Introduzione alle tecniche di analisi dei dati
Nel 21 ° secolo, l'analisi dei dati è una delle parole più utilizzate in ogni dominio. Quindi, oggi vediamo cosa significano tutti per analisi dei dati e alcune importanti tecniche di analisi dei dati. L'analisi dei dati è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellizzazione dei dati con l'intenzione di scoprire informazioni utili che possono migliorare il processo decisionale. Nel 2019, l'economista ha dichiarato: "Il bene più prezioso del mondo non è più il petrolio, ma i DATI". L'analisi dei dati è strettamente legata alla visualizzazione dei dati. Sulla base della quantità di dati che le industrie generano ogni minuto e sulla base delle loro necessità, sono state introdotte una varietà di tecniche. Vediamo cosa sono nella prossima sezione. In questo argomento, impareremo i tipi di tecniche di analisi dei dati.
Tipi importanti di tecniche di analisi dei dati
Le tecniche di analisi dei dati sono ampiamente classificate in due tipi che sono
- Metodi basati su approcci matematici e statistici
- Metodi basati sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico
Approcci matematici e statistici
1. Analisi descrittiva: l' analisi descrittiva è un primo passo importante per condurre analisi statistiche. Ci fornisce un'idea della distribuzione dei dati, aiuta a rilevare valori anomali e ci consente di identificare le associazioni tra le variabili, preparando così i dati per condurre ulteriori analisi statistiche. L'analisi descrittiva di un enorme set di dati può essere semplificata suddividendola in due categorie: sono analisi descrittiva per ogni singola variabile e analisi descrittiva per combinazioni di variabili.
2. Analisi di regressione: l' analisi di regressione è una delle tecniche di analisi dei dati dominanti attualmente in uso nel settore. In questo tipo di tecnica, possiamo vedere la relazione tra due o più variabili di interesse e al centro, tutti studiano l'influenza di una o più variabili indipendenti sulla variabile dipendente. Per vedere se c'è qualche relazione tra le variabili o no, dobbiamo prima tracciare i dati su un grafico e sarà evidente se c'è qualche relazione. Ad esempio, considera il grafico tracciato di seguito per avere una chiara comprensione.
Nel data mining, questa tecnica viene utilizzata per prevedere i valori di una variabile, in quel particolare set di dati. Esistono diversi tipi di modelli di regressione in uso. Alcuni di questi sono regressione lineare, regressione logistica e regressione multipla.
3. Analisi della dispersione: la dispersione è la misura in cui una distribuzione viene allungata o schiacciata. Nell'approccio matematico, la dispersione può essere definita in due modi, fondamentalmente la differenza di valori tra loro e in secondo luogo la differenza tra il valore medio. Se la differenza tra valore e media è molto bassa, allora possiamo dire che in questo caso la dispersione è minore. E alcune delle misure comuni di dispersione sono la varianza, la deviazione standard e l'intervallo interquartile.
4. Analisi fattoriale: l' analisi fattoriale è un tipo di tecnica di analisi dei dati, che aiuta a trovare la struttura sottostante in un insieme di variabili. Aiuta a trovare variabili indipendenti nel set di dati che descrivono i modelli e i modelli delle relazioni. È il primo passo verso le procedure di raggruppamento e classificazione. L'analisi fattoriale è anche correlata all'analisi dei componenti principali (PCA) ma entrambi non sono identici, possiamo chiamare PCA come la versione più semplice dell'analisi fattoriale esplorativa
5. Serie storiche: l' analisi delle serie storiche è una tecnica di analisi dei dati che si occupa dei dati delle serie storiche o dell'analisi delle tendenze. Ora, cerchiamo di capire quali sono i dati delle serie temporali? I dati delle serie temporali sono dati in una serie di intervalli o periodi di tempo particolari. Se vediamo scientificamente, la maggior parte delle misurazioni vengono eseguite nel tempo.
Metodi basati sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale
1. Alberi decisionali: l' analisi dell'albero decisionale è una rappresentazione grafica, simile a una struttura ad albero in cui i problemi nel processo decisionale possono essere visti sotto forma di un diagramma di flusso, ciascuno con rami per risposte alternative. Gli alberi decisionali sono un tipo di approccio top-down, con il primo nodo decisionale in alto, basato sulla risposta al primo nodo decisionale che sarà diviso in rami e continuerà fino a quando l'albero non arriva a una decisione finale. I rami che non si dividono più sono noti come foglie.
2. Reti neurali: le reti neurali sono un insieme di algoritmi, progettati per imitare il cervello umano. È anche conosciuta come la "Rete dei neuroni artificiali". Le applicazioni della rete neurale nel data mining sono molto ampie. Hanno un'elevata capacità di accettazione di dati rumorosi e risultati di alta precisione. In base alla necessità vengono attualmente utilizzati molti tipi di reti neurali, alcune di esse sono reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali. Le reti neurali convoluzionali sono principalmente utilizzate nell'elaborazione delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nei sistemi di raccomandazione. Le reti neurali ricorrenti vengono utilizzate principalmente per la scrittura a mano e il riconoscimento vocale.
3. Algoritmi evolutivi: gli algoritmi evolutivi utilizzano i meccanismi ispirati alla ricombinazione e alla selezione. Questi tipi di algoritmi sono indipendenti dal dominio e hanno la capacità di esplorare grandi set di dati, scoprendo schemi e soluzioni. Sono insensibili al rumore rispetto ad altre tecniche di dati.
4. Logica fuzzy: è un approccio informatico basato sul "Grado di verità" piuttosto che sulla comune "logica booleana" (verità / falso o 0/1). Come discusso in precedenza negli alberi decisionali nel nodo decisionale, abbiamo una risposta sì o no, e se avessimo una situazione in cui non possiamo decidere sì o no assoluti? In questi casi, la logica fuzzy gioca un ruolo importante. È una logica con valori diversi in cui il valore di verità può essere compreso tra completamente vero e completamente falso, ovvero può assumere qualsiasi valore reale compreso tra 0 e 1. La logica fuzzy è applicabile quando vi è una quantità significativa di rumore nei valori.
Conclusione
La domanda difficile che devono affrontare tutte le società o aziende è quale tipo di tecnica di analisi dei dati è la migliore per loro? Non possiamo definire nessuna tecnica come la migliore, invece quello che possiamo fare è provare più tecniche e vedere quale si adatta meglio al nostro set di dati e utilizzarlo. Le tecniche sopra menzionate sono alcune delle tecniche importanti attualmente in uso nel settore.
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