Увод у технике науке о подацима
У данашњем свету где су подаци ново злато, постоје различите врсте анализа доступних за посао. Резултат пројекта науке о подацима се увелике разликује у зависности од врсте расположивих података, а самим тим и утицај је променљив. Пошто је на располагању много различитих врста анализа, постаје неопходно да се схвати које неколико основних техника треба одабрати. Суштински циљ техника науке о подацима није само тражење релевантних информација, већ и откривање слабих веза које имају тенденцију да модел лоше ради.
Шта је наука о подацима?
Наука података је област која се шири кроз више дисциплина. Укључује научне методе, процесе, алгоритме и системе за прикупљање знања и рад на истом. Ово поље укључује различите жанрове и заједничка је платформа за обједињавање појмова статистике, анализе података и машинског учења. У том смислу, теоријско знање о статистици, заједно са подацима у реалном времену и техникама за машинско учење раде руку под руку, како би се добили корисни резултати за пословање. Користећи различите технике коришћене у науци о подацима, ми у данашњем свету можемо наговестити боље одлучивање које би у супротном могло пропустити људско око и ум. Запамтите да машина никада не заборавља! Да бисте максимализирали профит у свету вођеном подацима, магија Дата Сциенце-а је неопходно средство које треба имати.
Различите врсте научне технике
У наредних неколико одломака размотрићемо уобичајене технике науке о подацима које се користе у сваком другом пројекту. Иако понекад техника науке о подацима може бити специфична за пословне проблеме и можда не спада у следеће категорије, потпуно је у реду да их назовемо као разне врсте. На високом нивоу, поделимо технике на супервизоване (знамо циљни утицај) и неодржаване (не знамо за циљну варијаблу коју покушавамо да постигнемо). На следећем нивоу, технике се могу поделити у смислу
- Резултат који бисмо добили или која је намера пословног проблема
- Врста коришћених података.
Погледајмо прво сегрегацију на основу намере.
1. Ненадзоровано учење
- Детекција аномалије
У овој врсти технике препознајемо неочекивану појаву у целокупном скупу података. Пошто се понашање разликује од стварног збивања података, основне претпоставке су:
- Појава ових случајева је врло мала.
- Разлика у понашању је значајна.
Објашњени су алгоритми аномалије, као што је Исолатион Форест, који даје резултат за сваки запис у скупу података. Овај алгоритам је модел заснован на дрвећу. Користећи ову врсту технике детекције и њену популарност они се користе у различитим пословним случајевима, на пример, прикази веб страница, стопа раста, приход по клику итд. На доњем графикону можемо објаснити како изгледа аномалија.
Овде оне у плавој боји представљају аномалију у скупу података. Они се разликују од редовне линије тренда и мање се јављају.
- Анализа кластера
Кроз ову анализу, главни задатак је поделити целокупни скуп података у групе тако да се тренд или особине података из једне групе података прилично наликују једна другој. У терминологији науке о подацима називамо их групом. На пример, у малопродаји постоји план за обим пословања и постаје неопходно знати како би се нови купци понашали у новој регији на основу ранијих података које имамо. Постаје немогуће осмислити стратегију за сваког појединца у популацији, али би било корисно спојити становништво у кластере тако да ће стратегија бити ефикасна у групи и скалабилна.
Овде су плава и наранџаста боја различити гроздови који у себи имају јединствене особине.
- Анализа асоцијације
Ова анализа нам помаже у изградњи занимљивих односа између ставки у скупу података. Ова анализа открива скривене односе и помаже у представљању ставки скупа података у облику правила придруживања или скупа честих ставки. Правило придруживања је подељено на 2 корака:
- Честа генерација скупа предмета: У овом се генерише скуп где се често појављују предмети који се постављају заједно.
- Генерација правила: Горе постављени скуп пролази кроз различите слојеве формирања правила како би се изградио скривени однос између себе. На примјер, скуп може пасти или у концептуалне или имплементацијске проблеме или у проблеме апликације. Они се затим разгранавају у одговарајућа стабла како би изградили правила придруживања.
На пример, АПРИОРИ је алгоритам за изградњу правила асоцијације.
2. Надзирано учење
- Регресиона анализа
У регресијској анализи дефинишемо зависну / циљну варијаблу и остале варијабле као независне варијабле и на крају хипотетизирамо како једна / више независних варијабли утичу на циљану варијаблу. Регресија са једном независном променљивом назива се униваријантна, а са више је позната као мултиваријантна. Разјаснимо користећи униваријатну, а затим скалирану за мултиваријантну.
На пример, и је циљна варијабла, а к 1 је независна варијабла. Дакле, из знања о правој линији, једнаџбу можемо написати као и = мк 1 + ц. Овде “м” одређује колико снажно на и утиче к 1 . Ако је „м“ врло близу нули, то значи да са променом к 1, и не утиче снажно. Са бројем већим од 1, утицај постаје јачи и мала промена к 1 води у велике варијације и. Слично као униваријат, у мултиваријату се може записати као и = м 1 к 1 + м 2 к 2 + м 3 к 3 ………., Овде је утицај сваке независне променљиве одређен одговарајућим „м“.
- Анализа класификације
Слично као и анализа кластера, алгоритми за класификацију се граде са циљаном променљивом у облику класа. Разлика између кластерирања и класификације лежи у чињеници да у кластерирању не знамо у коју групу спадају тачке података, док у класификацији знамо у коју групу припада. А од регресије се разликује из перспективе да би број група требао бити фиксни број за разлику од регресије, то је континуирано. Постоји гомила алгоритама у класификацијској анализи, на пример, Векторске машине за подршку, Логистичка регресија, Дрвеће одлука итд.
Закључак
Закључно, разумемо да је свака врста анализа сама по себи обимна, али овде можемо пружити мали укус различитим техникама. У наредних неколико напомена узели бисмо сваку од њих засебно и ушли у детаље о различитим под-техникама кориштеним у свакој родитељској техници.
Препоручени чланак
Ово је водич за технику науке о подацима. Овде смо разговарали о увођењу и различитим врстама техника у науци о подацима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциенце Тоолс | Топ 12 алата
- Алгоритми података о типовима података
- Увод у науку о каријери података
- Дата Сциенце вс визуализација података
- Примери мултиваријантне регресије
- Креирајте стабло одлука са предностима
- Кратак преглед животног циклуса Дата Сциенце