Im Mittelpunkt von Datenwissenschaft sind Mathematik und Statistik, was ein notwendiger Hintergrund ist, um fortgeschrittene Analysen zu verstehen und zu erstellen. In der Tat fortgeschrittene Analytik stützt sich auf Statistiken sowie auf Betriebsforschung und Computerprogrammierung. Es umfasst die systematische (autonome oder halbautonome) rechnergestützte Untersuchung von Daten mit dem Ziel identifiziere und interpretiere signifikante Muster in Daten.
Derzeit sucht die Technologiebranche zunehmend nach mehr tiefes analytisches Fachwissen um Modelle und Muster aus großen Datensätzen zu entdecken. Neben Data-Mining-Techniken ist es auch wichtig, ein gutes Verständnis von Algorithmen, Automatisierungstechniken, Computerarchitekturen usw. zu haben.
Dieser Artikel konzentriert sich speziell auf Data-Mining-Techniken. Wir werden sechs grundlegende mathematische und statistische Techniken vorstellen: Klassifikation, Assoziation, Tracking-Muster, Ausreißererkennung, Regression und Clustering.
Darüber hinaus werden wir auch beschreiben, wie fortschrittliche Analysetechnologien zum Data Mining beitragen. In diesem Sinne werden wir die folgenden Technologien erläutern: neuronale Netzwerke und Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Dimensionsreduktion.
Laut dem Bericht von SAS über“Advanced Analytics: Auf dem Weg zu KI, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung„, Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Natural Language Processing (NLP) existieren bereits seit Jahrzehnten. Unternehmen haben jedoch erst in den letzten Jahren damit begonnen, diese fortschrittlichen Analysetechnologien zu erforschen. Die Hauptvorteile dieser Technologien beruhen auf der Fähigkeit, die betriebliche Effizienz zu verbessern, Verhaltensweisen zu verstehen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Data Mining ist ein Prozess, der Statistik, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) umfasst. Dieser Prozess ermöglicht Datenwissenschaftler zu identifizieren Muster, sowie Beziehungen, innerhalb von Datensätzen. Data-Mining-Techniken sind vorteilhaft, um Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen, sodass Unternehmen und Organisationen (z. B. aus Politik, Wissenschaft usw.) fundierte Entscheidungen treffen können.
Durch den Einsatz intelligenter Methoden Data-Mining-Techniken sind in der Lage, Informationen aus Daten abzurufenund macht es umfassend und interpretierbar. Einerseits haben technologische Fortschritte zu umfangreicheren Datenmengen beigetragen, deren Handhabung schwieriger und komplexer ist. Andererseits sind die Chancen, relevante Erkenntnisse zu finden, umso höher, je größer die Datensätze sind.
Beginnen wir mit den mathematischen und statistischen Kerntechniken. Später werden wir herausfinden, wie sich diese Kerntechniken zu fortschrittlichen Analysen in Bezug auf Modelle für maschinelles Lernen weiterentwickeln und künstliche Intelligenz.
Durch die Klassifizierung können wertvolle und relevante Informationen aus den Daten abgerufen werden. Wie der Name schon sagt, diese Analyse klassifiziert Daten in verschiedene Klassen nach Attributen oder Merkmalen, die Datenelemente gemeinsam haben können.
Diese Data-Mining-Technik berücksichtigt bestimmte Attribute, die signifikant mit einem anderen Attribut korrelieren. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, wir führen eine Datenanalyse für einen Supermarkt durch. In den Verbandsregeln wird hervorgehoben, dass Verbraucher, wenn sie Gin kaufen, auch Tonic Water kaufen, was zeigt, dass diese Artikel miteinander verbunden sind.
Deshalb Die Assoziationsanalyse hilft, Beziehungen zwischen Variablen in Datenbanken zu identifizieren. Darüber hinaus können Assoziationsregeln manchmal von Datenwissenschaftlern verwendet werden und Entwickler um Programme für künstliche Intelligenz zu entwickeln.
Das Tracking von Mustern ist eine der grundlegendsten (aber wertvollsten) Data-Mining-Techniken. Zusätzlich zu Muster identifizieren innerhalb von Datensätzen kann es auch Überwachen Sie Veränderungen der Trends im Laufe der Zeit, sodass Unternehmen intelligente Entscheidungen treffen können.
Neben der Identifizierung von Mustern ist es auch wichtig zu wissen, ob die Daten Ausreißer (oder Anomalien) aufweisen, die Folgendes bieten können umsetzbare und wertvolle Erkenntnisse. Einfach ausgedrückt, zeigt diese Technik Elemente, die sich erheblich unterscheiden und von anderen Datenpunkten innerhalb eines Datensatzes entfernt sind. Manchmal bedeutet dies, dass ein Mess- oder Dateneingabefehler aufgetreten ist (oder aufgetreten ist), der schnell behoben werden sollte. In anderen Fällen kann es eine Gelegenheit sein, dies zu untersuchen.
Regressionsanalysen werden verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Es ist eine Technik, die angewendet wird, um zu verstehen, wie ein Eine abhängige Variable kann durch die unabhängige Variable vorhergesagt und beeinflusst werden. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, wir besitzen eine E-Commerce-Plattform und möchten die Zufriedenheit unserer Kunden verbessern. Unsere abhängige Variable ist „Kundenzufriedenheit“ und unsere unabhängige Variable ist „Seitengeschwindigkeit“. Die Durchführung von Regressionsanalysen würde es uns ermöglichen, zu verstehen, wie die „Kundenzufriedenheit“ je nach schnellerer oder langsamerer „Seitengeschwindigkeit“ variieren (zunehmen oder sinken) kann.
In diesem Beispiel betrachten wir eine abhängige Variable und eine unabhängige Variable; das ist also eine Einfache Regressionsanalyse. Wenn wir jedoch mehr unabhängige Variablen einführen wollten, wäre das eine Multiple Regressionsanalyse. Wie wird beispielsweise die „Kundenzufriedenheit“ (abhängige Variable) durch „Seitengeschwindigkeit“ und „Ästhetik“ (unabhängige Variablen) beeinflusst?
Daher werden Regressionsanalysen verwendet, um die Beziehung zwischen Variablen und die Gesamtstärke dieser Beziehung zu untersuchen.
Clustering ist eine Technik, die verwendet wird, um Gruppen entdecken (auch Cluster genannt) in den Daten. Dieser Prozess ähnelt in gewisser Weise der Assoziationstechnik, gruppiert die Daten jedoch nach Ähnlichkeiten der Objekte oder was sie gemeinsam haben. Daher sind Objekte innerhalb einer bestimmten Gruppe einander ähnlich.
Systeme für maschinelles Lernen können Clustering-Techniken verwenden, um Elemente aus großen Datensätzen zu gruppieren und die Datenpunkte in mehrere Cluster aufzuteilen. Tatsächlich ist Clustering in ML eine Technik, die verwendet werden kann, um verschiedene Zwecke zu erfüllen.
Beispielsweise kann die Erkennung homogener Gruppen (oder Cluster) die Datenkomplexität reduzieren, aber sie kann auch verwendet werden, um ungewöhnliche Datenobjekte zu entdecken und Ausreißer zu identifizieren. Beim ML-Clustering geht der Algorithmus von Annahmen aus, die auf den Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten beruhen, und anhand dieser Annahmen stellt er fest, was ein gültiger Cluster ist (oder nicht).
Es gibt verschiedene Arten von Clustering-Algorithmen, die ein Datenwissenschaftler oder ein Entwickler wählen kann, um Datensätze beim maschinellen Lernen zu verarbeiten:
Das Liste der Clustertypen ist ziemlich umfangreich und könnte weitergehen. Dies sind nur einige der beliebtesten. Bei der Entscheidung, welcher Clustering-Algorithmus angewendet werden soll, ist es wichtig zu berücksichtigen, wie verschiedene Ansätze den betreffenden Datensatz skalieren werden.
Fortgeschrittene Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, wertvolle Erkenntnisse aus Datensätzen abzurufen. Es ist wichtig, Trends zu erkennen, Prognosen zu treffen, Ergebnisse zu optimieren und die Variablen zu verstehen, die ein Unternehmen beeinflussen könnten.
Data Mining ist eine entscheidende Methode innerhalb von Advanced Analytics um Muster, Trends und Anomalien zu entdecken. Diese Methode basiert auf wissenschaftlichen und mathematischen Methoden.
Zusätzlich zu umfassender Data Mining, Advanced Analytics stützt sich auch auf Geschäftsintelligenz (BI), maschinelles Lernen (ML), prädiktive Analyseund andere analytische Kategorien. In den letzten Jahren wurden zunehmend maschinengetriebene Techniken (z. B. Deep Learning) eingeführt, um Datensätze zu analysieren und Korrelationen und Muster zwischen Datenpunkten zu identifizieren.
Daher müssen Datenwissenschaftler zusätzlich zu den Techniken des Master Data Mining auch komplexere Analysen durchführen, die Folgendes erfordern mathematisches Wissen, sowie Vertrautheit mit Computer-Codierungssprachen (hauptsächlich Python- und R-Sprache).
Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie neuronale Netze und Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), und Reduzierung der Dimensionalität werden verwendet, um fortgeschrittene Analysetechniken und -methoden zu verbessern, insbesondere wenn es um Data Mining geht.
Neuronale Netzwerke (NNs) bestehen aus Rechensystemen, die aus gesammelten Knoten bestehen, die miteinander verbunden sind und ein Netzwerk bilden. Es ist inspiriert von der Art und Weise, wie Informationen über Knoten in biologischen Systemen aufgenommen und verteilt werden. In neuronalen Netzwerken kann jede Verbindung zwischen Knoten Informationen an andere Knoten weitergeben, wie in der Abbildung unten zu sehen ist.
Neuronale Netze helfen dabei, besser zu kreieren Deep-Learning-Modelle für bestimmte Zwecke. Was die Data-Mining-Techniken anbelangt, so können neuronale Netze rohe und unstrukturierte Daten in relevante Informationen umwandeln, indem sie Muster identifizieren. Mithilfe dieser Technik können Benutzer Informationen aus Datensätzen sammeln, um fundiertere Entscheidungen zu treffen Fähigkeit eines neuronalen Netzwerks, zu lernen und mit komplexen Zusammenhängen umzugehen. Folglich ermöglicht dies den Benutzern, fundierte und effiziente Entscheidungen zu treffen.
Berücksichtigung neuronaler Netze für das Data-Mining PyTorch und TensorFlow gehören zu den beliebtesten Tools für diesen Zweck.
Ganz einfach ausgedrückt, Natural Language Processing (NPL) ist wie Computern beigebracht wird zu verstehen, wie wir — Menschen — kommunizieren. Es ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das darauf abzielt, menschliche Sprachen zu lesen, zu interpretieren, zu manipulieren und zu verstehen.
NLP ist eine KI-Technologie, die unstrukturierte Texte (in menschlichen Sprachen) in strukturierte Daten umwandeln kann, um sie zu analysieren oder Algorithmen für maschinelles Lernen zu steuern. Tatsächlich handelt es sich dabei jedoch um eine Text-Mining-Technik.
Text Mining ist ein Teil des Data Mining, aber es ist nicht dasselbe. Einerseits ist die Transformation von unstrukturierten Textdaten zu strukturierten Daten eine Text-Mining-Technik. Andererseits konzentriert sich Data Mining auf die Analyse großer Datensätze, um Muster und relevante Informationen zu identifizieren. Sobald diese Daten in ein strukturiertes Format umgewandelt wurden (mithilfe von Text-Mining-Techniken), können andere Data-Mining-Techniken kann auch implementiert werden, um aussagekräftige Informationen abzurufen.
Die Dimensionsreduktion ist eine Technik, die verwendet wird, um einen Datensatz vom hochdimensionalen Raum auf den niedrigdimensionalen Raum zu reduzieren, um die Anzahl der Eingabevariablen im Datensatz zu reduzieren und nicht wesentliche Informationen aus einem Datensatz zu entfernen. Manchmal gibt es vielleicht welche redundante Informationen das ist nicht relevant für das, was analysiert werden muss. Dies tritt hauptsächlich bei großen Datensätzen auf, bei denen die Reduzierung der Dimensionalität besonders nützlich ist, um die Komplexität zu bewältigen und zuverlässige Erkenntnisse zu gewährleisten.
Es gibt mehrere mögliche Methoden, um die Dimensionalitätsreduktion durchzuführen, wie zum Beispiel Hauptkomponentenanalyse (PCA) und T-Stochastische Nachbareinbettung (t-SNE).
Die Reduzierung der Dimensionalität ist ein wichtiger Bestandteil von Data Mining. Aufgrund des technologischen Fortschritts besteht daher die Notwendigkeit, Datensätze mit riesigen Datenmengen zu verarbeiten. Daher werden hochdimensionale Daten zunehmend gebräuchlicher und komplexer. Ihre Reduzierung ermöglicht es Datenwissenschaftlern, relevante Informationen zu analysieren unter Beibehaltung der aussagekräftigen Eigenschaften des ursprünglichen Datensatzes.
Beim Data Mining geht es darum, Muster zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse aus gesammelten Daten abzurufen. Wie der Artikel hervorhebt, gibt es verschiedene Data-Mining-Techniken, die ein Datenwissenschaftler anwenden kann. Die ersten (Klassifizierung, Zuordnung, Verfolgungsmuster und Ausreißererkennung) sind eine großartige Möglichkeit, mit der Ausführung der wesentlichen Aufgaben des Data Mining zu beginnen. Trotz ihrer Einfachheit bieten diese Techniken bereits sehr relevante und nützliche Informationen für jedes Unternehmen oder jede Organisation.
Regression und Clustering sind auch wichtige Data-Mining-Techniken. Während die Regression die Beziehungen zwischen Variablen identifiziert, ist Clustering äußerst nützlich, um Gruppen zu ermitteln.
In Anbetracht der analytischen Fortschritte bezieht sich unser Artikel auch auf die Bedeutung von Data Mining in der fortgeschrittenen Datenanalyse. Wir erklären wie neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, und Reduzierung der Dimensionalität kann zum Data Mining beitragen. Diese Fähigkeiten werden für einen Datenwissenschaftler von unschätzbarem Wert sein, insbesondere angesichts des technologischen Fortschritts, den wir in den letzten Jahren erlebt haben, und angesichts der Tatsache, dass fortschrittliche Technologien (KI und ML) die Zukunft prägen werden.
Marketing-Praktikant mit besonderem Interesse an Technologie und Forschung. In meiner Freizeit spiele ich Volleyball und verwöhne meinen Hund so gut es geht.
Datenwissenschaftler, der es liebt, herausfordernde Probleme anzugehen. In meiner Freizeit backe ich, mache lange Spaziergänge und lese über Genomik und Ernährung.
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