Введение:

Привет всем, Наука о данных (DS) – это мультидисциплинарная область исследований, целью которой является решение проблем, связанных с большими данными. Наука о данных — это область, которая управляет, манипулирует, извлекает и интерпретирует знания из огромного количества данных. Существует множество методов и алгоритмов машинного обучения, которые используются для извлечения шаблона из огромного количества данных. Перед этим дайте мне знать о типах аналитики, типах обучения, интеллектуального анализа данных и его методах, а также о различиях между ними.

Описательная аналитика:

Описательная аналитика – это анализ прошлых (или исторических) данных для понимания тенденций и оценки показателей с течением времени. Это самый простой метод анализа данных, поскольку он требует минимального кода или вообще не требует его. Уже существует множество сложных инструментов, которые могут обрабатывать описательную аналитику.

Предиктивная аналитика:

Предиктивная аналитика предсказывает будущие тенденции. Важно помнить, что прогностический анализ только предсказывает будущее, а не на самом деле не предсказывает его со стопроцентной точностью. Это также может включать прогнозирование значений отсутствующих полей в наборе данных и вероятное влияние изменений данных на будущие тенденции. Анализ настроений и кредитный рейтинг являются примерами прогнозной аналитики.

Предписывающая аналитика:

Предписывающая аналитика демонстрирует различные решения проблемы и влияние рассмотрения решения на будущие тенденции. Предписывающая аналитика — это развивающаяся техника, и ее применение в бизнесе ограничено. Беспилотный автомобиль — прекрасный пример предписывающей аналитики.

Разница между аналитикой и анализом

Анализ данных – это более широкий термин, который относится к процессу составления и анализа данных с целью представления результатов, которые помогут руководству в принятии решений. Аналитика данных — это подкомпонент анализа данных, который включает использование технических инструментов и методов анализа данных.

Обучение с учителем против обучения без учителя

Наличие полного набора размеченных данных при обучении алгоритма называется обучение с учителем. При контролируемом обучении нейрону предоставляется набор данных, состоящий из входного вектора и цели, связанной с каждым входным вектором.

Существует две категории алгоритмов обучения с учителем.

Классификации — когда выходная переменная имеет только дискретное значение, например, мужчина (0) или женщина (1), имеют только два возможных результата. Это называется бинарной классификацией.

Существует несколько алгоритмов классификации

  • Древо решений
  • K-ближайший сосед
  • Логистическая регрессия
  • Наивный Байес

Регрессия — полезно для прогнозирования непрерывных выходных данных. Проблема регрессии с входными данными, упорядоченными по времени, - это прогнозирование временных рядов. Линейная регрессия — самый популярный пример алгоритма регрессии.

Целью обучения без учителя является обнаружение особенностей во входных данных без помощи внешнего источника. (т.е. машина не будет обучена).

Существует две категории алгоритмов обучения без учителя.

Кластеризация. Кластеризация – это процесс организации данных в группу на основе схожих признаков членов группы. Кластеризация K-средних – самый популярный алгоритм кластеризации.

Ассоциация. Проблема изучения правила ассоциации возникает, когда вы хотите обнаружить правила, которые описываютбольшие части ваших данных, например, люди, которые покупают X, также склонны покупать Y. Apriori — самый популярный алгоритм ассоциации.

Интеллектуальный анализ данных и его методы

Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения знаний или закономерностей из большого объема данных. Интеллектуальный анализ данных также называется обнаружением знаний в базе данных (KDD).

Процесс обнаружения знаний включает в себя очистку данных, интеграцию данных, выбор данных, преобразование данных, анализ данных, оценку шаблонов и представление знаний.

Техники

Отслеживание закономерностей. Один из основных методов интеллектуального анализа данных — научиться распознавать закономерности в ваших данных.

Классификация. Это более сложный метод интеллектуального анализа данных, который заставляет вас объединять различные атрибуты в категории.

Ассоциация. Зависимая связь переменных более специфична. В этом случае вы будете искать определенные события, которые коррелируют с другим событием или атрибутом.

Кластеризация – аналогична классификации, но включает группировку данных на основе их сходства.

Обнаружение выбросов. Это процесс простого распознавания всеобъемлющего шаблона, который не может дать вам четкого понимания ваших данных.

Регрессия. Используется для определения вероятности определенных переменных при наличии других переменных.

Прогноз. Это самый ценный метод. Просто узнавая и понимая исторические тенденции, можно составить достаточно точный прогноз того, что произойдет в будущем.

Вывод:

Сейчас Наука о данных — самая трендовая технология. Никто не может отрицать важность науки о данных.
Надеюсь, вы получили четкое представление о темах, изложенных в этом блоге. Это несколько основных тем, которые необходимо охватить, чтобы стать специалистом по данным. Специалист по данным также должен иметь знания о статистике и вероятности.