7 fonctionnalités d'exploration de données que tous les data scientists devraient connaître

introduction

L'exploration de données a une vaste application dans le Big Data pour prédire et caractériser les données. La fonction est de trouver des tendances en science des données. Généralement, l'exploration de données est classée comme suit :

1. Exploration de données descriptive : elle fournit certaines connaissances sur les données, par exemple, le nombre, la moyenne. Il donne des informations sur ce qui se passe à l'intérieur des données sans aucune idée préalable. Il présente les caractéristiques communes des données. En termes simples, vous apprenez à connaître les propriétés générales des données présentes dans la base de données.
2. Exploration de données prédictive : cela aide les développeurs à comprendre les caractéristiques qui ne sont pas explicitement disponibles. Par exemple, la prédiction de l'analyse commerciale au prochain trimestre avec les performances des trimestres précédents. En général, l'analyse prédictive prédit ou déduit les caractéristiques avec les données précédemment disponibles.

La fonctionnalité d'exploration de données est répertoriée ci-dessous

1. Description de la classe/du concept : Caractérisation et discrimination
2. Classification
3. Prédiction
4. Analyse des associations
5. L'analyse par grappes
6. Analyse des valeurs aberrantes
7. Analyse d'évolution et de déviation

1. Description de la classe/du concept : caractérisation et discrimination

Les données sont associées à des classes ou à des concepts afin qu'elles puissent être corrélées avec les résultats. Par exemple, le nouveau modèle d'iPhone est disponible en trois variantes pour répondre aux clients ciblés en fonction de leurs besoins, tels que Pro, Pro max et Plus.

Caractérisation des données

Lorsque vous résumez les caractéristiques générales des données, cela s'appelle la caractérisation des données. Il produit les règles caractéristiques de la classe cible, comme nos acheteurs d'iPhone. Nous pouvons collecter les données à l'aide de requêtes SQL simples et exécuter des fonctions OLAP pour généraliser les données.

La technique d'induction axée sur les attributs est également utilisée pour généraliser ou caractériser les données avec une interaction minimale de l'utilisateur. Les données généralisées sont présentées sous diverses formes telles que des tableaux, des graphiques circulaires, des graphiques linéaires, des graphiques à barres et des graphiques. La relation multidimensionnelle entre les données est présentée dans une règle appelée règle des caractéristiques de la classe cible.

Discrimination des données

Il compare les données entre les deux classes. Généralement, il mappe la classe cible avec un groupe ou une classe prédéfini. Il compare et met en contraste les caractéristiques de la classe avec la classe prédéfinie en utilisant un ensemble de règles appelées règles discriminantes. Les méthodes utilisées dans la discrimination des données sont similaires à la caractérisation des données.

2. Classement

Il utilise des modèles de données pour prédire les tendances des données. Par exemple, le tableau des dépenses de nos services bancaires en ligne ou de notre application mobile s'affiche en fonction de nos habitudes de dépenses. Ceci est parfois utilisé pour définir notre risque d'obtenir un nouveau prêt.

Il utilise des méthodes telles que IF-THEN, un arbre de décision, des formules mathématiques ou un réseau de neurones pour prédire ou analyser un modèle. Il utilise des données d'apprentissage pour produire de nouvelles instances à comparer avec celle existante.

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3. Prédiction

La prédiction trouve les valeurs numériques manquantes dans les données. Il utilise une analyse de régression pour trouver les données non disponibles. Si l'étiquette de classe est manquante, la prédiction est effectuée à l'aide de la classification. La prédiction est populaire en raison de son importance dans l'intelligence d'affaires. Il existe deux façons de prédire les données :

1. Prédire les données indisponibles ou manquantes à l'aide de l'analyse de prédiction
2. Prédiction de l'étiquette de classe à l'aide du modèle de classe précédemment construit.

C'est une technique de prévision qui nous permet de trouver de la valeur dans le futur. Nous avons besoin d'un énorme ensemble de données sur les valeurs passées pour prédire les tendances futures.

4. Analyse des associations

Il relie deux ou plusieurs attributs des données. Il découvre la relation entre les données et les règles qui les lient. Il trouve largement son application dans la vente au détail. La suggestion qu'Amazon affiche en bas, "Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté .." est un exemple en temps réel d'analyse d'association.

Il associe des attributs fréquemment échangés. Ils découvrent ce qu'on appelle les règles d'association et sont largement utilisés dans l'analyse du panier de consommation. Il y a deux éléments pour associer les attributs. L'un est la confiance qui indique la probabilité que les deux soient associés ensemble, et l'autre est le support, qui indique l'occurrence passée des associations.

Par exemple, si les téléphones portables sont achetés avec des écouteurs : le support est de 2 % et la confiance est de 40 %. Cela signifie que 2% du temps que les clients achètent des téléphones portables avec des écouteurs. 40% de confiance est la probabilité que la même association se reproduise.

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5. Analyse de cluster

La classification non supervisée est appelée analyse de cluster. Il est similaire à la classification où les données sont regroupées. Contrairement à la classification, dans l'analyse par grappes, l'étiquette de classe est inconnue. Les données sont regroupées en fonction d'algorithmes de clustering.

Les objets qui sont regroupés de la même manière sous un cluster. Il y aura une énorme différence entre un cluster et l'autre. Le regroupement est fait pour maximiser la similarité intra-classe et minimiser la similarité intra-classe. Le clustering est appliqué dans de nombreux domaines tels que l'apprentissage automatique, le traitement d'images, la reconnaissance de formes et la bioinformatique.

6. Analyse des valeurs aberrantes

Lorsque des données qui ne peuvent être regroupées dans aucune des classes apparaissent, nous utilisons une analyse des valeurs aberrantes. Il y aura des occurrences de données qui auront des attributs différents de ceux des autres classes ou modèles généraux. Ces données exceptionnelles sont appelées valeurs aberrantes. Ils sont généralement considérés comme du bruit ou des exceptions, et l'analyse de ces valeurs aberrantes est appelée extraction de valeurs aberrantes.

Ces valeurs aberrantes peuvent être des associations précieuses dans de nombreuses applications, bien qu'elles soient généralement rejetées en tant que bruit. On les appelle aussi exceptions ou surprises, et il est important de les identifier. Les valeurs aberrantes sont identifiées à l'aide de tests statistiques qui trouvent la probabilité. Les autres noms des valeurs aberrantes sont :

1. Déviants
2. Anomalies
3. Discordant
4. Anomalies

7. Analyse d'évolution et de déviation

Avec l'analyse de l'évolution, nous obtenons un regroupement des données lié au temps. Nous pouvons trouver des tendances et des changements de comportement sur une période. Nous pouvons trouver des fonctionnalités telles que les données de séries chronologiques, la périodicité et la similitude des tendances avec une analyse aussi distincte.

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Conclusion

L'exploration de données holistique et les fonctionnalités trouvent de nombreuses applications, de la science spatiale au marketing de détail.

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