Увод у технике анализе података
У 21. веку Анализа података је једна од најчешће коришћених речи у сваком домену. Дакле, данас да видимо шта уопште значи анализа података и неке важне технике у анализи података. Анализа података је процес инспекције, чишћења, трансформације и моделирања података с намјером да се открију корисне информације које могу донијети одлуку да буде боља. У 2019. години, економиста је рекао: „Највреднија имовина на свијету више није нафта, већ ДАТА“. Анализа података је уско повезана са визуализацијом података. На основу количине података које индустрије генеришу сваке минуте, а на основу њихових потреба постојале су различите технике. Да видимо шта су они у следећем одељку. У овој теми ћемо сазнати о Врсте техника анализе података.
Важне врсте техника анализе података
Технике анализе података широко су класификоване у две врсте
- Методе засноване на математичким и статистичким приступима
- Методе засноване на вештачкој интелигенцији и машинском учењу
Математички и статистички приступи
1. Дескриптивна анализа: Дескриптивна анализа је важан први корак за спровођење статистичке анализе. Пружа нам идеју о расподјели података, помаже у откривању одметника и омогућава нам идентификацију асоцијација међу варијаблама, припремајући податке за даљњу статистичку анализу. Дескриптивна анализа огромног скупа података може се олакшати њиховим разбијањем на две категорије, они су описна анализа за сваку појединачну променљиву и описна анализа за комбинације променљивих.
2. Регресијска анализа: Регресијска анализа једна је од доминантних техника анализе података која се тренутно користи у индустрији. У овој врсти технике можемо видети однос две или више варијабли које нас занимају, а у основи сви проучавају утицај једне или више независних променљивих на зависну променљиву. Да бисмо видели постоји ли неки однос између променљивих или не, прво морамо да исцртамо податке на табели и биће видљиво да ли постоји неки однос. На пример, узмите у обзир графикон који је дат у наставку како бисте јасно разумели.
Код вађења података, ова техника се користи за предвиђање вредности променљиве у том одређеном скупу података. Постоје различите врсте регресијских модела у употреби. Неке од њих су линеарна регресија, логистичка регресија и вишеструка регресија.
3. Дисперзијска анализа: Дисперзија је степен до кога се дистрибуција растеже или стеже. У математичком приступу дисперзија се може дефинисати на два начина, у основи разлика вредности међу собом и друго, разлика између просечне вредности. Ако је разлика између вредности и просека врло мала, онда можемо рећи да је дисперзија у овом случају мања. А неке од уобичајених мера дисперзије су варијанца, стандардна девијација и интерквартилни распон.
4. Факторска анализа: Факторска анализа је врста анализе података која помаже у проналажењу основне структуре у скупу променљивих. Помаже у проналажењу независних варијабли у скупу података који описују обрасце и моделе односа. То је први корак ка групирању и поступцима класификације. Факторска анализа је такође повезана са анализом главних компоненти (ПЦА), али обе нису идентичне. ПЦА можемо назвати основном верзијом истраживачке факторске анализе
5. Временска серија: Анализа временских серија је техника анализе података која се бави подацима из временске серије или анализом тренда. Да сада разумемо шта су подаци временских серија? Подаци временске серије су подаци у низу одређених временских интервала или периода. Ако научно видимо, већина мерења се врши временом.
Методе засноване на машинском учењу и вештачкој интелигенцији
1. Дрвеће одлучивања: Анализа стабла одлука је графички приказ, сличан структури налик на дрвеће у којој се проблеми у доношењу одлука могу видети у облику дијаграма тока, сваки са гранама за алтернативне одговоре. Стабла одлука су тип приступа одоздо према доље, с првим чвором одлуке на врху, а на основу одговора на првом чвору одлуке бит ће подијељено у гране и настављат ће се све док дрво не дође до коначне одлуке. Гране које се више не деле, познате су као листови.
2. Неуронске мреже: Неуронске мреже су скуп алгоритама који су осмишљени да опонашају људски мозак. Такође је позната и као „Мрежа вештачких неурона“. Примена неуронске мреже у ископавању података је врло широка. Имају високу способност прихватања бучних података и резултата високе тачности. На основу потребе да се тренутно користе многе врсте неуронских мрежа, неке од њих су понављајуће неуронске мреже и конволуционарне неуронске мреже. Конволуционарне неуронске мреже се највише користе у обради слике, обради природног језика и системима препорука. Понављајуће неуронске мреже углавном се користе за препознавање рукописа и говора.
3. Еволуцијски алгоритми: Еволуцијски алгоритми користе механизме инспирисане рекомбинацијом и селекцијом. Ове врсте алгоритама су независне од домена и имају могућност истраживања великих скупова података, откривања образаца и решења. Они су неосјетљиви на буку у поређењу с другим техникама података.
4. Нејасна логика: то је приступ рачунању заснован на „степену истине“, а не уобичајеној „логичкој логици“ (истина / лаж или 0/1). Као што је горе дискутирано у стаблима одлука на чвору одлуке, одговор имамо или да или не, шта ако имамо ситуацију у којој не можемо одлучити апсолутно да или апсолутно не? У тим случајевима нејасна логика игра важну улогу. То је разнолико вреднована логика у којој вредност истине може бити између потпуно истините и потпуно неистините, односно може узети било коју стварну вредност између 0 и 1. Фуззи логика је применљива када постоји значајна количина буке.
Закључак
Тешко питање са којим се суочавају све компаније или компаније је која врста технике анализе података је најбоља за њих? Не можемо дефинисати ниједну технику као најбољу уместо тога што можемо учинити је испробати више техника и видети која најбоља одговара нашем скупу података и користити је. Горе наведене технике су неке од важних техника које се тренутно користе у индустрији.
Препоручени чланци
Ово је водич за Врсте техника анализе података Овде смо расправљали о врстама техника анализе података које се тренутно користе у индустрији. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Алати за науку о подацима
- Дата Сциенце Платформ
- Каријера науке о подацима
- Биг Дата Тецхнологиес
- Кластерирање у машинском учењу
- Фуззи Логиц Систем | Када се користи, архитектура
- Комплетан водич за имплементацију неуронских мрежа
- Шта је анализа података?
- Креирајте стабло одлука са предностима
- Водич за различите врсте анализе података