere læres at forstå, hvordan vi - mennesker - kommunikerer. Det er et underfelt af kunstig intelligens (AI), der sigter mod at læse, fortolke, manipulere og forstå menneskelige sprog.
NLP er en AI-teknologi, der kan konvertere ustrukturerede tekster (på menneskelige sprog) til strukturerede data, der skal analyseres eller drive maskinlæringsalgoritmer. Dette er dog faktisk en tekstmineteknik.
Tekstmining er en del af data mining, men det er ikke det samme. På den ene side er omdannelsen fra ustrukturerede tekstdata til strukturerede data en tekstmineteknik. På den anden side fokuserer data mining på at analysere store datasæt for at identificere mønstre og relevant information. Når disse data er omdannet til et struktureret format (ved at stole på tekstmineteknikker), andre datamineteknikker kan også implementeres for at hente meningsfuld information.
Dimensionalitetsreduktion er en teknik, der bruges til at reducere et datasæt fra højdimensionelt rum til lavdimensionelt rum for at reducere antallet af inputvariabler i datasættet og fjerne ikke væsentlige oplysninger fra et datasæt. Nogle gange kan der eksistere nogle overflødige oplysninger Det er ikke relevant for det, der skal analyseres. Dette sker hovedsageligt i store datasæt, hvor dimensionalitetsreduktion bliver særlig nyttig til at håndtere kompleksitet og sikre pålidelig indsigt.
Der er flere mulige metoder, når man udfører dimensionalitetsreduktion, såsom Hovedkomponentanalyse (PCA) og T-stokastisk naboindlejring (t-SNE).
Dimensionsreduktion er en vigtig del af datamining. På grund af teknologiske fremskridt er der et følgelig behov for at håndtere datasæt med enorme datamængder. Derfor bliver højdimensionelle data i stigende grad mere almindelige og komplekse. Reduktion af det giver dataforskere mulighed for at analysere relevant information samtidig med at de meningsfulde egenskaber fra det oprindelige datasæt bevares.
Data mining handler om at identificere mønstre og hente værdifuld indsigt fra indsamlede data. Som artiklen fremhæver, er der flere data mining teknikker, som en dataforsker kan anvende. De første (klassificering, tilknytning, sporingsmønstre og detektion af afvigelser) er en fantastisk måde at begynde at udføre de væsentlige opgaver i datamining. På trods af deres enkelhed giver disse teknikker allerede meget Relevant og nyttig information for enhver virksomhed eller organisation.
Regression og klyngedannelse er også vigtige data mining teknikker. Mens regression identificerer forholdet mellem variabler; klyngedannelse, er ekstremt værdifuldt for at opdage grupper.
I betragtning af de analytiske fremskridt henviser vores artikel også til vigtigheden af data mining inden for avanceret dataanalyse. Vi forklarer hvordan neurale netværk, naturlig sprogbehandling, og dimensionalitetsreduktion kan bidrage til data mining. Disse færdigheder vil være værdifulde for en dataforsker, især i betragtning af de teknologiske fremskridt, vi har været vidne til i løbet af de sidste år, og hvordan avancerede teknologier (AI og ML) forventes at forme fremtiden.
Marketing praktikant med særlig interesse for teknologi og forskning. I min fritid spiller jeg volleyball og forkæler min hund så meget som muligt.
Data Scientist, der elsker at tackle udfordrende problemer. I min fritid bager jeg, går lange gåture og læser om genomik og ernæring.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
