Introduktion till dataanalysstekniker
I det 21: e århundradet är dataanalys ett av de mest använda orden i varje domän. Så idag låt oss se vad betyder alla med dataanalys och några viktiga tekniker i dataanalys. Dataanalys är processen för att inspektera, rensa, transformera och modellera data med avsikt att upptäcka användbar information som kan göra beslutsfattandet bättre. År 2019 sa ekonomen: ”Världens mest värdefulla tillgång är inte längre olja utan DATA”. Dataanalys är nära kopplad till datavisualisering. Baserat på mängden data som branscher genererar varje minut, och baserat på deras behov finns det en mängd olika tekniker som kom till. Låt oss se vad de är i nästa avsnitt. I det här ämnet kommer vi att lära oss om typer av dataanalysstekniker.
Viktiga typer av dataanalysstekniker
Dataanalystekniker klassificeras i stort sett i två typer
- Metoder baserade på matematiska och statistiska metoder
- Metoder baserade på konstgjord intelligens och maskininlärning
Matematiska och statistiska metoder
1. Beskrivande analys: Beskrivande analys är ett viktigt första steg för att utföra statistisk analys. Det ger oss en uppfattning om distributionen av data, hjälper till att upptäcka outliers och gör det möjligt för oss att identifiera föreningar mellan variabler och därmed förbereda data för att utföra ytterligare statistisk analys. Beskrivande analys av en enorm datamängd kan göras enkelt genom att dela upp den i två kategorier, de är en beskrivande analys för varje enskild variabel och en beskrivande analys för kombinationer av variabler.
2. Regressionsanalys: Regressionsanalys är en av de dominerande teknikerna för dataanalys som används i branschen just nu. I denna typ av teknik kan vi se förhållandet mellan två eller flera variabler av intresse och i kärnan, de studerar alla påverkan av en eller flera oberoende variabler på den beroende variabeln. För att se om det finns något samband mellan variablerna eller inte, måste vi först plotta data i ett diagram och det kommer att vara uppenbart om det finns någon relation. Tänk till exempel grafen som ritas nedan för att ha en klar förståelse.
Vid dataanläggning används den här tekniken för att förutsäga värdena på en variabel, i det specifika datasättet. Det finns olika typer av regressionsmodeller i användning. Några av dem är linjär regression, logistisk regression och multipel regression.
3. Dispersionsanalys: Dispersion är i vilken utsträckning en distribution sträckes eller pressas. I det matematiska tillvägagångssättet kan spridningen definieras på två sätt, i grund och botten skillnaden mellan värden mellan sig och för det andra skillnaden mellan medelvärdet. Om skillnaden mellan värdet och genomsnittet är mycket låg, kan vi säga att spridningen är mindre i detta fall. Och några av de vanliga måtten på spridning är varians, standardavvikelse och interkvartilt intervall.
4. Faktoranalys: Faktoranalys är en typ av dataanalyssteknik som hjälper till att hitta den underliggande strukturen i en uppsättning variabler. Det hjälper till att hitta oberoende variabler i datauppsättningen som beskriver mönster och modeller av relationer. Det är det första steget mot kluster- och klassificeringsförfaranden. Faktoranalys är också relaterad till Principal Component Analys (PCA) men båda är inte identiska vi kan kalla PCA som den mer grundläggande versionen av utforskande faktoranalys
5. Tidsserier: Tidsserie-analys är en dataanalysteknik som behandlar tidsseriedata eller trendanalys. Låt oss nu förstå vad som är tidsseriedata? Tidsseriedata är data i en serie av specifika tidsintervall eller perioder. Om vi vet vetenskapligt utförs de flesta av mätningarna över tid.
Metoder baserade på maskininlärning och artificiell intelligens
1. Beslutsträd: Beslutsträdanalys är en grafisk representation, liknande en trädliknande struktur där problemen i beslutsfattandet kan ses i form av ett flödesschema, var och en med grenar för alternativa svar. Beslutsträd är en ovanifrån och ner metodtyp, med den första beslutsnoden överst, baserat på svaret vid första beslutsnoden kommer det att delas upp i grenar, och det kommer att fortsätta tills trädet kommer till ett slutligt beslut. De grenar som inte delar sig längre kallas blad.
2. Neurala nätverk: Neurala nätverk är en uppsättning algoritmer som är utformade för att efterlikna den mänskliga hjärnan. Det är också känt som "Network of Artificial neurons". Tillämpningarna av neurala nätverk i data mining är mycket breda. De har en hög acceptansförmåga för bullriga data och hög noggrannhetsresultat. Baserat på nödvändigheten används för närvarande många typer av neurala nätverk, få av dem är återkommande neurala nätverk och invändiga neurala nätverk. Konvolutional neurala nätverk används mest i bildbehandling, naturligt språkbearbetning och rekommendationssystem. Återkommande neurala nätverk används främst för handskrivning och taligenkänning.
3. Evolutionära algoritmer : Evolutionära algoritmer använder mekanismerna inspirerade av rekombination och selektion. Dessa typer av algoritmer är oberoende av domänen och de har förmågan att utforska stora datamängder, upptäcka mönster och lösningar. De är okänsliga för brus jämfört med andra datatekniker.
4. Fuzzy logik: Det är en metod i beräkning baserad på "grad av sanning" snarare än den vanliga "booleska logiken" (sanning / falsk eller 0/1). Som diskuterats ovan i beslutsträd vid beslutsnod har vi antingen ja eller nej som svar, tänk om vi har en situation där vi inte kan bestämma absolut ja eller absolut nej? I dessa fall spelar fuzzy logik en viktig roll. Det är en mångfaldig uppskattad logik där sanningsvärdet kan vara mellan helt sant och helt falskt, det vill säga att det kan ta ett verkligt värde mellan 0 och 1. Fuzzy logik är tillämplig när det finns en betydande mängd brus i värdena.
Slutsats
Den svåra frågan som alla företag eller företag står inför är vilken typ av dataanalyssteknik som är bäst för dem? Vi kan inte definiera någon teknik som den bästa istället vad vi kan göra är att prova flera tekniker och se vilken som bäst passar vår datauppsättning och använda den. Ovan nämnda tekniker är några av de viktiga teknikerna som för närvarande används i branschen.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till typer av dataanalystekniker Här diskuterar vi typerna av dataanalysstekniker som för närvarande används i branschen. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data Science Tools
- Data Science Platform
- Data Science Karriär
- Big Data Technologies
- Clustering in Machine Learning
- Fuzzy Logic System | När ska man använda, arkitektur
- Komplett guide till implementering av nervnätverk
- Vad är dataanalys?
- Skapa beslutsträd med fördelar
- Guide till olika typer av dataanalys