✅ Типи методів аналізу даних - Методи методики аналізу даних

Введення в методики аналізу даних

Введення в методики аналізу даних

У 21 столітті аналіз даних - одне з найпоширеніших слів у кожній галузі. Отже, сьогодні давайте подивимося, що означає кожен під аналізом даних та деякими важливими прийомами аналізу даних. Аналіз даних - це процес перевірки, очищення, перетворення та моделювання даних з наміром виявити корисну інформацію, яка може зробити прийняття рішення кращим. У 2019 році економіст сказав: "Найціннішим активом у світі є вже не нафта, а DATA". Аналіз даних тісно пов'язаний з візуалізацією даних. Виходячи з обсягу даних, які галузі виробляють щохвилини, і виходячи з їх потреби, існують різноманітні методи, що з’явилися. Давайте подивимося, що вони в наступному розділі. У цій темі ми дізнаємось про типи методів аналізу даних.

Важливі типи методів аналізу даних

Методи аналізу даних в основному класифікуються на два типи

Методи, засновані на математичних та статистичних підходах
Методи, засновані на штучному інтелекті та машинному навчанні

Математичний та статистичний підходи

1. Описовий аналіз: Описовий аналіз є важливим першим кроком для проведення статистичного аналізу. Це дає нам уявлення про розподіл даних, допомагає виявляти люди, що переживають людину, і дозволяє нам ідентифікувати асоціації між змінними, готуючи таким чином дані для проведення подальшого статистичного аналізу. Описовий аналіз величезного набору даних може бути спрощений, розділивши його на дві категорії, це описовий аналіз для кожної окремої змінної та описовий аналіз для комбінацій змінних.

2. Регресійний аналіз: Регресійний аналіз - одна з домінуючих методик аналізу даних, яка зараз використовується в галузі. У такому методі ми можемо побачити взаємозв'язок між двома або кількома цікавими змінними і в основі, усі вони вивчають вплив однієї або декількох незалежних змінних на залежну змінну. Щоб побачити, чи існує якийсь зв’язок між змінними чи ні, нам спочатку потрібно побудувати дані на діаграмі, і буде очевидно, чи є якесь відношення. Наприклад, розгляньте наведений нижче графік, щоб мати чітке розуміння.

При обробці даних ця методика використовується для прогнозування значень змінної у конкретному наборі даних. У використанні існують різні типи регресійних моделей. Кілька з них - лінійна регресія, логістична регресія та множинна регресія.

3. Дисперсійний аналіз: дисперсія - це ступінь розтягування чи стискання розподілу. У математичному підході дисперсію можна визначити двома способами, принципово різницею значень між собою і по-друге, різницею середнього значення. Якщо різниця між значенням і середнім дуже мала, то можна сказати, що дисперсія в цьому випадку менша. І деякі поширені заходи дисперсії - це дисперсія, стандартне відхилення та міжквартильний діапазон.

4. Факторний аналіз: Факторний аналіз - це різновид техніки аналізу даних, яка допомагає знайти базову структуру в наборі змінних. Це допомагає знайти незалежні змінні в наборі даних, що описують закономірності та моделі взаємозв'язків. Це перший крок до процедур кластеризації та класифікації. Факторний аналіз також пов'язаний з аналізом основних компонентів (PCA), але обидва вони не є ідентичними, ми можемо назвати PCA як більш базову версію дослідницького факторного аналізу

5. Часовий ряд: Аналіз часових рядів - це метод аналізу даних, який стосується даних часових рядів або аналізу тенденцій. Тепер давайте розберемося, що таке дані часових рядів? Дані часових рядів - це дані в серії певних інтервалів часу або періодів. Якщо ми бачимо науково, більшість вимірювань проводиться з часом.

Методи, засновані на машинному навчанні та штучному інтелекті

1. Дерева рішень: Аналіз дерева рішень - це графічне зображення, подібне до деревоподібної структури, в якій проблеми у прийнятті рішень можна побачити у вигляді блок-схеми, кожна з гілок яких має альтернативні відповіді. Дерева рішень - це тип підходу зверху вниз, причому перший вузол рішення вгорі, на основі відповіді на перший вузол рішення він буде розділений на гілки, і він триватиме, поки дерево не прийме остаточного рішення. Гілки, які вже не діляться, відомі як листя.

2. Нейронні мережі: Нейронні мережі - це набір алгоритмів, розроблених для імітації людського мозку. Він також відомий як "Мережа штучних нейронів". Застосування нейронної мережі в обробці даних дуже широке. Вони мають високу здатність приймати шумні дані та результати високої точності. Виходячи з необхідності в даний час застосовується багато типів нейронних мереж, мало хто з них є періодичними нейронними мережами і згортковими нейронними мережами. Конволюційні нейронні мережі в основному використовуються в системах обробки зображень, природній обробці мови та системах рекомендування. Повторні нейронні мережі в основному використовуються для розпізнавання рукописного тексту та мовлення.

3. Еволюційні алгоритми: алгоритми еволюції використовують механізми, натхненні рекомбінацією та селекцією. Ці типи алгоритмів не залежать від домену, і вони мають можливість досліджувати великі набори даних, виявляючи закономірності та рішення. Вони нечутливі до шуму порівняно з іншими методами передачі даних.

4. Нечітка логіка: Це підхід у обчисленні, заснований на "ступеня істини", а не загальна "булева логіка" (істина / хибність або 0/1). Як обговорювалося вище у деревах рішень у вузлі рішення, у нас як відповідь так, чи ні, що робити, якщо у нас є ситуація, коли ми не можемо визначити абсолютне так чи абсолютне ні? У цих випадках нечітка логіка відіграє важливу роль. Це різноманітна ціннісна логіка, в якій значення істинності може бути між абсолютно істинним і повністю помилковим, тобто воно може приймати будь-яке реальне значення між 0 і 1. Нечітка логіка застосовна, коли у значень велика кількість шуму.

Висновок

Непросте питання, з яким стикаються всі корпорації чи компанії, - який тип аналізу даних є найкращим для них? Ми не можемо визначити будь-яку техніку найкращою замість того, що ми можемо зробити, це спробувати декілька методів і побачити, який з них найкраще відповідає набору даних та використовувати його. Вищезазначені методи є одними з важливих прийомів, які зараз використовуються у галузі.

Типи методів аналізу даних - Методи методики аналізу даних