7 funkcji eksploracji danych, o których każdy specjalista ds. danych powinien wiedzieć

Wstęp

Eksploracja danych ma szerokie zastosowanie w Big Data do przewidywania i charakteryzowania danych. Funkcją jest znajdowanie trendów w nauce o danych. Generalnie eksplorację danych dzieli się na:

1. Eksploracja danych opisowych: Zapewnia pewną wiedzę na temat danych, na przykład liczbę, średnią. Daje informacje o tym, co dzieje się w danych bez wcześniejszego pomysłu. Wykazuje wspólne cechy w danych. W prostych słowach poznasz ogólne właściwości danych znajdujących się w bazie danych.
2. Predykcyjna eksploracja danych: pomaga programistom w zrozumieniu cech, które nie są jawnie dostępne. Na przykład prognoza analizy biznesowej w kolejnym kwartale z wynikami z poprzednich kwartałów. Ogólnie rzecz biorąc, analiza predykcyjna przewiduje lub wnioskuje cechy na podstawie wcześniej dostępnych danych.

Poniżej wymieniono funkcjonalność eksploracji danych

1. Opis klasy/pojęcia: charakterystyka i dyskryminacja
2. Klasyfikacja
3. Prognoza
4. Analiza powiązań
5. Analiza skupień
6. Analiza wartości odstających
7. Analiza ewolucji i odchyleń

1. Opis klasy/pojęcia: charakterystyka i dyskryminacja

Dane są powiązane z klasami lub pojęciami, dzięki czemu można je skorelować z wynikami. Na przykład nowy model iPhone'a został wydany w trzech wariantach, aby obsługiwać docelowych klientów w oparciu o ich wymagania, takie jak Pro, Pro max i Plus.

Charakterystyka danych

Kiedy podsumowujesz ogólne cechy danych, nazywa się to charakterystyką danych. Tworzy charakterystyczne reguły dla klasy docelowej, takiej jak nasi nabywcy iPhone'ów. Możemy zbierać dane za pomocą prostych zapytań SQL i wykonywać funkcje OLAP w celu uogólnienia danych.

Technika indukcji zorientowanej na atrybuty jest również wykorzystywana do uogólniania lub charakteryzowania danych przy minimalnej interakcji użytkownika. Uogólnione dane są prezentowane w różnych formach, takich jak tabele, wykresy kołowe, wykresy liniowe, wykresy słupkowe i wykresy. Wielowymiarowa relacja między danymi jest przedstawiona w regule zwanej regułą charakterystyki klasy docelowej.

Dyskryminacja danych

Porównuje dane między dwiema klasami. Ogólnie rzecz biorąc, mapuje klasę docelową z predefiniowaną grupą lub klasą. Porównuje i przeciwstawia cechy klasy z klasą predefiniowaną za pomocą zestawu reguł zwanych regułami dyskryminacyjnymi. Metody stosowane w rozróżnianiu danych są podobne do charakteryzacji danych.

2. Klasyfikacja

Wykorzystuje modele danych do przewidywania trendów w danych. Na przykład wykres wydatków pokazuje nasza bankowość internetowa lub aplikacja mobilna na podstawie naszych wzorców wydatków. Jest to czasami używane do określenia naszego ryzyka uzyskania nowej pożyczki.

Wykorzystuje metody takie jak IF-THEN, drzewo decyzyjne, formuły matematyczne lub sieć neuronową do przewidywania lub analizowania modelu. Wykorzystuje dane szkoleniowe do tworzenia nowych instancji w celu porównania z istniejącymi.

Przeczytaj: Kariera w nauce o danych

3. Przewidywanie

Przewidywanie znajduje brakujące wartości liczbowe w danych. Wykorzystuje analizę regresji, aby znaleźć niedostępne dane. Jeśli brakuje etykiety klasy, prognoza jest wykonywana przy użyciu klasyfikacji. Predykcja jest popularna ze względu na jej znaczenie w analizie biznesowej. Dane można przewidzieć na dwa sposoby:

1. Przewidywanie niedostępnych lub brakujących danych za pomocą analizy predykcyjnej
2. Przewidywanie etykiety klasy przy użyciu wcześniej zbudowanego modelu klasy.

Jest to technika prognozowania, która pozwala nam znaleźć wartość głęboko w przyszłości. Potrzebujemy ogromnego zestawu danych dotyczących przeszłych wartości, aby przewidzieć przyszłe trendy.

4. Analiza asocjacji

Odnosi się do dwóch lub więcej atrybutów danych. Odkrywa związek między danymi a wiążącymi je regułami. Znajduje szerokie zastosowanie w sprzedaży detalicznej. Sugestia, którą Amazon pokazuje na dole: „Klienci, którzy to kupili, kupili też…” jest przykładem analizy powiązań w czasie rzeczywistym.

Łączy atrybuty, które często są wymieniane razem. Dowiadują się, co nazywa się regułami asocjacyjnymi i są szeroko stosowane w analizie koszyków rynkowych. Istnieją dwa elementy do powiązania atrybutów. Jedna to pewność, która mówi o prawdopodobieństwie skojarzenia obu, a druga to wsparcie, które mówi o przeszłym występowaniu skojarzeń.

Na przykład, jeśli telefony komórkowe są kupowane ze słuchawkami: wsparcie wynosi 2%, a zaufanie 40%. Oznacza to, że w 2% przypadków klienci kupowali telefony komórkowe ze słuchawkami. 40% ufności to prawdopodobieństwo ponownego wystąpienia tego samego skojarzenia.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

5. Analiza skupień

Klasyfikacja nienadzorowana nazywana jest analizą skupień. Jest to podobne do klasyfikacji, w której dane są pogrupowane. W przeciwieństwie do klasyfikacji w analizie skupień etykieta klasy jest nieznana. Dane są pogrupowane na podstawie algorytmów klastrowania.

Obiekty, które są podobnie zgrupowane w jednym skupieniu. Będzie ogromna różnica między jednym klastrem a drugim. Grupowanie ma na celu maksymalizację podobieństwa wewnątrzklasowego i minimalizację podobieństwa wewnątrzklasowego. Klastrowanie jest stosowane w wielu dziedzinach, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie obrazów, rozpoznawanie wzorców i bioinformatyka.

6. Analiza wartości odstających

Gdy pojawiają się dane, których nie można pogrupować w żadnej z klas, stosujemy analizę wartości odstających. Zdarzają się wystąpienia danych, które będą miały inne atrybuty w stosunku do innych klas lub modeli ogólnych. Te wyjątkowe dane nazywane są wartościami odstającymi. Są one zwykle uważane za hałas lub wyjątki, a analiza tych wartości odstających nazywana jest wydobywaniem wartości odstających.

Te wartości odstające mogą być cennymi skojarzeniami w wielu aplikacjach, chociaż zwykle są odrzucane jako szum. Nazywa się je również wyjątkami lub niespodziankami i ma to znaczenie przy ich identyfikacji. Wartości odstające są identyfikowane za pomocą testów statystycznych, które określają prawdopodobieństwo. Inne nazwy wartości odstających to:

1. Dewianci
2. Nieprawidłowości
3. Niezgodny
4. Anomalie

7. Analiza ewolucji i odchyleń

Dzięki analizie ewolucji otrzymujemy klastrowanie danych związane z czasem. Możemy znaleźć trendy i zmiany w zachowaniu na przestrzeni czasu. Dzięki tak wyraźnej analizie możemy znaleźć takie cechy, jak dane szeregów czasowych, okresowość i podobieństwo trendów.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Wniosek

Holistycznie eksploracja danych i funkcje znajdują wiele zastosowań, od nauki o kosmosie po marketing detaliczny.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych.