Kärnan i datavetenskap är matematik och statistik, vilket är en nödvändig bakgrund för att förstå och skapa avancerad analys. Faktiskt, Avancerad analys förlitar sig på statistik, liksom på operationsforskning och datorprogrammering. Den omfattar systematisk (autonom eller semi-autonom) beräkningsundersökning av data, i syfte att identifiera och tolka signifikanta mönster i data.
För närvarande söker teknikindustrin alltmer mer djup analytisk expertis att upptäcka modeller och mönster från stora datamängder. Förutom data mining tekniker är det också viktigt att ha en god förståelse för algoritmer, automatiseringstekniker, datorarkitekturer och så vidare.
Denna artikel fokuserar specifikt på datautvinningstekniker. Vi kommer att introducera sex viktiga matematik- och statistiktekniker: klassificering, association, spårningsmönster, avvikande upptäckt, regression och klustring.
Vidare kommer vi också att beskriva hur avancerad analysteknik bidrar till datautvinning. I den meningen kommer vi att förklara följande tekniker: neurala nätverk och djupinlärning, naturlig språkbehandling och dimensionalitetsreduktion.
Enligt SAS rapport om”Avancerad analys: På väg mot AI, maskininlärning och naturlig språkbehandlingTekniker som Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) och Natural Language Processing (NLP) existerar redan i årtionden. Företagen började dock bara utforska dessa avancerade analystekniker under de senaste åren. De viktigaste fördelarna med dessa tekniker är beroende av förmågan att förbättra operativ effektivitet, förstå beteenden och få en konkurrensfördel.
Data mining är en process som omfattar statistik, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Denna process möjliggör datavetare att identifiera mönster, såväl som relationer, inom datamängder. Data mining tekniker är fördelaktiga för att förutsäga trender och beteenden, vilket gör det möjligt för företag och organisationer (t.ex. politiska, akademiska etc.) att fatta välgrundade beslut.
Genom att använda intelligenta metoder, Data Mining-tekniker kan hämta information från datavilket gör det heltäckande och tolkbart. Å ena sidan har tekniska framsteg bidragit till mer omfattande datamängder, som är mer utmanande och komplexa att hantera. Å andra sidan, ju större datamängderna är, desto större är chansen att hitta relevanta insikter.
Låt oss börja med matematik- och statistikkärnteknikerna. Senare kommer vi att upptäcka hur dessa kärntekniker utvecklas till avancerad analys angående maskininlärningsmodeller och artificiell intelligens.
Klassificering kan hämta värdefull och relevant information från data. Som namnet antyder är denna analys klassificerar data i distinkta klasser enligt attribut eller egenskaper som dataelement kan dela.
Denna datautvinningsteknik tar hänsyn till särskilda attribut som är signifikant korrelerade med ett annat attribut. Tänk dig till exempel att vi utför en dataanalys för en stormarknad. Föreningsreglerna belyser att om konsumenterna köper gin köper de också toniskt vatten, vilket visar att dessa föremål är associerade.
Därför associationsanalys hjälper till att identifiera relationer mellan variabler i databaser. Dessutom kan associeringsregler ibland användas av datavetare och utvecklare att bygga program för artificiell intelligens.
Spårningsmönster är en av de mest grundläggande (men ändå värdefulla) teknikerna för datautvinning. Förutom identifiera mönster Inom datamängder kan det också övervaka förändringar i trender med tiden, vilket gör det möjligt för företag att fatta intelligenta beslut.
Förutom att identifiera mönster är det också viktigt att veta om uppgifterna har avvikelser (eller avvikelser), vilket kan ge användbara och värdefulla insikter. Enkelt uttryckt visar denna teknik objekt som skiljer sig avsevärt och är avlägsna från andra datapunkter inom en datamängd. Ibland betyder det att mätnings- eller datainmatningsfel uppstår (eller har inträffat) och snabbt bör åtgärdas; andra gånger kan det vara en möjlighet att utforska.
Regressionsanalyser används för att identifiera samband mellan variabler. Det är en teknik som används för att förstå hur en beroende variabel kan förutsägas och påverkas av den oberoende variabeln. Tänk dig till exempel att vi äger en e-handelsplattform, och vi vill förbättra våra kunders tillfredsställelse. Vår beroende variabel är ”Kundnöjdhet” och vår oberoende variabel är ”Sidhastighet”. Att utföra regressionsanalyser skulle göra det möjligt för oss att förstå hur ”kundnöjdhet” kan variera (öka eller minska) beroende på snabbare eller långsammare ”Sidhastighet”.
I det här exemplet betraktar vi en beroende variabel och en oberoende variabel; alltså är detta en Enkel regressionsanalys. Men om vi ville införa mer oberoende variabler, skulle det vara en Multipel regressionsanalys. Till exempel, hur påverkas ”Kundnöjdhet” (beroende variabel) av ”Sidhastighet” och ”Estetik” (oberoende variabler).
Därför används regressionsanalyser för att undersöka förhållandet mellan variabler och den totala styrkan i det förhållandet.
Clustering är en teknik som används för upptäck grupper (även namngivna kluster) i data. Denna process liknar på något sätt associeringstekniken, men den grupperar data enligt objektens likheter Eller vad de har gemensamt. Därför liknar objekt varandra inom en viss grupp.
Maskininlärningssystem kan använda klustertekniker för att gruppera objekt från stora datamängder och dela datapunkterna i flera kluster. Faktum är att klustring i ML är en teknik som kan användas för att uppfylla olika syften.
Att upptäcka homogena grupper (eller kluster) kan till exempel minska datakomplexiteten, men det kan också användas för att upptäcka ovanliga dataobjekt och identifiera avvikelser. I ML-klustring gör algoritmen antaganden enligt likheterna mellan datapunkter, och enligt dessa antaganden utgör den vad som är (eller inte är) ett giltigt kluster.
Det finns flera typer av klusteralgoritmer som en datavetare eller en utvecklare kan välja att hantera datamängder i maskininlärning:
Den lista över typer av kluster är ganska omfattande och kan fortsätta. Dessa är bara några av de mest populära. När man bestämmer vilken klusteralgoritm som ska tillämpas är det viktigt att överväga hur olika tillvägagångssätt kommer att skala datamängden i fråga.
Avancerad dataanalys gör det möjligt för företag och organisationer att hämta värdefulla insikter från datamängder. Det är viktigt att identifiera trender, göra förutsägelser, optimera resultat och förstå de variabler som kan påverka ett företag.
Data mining är en viktig metod inom avancerad analys för att upptäcka mönster, trender och avvikelser. Denna metod är baserad på vetenskapliga och matematiska metoder.
Förutom att omfatta datautvinning, avancerad analys förlitar sig också på Business Intelligence (BI), maskininlärning (ML), prediktiv analysoch andra analytiska kategorier. Under de senaste åren har maskindrivna tekniker (t.ex. djupinlärning) alltmer implementerats för att analysera datamängder och identifiera korrelationer och mönster mellan datapunkter.
Därför måste datavetare, förutom masterdata mining-tekniker, också utföra mer komplexa analyser som kräver Matematisk kunskap, liksom förtrogenhet med datorkodningsspråk (främst Python- och R-språk).
Fortsätt läsa för att ta reda på hur neurala nätverk och djupinlärning, Naturlig språkbehandling (NLP), och dimensionalitetsminskning används för att förbättra avancerade analytiska tekniker och metoder, särskilt när det gäller data mining.
Neurala nätverk (NN) består av datorsystem som består av samlade noder som är anslutna och bildar ett nätverk. Den är inspirerad av hur information assimileras och distribueras genom noder i biologiska system. I neurala nätverk kan varje anslutning mellan noder överföra information till andra noder, som observeras i bilden nedan.
Neurala nätverk hjälper till att skapa bättre djupinlärningsmodeller för specifika ändamål. När det gäller datautvinningstekniker kan neurala nätverk förvandla rå och ostrukturerad data till relevant information genom att identifiera mönster. Genom att använda denna teknik kan användare samla information från datamängder för att fatta mer välgrundade beslut genom neurala nätverkets förmåga att lära sig och hantera komplexa relationer. Följaktligen tillåter detta användare att fatta välgrundade och effektiva beslut.
Med tanke på neurala nätverk för datautvinning, PyTorch och TensorFlow är bland de mest populära verktygen för detta ändamål.
Mycket enkelt uttryckt är naturlig språkbehandling (NPL) hur datorer lär sig att förstå hur vi - människor - kommunicerar. Det är ett delfält av artificiell intelligens (AI) som syftar till att läsa, tolka, manipulera och förstå mänskliga språk.
NLP är en AI-teknik som kan konvertera ostrukturerade texter (på mänskliga språk) till strukturerad data som ska analyseras eller driva maskininlärningsalgoritmer. Detta är dock faktiskt en textbrytningsteknik.
Text mining är en del av data mining, men det är inte detsamma. Å ena sidan är omvandlingen från ostrukturerad textdata till strukturerad data en textbrytningsteknik. Å andra sidan fokuserar data mining på att analysera stora datamängder för att identifiera mönster och relevant information. När dessa data har omvandlats till ett strukturerat format (genom att förlita sig på textbrytningstekniker), andra datautvinningstekniker kan också implementeras för att hämta meningsfull information.
Dimensionalitetsreduktion är en teknik som används för att minska en datamängd från högdimensionellt utrymme till lågdimensionellt utrymme för att minska antalet inmatningsvariabler i datamängden och ta bort inte väsentlig information från en datamängd. Ibland kan det finnas några överflödig information Det är inte relevant för vad som behöver analyseras. Detta sker främst i stora datamängder, där dimensionalitetsreduktion blir särskilt användbar för att hantera komplexitet och säkerställa tillförlitliga insikter.
Det finns flera möjliga metoder för att genomföra dimensionalitetsreduktion, såsom Huvudkomponentanalys (PCA) och T-stokastisk granninbäddning (t-SNE).
Dimensionalitetsminskning är en viktig del av datautvinning. På grund av tekniska framsteg finns det ett följaktligen behov av att hantera datamängder med enorma datamängder. Därför blir högdimensionella data allt vanligare och mer komplexa. Genom att minska den kan datavetare analysera relevant information samtidigt som de meningsfulla egenskaperna från den ursprungliga datamängden behålls.
Data mining handlar om att identifiera mönster och hämta värdefulla insikter från insamlade data. Som artikeln belyser finns det flera datautvinningstekniker som en datavetare kan använda. De första (klassificering, associering, spårningsmönster och detektering av avvikelser) är ett bra sätt att börja utföra de väsentliga uppgifterna för datautvinning. Trots sin enkelhet ger dessa tekniker redan mycket relevant och användbar information för alla företag eller organisationer.
Regression och klustring är också viktiga data mining-tekniker. Medan regression identifierar relationerna mellan variabler; klustring, är extremt värdefullt för att upptäcka grupper.
Med tanke på de analytiska framstegen hänvisar vår artikel också till vikten av data mining inom avancerad dataanalys. Vi förklarar hur neurala nätverk, naturlig språkbehandling, och dimensionalitetsminskning kan bidra till data mining. Dessa färdigheter kommer att vara värdefulla för en datavetare, särskilt med tanke på de tekniska framsteg vi har bevittnat under de senaste åren och hur avancerad teknik (AI och ML) förväntas forma framtiden.
Marknadsföringspraktikant med särskilt intresse för teknik och forskning. På min fritid spelar jag volleyboll och skämmer bort min hund så mycket som möjligt.
Data Scientist som älskar att ta itu med utmanande problem. På fritiden bakar jag, går långa promenader och läser om genomik och näring.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
