✅ Типы Техники Анализа Данных - Методы анализа данных

Введение в методы анализа данных

Введение в методы анализа данных

В 21- ^м веке анализ данных является одним из наиболее часто используемых слов в каждой области. Итак, сегодня давайте посмотрим, что каждый имеет в виду под анализом данных и некоторыми важными методами анализа данных. Анализ данных - это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации, которая может улучшить процесс принятия решений. В 2019 году экономист сказал: «Самый ценный актив в мире - это уже не нефть, а ДАННЫЕ». Анализ данных тесно связан с визуализацией данных. Исходя из объема данных, которые отрасли генерируют каждую минуту, и исходя из их потребностей, появилось множество методов. Давайте посмотрим, что они есть в следующем разделе. В этой теме мы собираемся узнать о типах методов анализа данных.

Важные типы методов анализа данных

Методы анализа данных в целом подразделяются на два типа:

Методы, основанные на математическом и статистическом подходах
Методы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении

Математический и статистический подходы

1. Описательный анализ. Описательный анализ является важным первым шагом для проведения статистического анализа. Это дает нам представление о распределении данных, помогает обнаруживать выбросы и позволяет нам определять связи между переменными, таким образом подготавливая данные для проведения дальнейшего статистического анализа. Описательный анализ огромного набора данных можно упростить, разбив его на две категории: это описательный анализ для каждой отдельной переменной и описательный анализ для комбинаций переменных.

2. Регрессионный анализ: регрессионный анализ является одним из доминирующих методов анализа данных, который сейчас используется в отрасли. В этом виде техники мы можем видеть взаимосвязь между двумя или более интересующими переменными, и в основном они все изучают влияние одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Чтобы увидеть, есть ли какая-либо связь между переменными или нет, сначала нам нужно нанести данные на график, и будет видно, есть ли какая-либо связь. Например, рассмотрите график, представленный ниже, чтобы иметь четкое понимание.

В интеллектуальном анализе данных этот метод используется для прогнозирования значений переменной в этом конкретном наборе данных. Существуют разные типы регрессионных моделей. Некоторые из них - линейная регрессия, логистическая регрессия и множественная регрессия.

3. Дисперсионный анализ. Дисперсия - это степень, в которой распределение растягивается или сжимается. В математическом подходе дисперсия может быть определена двумя способами: принципиально разница значений между собой и, во-вторых, разница между средним значением. Если разница между значением и средним очень мала, то можно сказать, что дисперсия в этом случае меньше. И некоторые из общих мер дисперсии - это дисперсия, стандартное отклонение и межквартильный диапазон.

4. Факторный анализ: Факторный анализ является своего рода техникой анализа данных, которая помогает найти основную структуру в наборе переменных. Это помогает найти независимые переменные в наборе данных, который описывает шаблоны и модели отношений. Это первый шаг к кластеризации и классификации процедур. Факторный анализ также связан с анализом главных компонентов (PCA), но оба они не идентичны, мы можем назвать PCA как более базовую версию исследовательского факторного анализа.

5. Временные ряды. Анализ временных рядов - это метод анализа данных, который касается данных временных рядов или анализа трендов. Теперь давайте разберемся, что такое данные временных рядов? Данные временного ряда - это данные в серии определенных временных интервалов или периодов. Если мы видим с научной точки зрения, большинство измерений выполняются с течением времени.

Методы, основанные на машинном обучении и искусственном интеллекте

1. Деревья решений. Анализ дерева решений - это графическое представление, похожее на древовидную структуру, в которой проблемы в процессе принятия решений можно увидеть в форме блок-схемы, каждая с ответвлениями для альтернативных ответов. Деревья решений - это нисходящий тип подхода, причем первый узел решений находится сверху, и на основе ответа в первом узле решений он будет разделен на ветви и будет продолжаться до тех пор, пока дерево не примет окончательное решение. Ветви, которые больше не делятся, называются листьями.

2. Нейронные сети. Нейронные сети представляют собой набор алгоритмов, которые предназначены для имитации человеческого мозга. Он также известен как «Сеть искусственных нейронов». Приложения нейронной сети в области интеллектуального анализа данных очень широки. Они обладают высокой приемной способностью к зашумленным данным и высокой точностью результатов. Исходя из необходимости, в настоящее время используются многие типы нейронных сетей, немногие из них являются рекуррентными нейронными сетями и сверточными нейронными сетями. Сверточные нейронные сети в основном используются в системах обработки изображений, обработки естественного языка и рекомендательных системах. Рекуррентные нейронные сети в основном используются для рукописного ввода и распознавания речи.

3. Эволюционные алгоритмы. Эволюционные алгоритмы используют механизмы, вдохновленные рекомбинацией и отбором. Эти типы алгоритмов не зависят от предметной области и имеют возможность исследовать большие наборы данных, находить шаблоны и решения. Они нечувствительны к шуму по сравнению с другими методами данных.

4. Нечеткая логика. Это подход к вычислениям, основанный на «степени истины», а не на общей «булевой логике» (истина / ложь или 0/1). Как обсуждалось выше в деревьях решений в узле решений, у нас либо есть да, либо нет в качестве ответа, что если у нас возникнет ситуация, когда мы не сможем решить, абсолютное да или абсолютное нет? В этих случаях нечеткая логика играет важную роль. Это разнообразная логика, в которой значение истинности может быть между полностью истинным и полностью ложным, то есть может принимать любое действительное значение от 0 до 1. Нечеткая логика применима, когда в значениях присутствует значительное количество шума.

Вывод

Сложный вопрос, с которым сталкиваются все корпорации или компании, - какой метод анализа данных лучше для них? Мы не можем определить какую-либо технику как лучшую, вместо этого мы можем попробовать несколько методов и посмотреть, какая из них лучше всего подходит для нашего набора данных, и использовать его. Вышеупомянутые методы являются одними из важных методов, которые в настоящее время используются в промышленности.

Типы Техники Анализа Данных - Методы анализа данных