7 функций интеллектуального анализа данных, о которых должен знать каждый специалист по данным

Введение

Интеллектуальный анализ данных имеет широкое применение в больших данных для прогнозирования и характеристики данных. Функция состоит в том, чтобы найти тенденции в науке о данных. Как правило, интеллектуальный анализ данных классифицируется как:

1. Описательный анализ данных: он предоставляет определенные знания о данных, например, подсчет, среднее значение. Он дает информацию о том, что происходит внутри данных без какой-либо предварительной информации. Он демонстрирует общие черты в данных. Проще говоря, вы узнаете общие свойства данных, присутствующих в базе данных.
2. Интеллектуальный анализ данных: это помогает разработчикам понять характеристики, которые явно недоступны. Например, прогноз бизнес-анализа в следующем квартале с результатами предыдущих кварталов. Как правило, прогностический анализ предсказывает или делает выводы о характеристиках на основе ранее доступных данных.

Функции интеллектуального анализа данных перечислены ниже.

1. Описание класса/концепции: характеристика и различение
2. Классификация
3. Прогноз
4. Ассоциативный анализ
5. Кластерный анализ
6. Анализ выбросов
7. Эволюция и анализ отклонений

1. Описание класса/концепции: характеристика и различение

Данные связаны с классами или понятиями, поэтому их можно сопоставить с результатами. Например, новая модель iPhone выпускается в трех вариантах для обслуживания целевых клиентов в зависимости от их требований, таких как Pro, Pro max и Plus.

Характеристика данных

Когда вы суммируете общие характеристики данных, это называется характеристикой данных. Он создает характеристические правила для целевого класса, например, для наших покупателей iPhone. Мы можем собирать данные с помощью простых SQL-запросов и выполнять функции OLAP для обобщения данных.

Метод индукции, ориентированный на атрибуты, также используется для обобщения или характеристики данных с минимальным взаимодействием с пользователем. Обобщенные данные представлены в различных формах, таких как таблицы, круговые диаграммы, линейные диаграммы, гистограммы и графики. Многомерная связь между данными представлена ​​в правиле, называемом правилом характеристик целевого класса.

Дискриминация данных

Он сравнивает данные между двумя классами. Как правило, он сопоставляет целевой класс с предопределенной группой или классом. Он сравнивает и сопоставляет характеристики класса с предопределенным классом, используя набор правил, называемых дискриминантными правилами. Методы, используемые для различения данных, аналогичны методам характеристики данных.

2. Классификация

Он использует модели данных для прогнозирования тенденций в данных. Например, диаграмма расходов, которую показывает наш интернет-банк или мобильное приложение, основана на структуре наших расходов. Это иногда используется для определения нашего риска получения нового кредита.

Он использует такие методы, как ЕСЛИ-ТО, дерево решений, математические формулы или нейронную сеть для прогнозирования или анализа модели. Он использует обучающие данные для создания новых экземпляров для сравнения с существующим.

Читайте: Карьера в науке о данных

3. Прогноз

Прогноз находит отсутствующие числовые значения в данных. Он использует регрессионный анализ для поиска недоступных данных. Если метка класса отсутствует, прогноз выполняется с использованием классификации. Прогнозирование популярно из-за его важности в бизнес-аналитике. Существует два способа прогнозирования данных:

1. Прогнозирование недоступных или отсутствующих данных с помощью прогнозного анализа
2. Прогнозирование метки класса с использованием ранее построенной модели класса.

Это метод прогнозирования, который позволяет нам находить ценность далеко в будущем. Нам нужен огромный набор данных о прошлых значениях, чтобы предсказывать будущие тенденции.

4. Ассоциативный анализ

Он связывает два или более атрибутов данных. Он обнаруживает взаимосвязь между данными и правилами, которые их связывают. Он находит широкое применение в розничной торговле. Предложение, которое Amazon показывает внизу: «Клиенты, которые купили это, также купили…», — это пример анализа ассоциаций в реальном времени.

Он связывает атрибуты, которые часто используются вместе. Они находят так называемые правила ассоциации и широко используются в анализе потребительской корзины. Есть два элемента для связывания атрибутов. Одним из них является уверенность, которая говорит о вероятности того, что оба связаны вместе, а другим является поддержка, которая говорит о прошлом возникновении ассоциаций.

Например, если мобильные телефоны покупают с наушниками: поддержка 2%, доверие 40%. Это означает, что 2% клиентов покупали мобильные телефоны с наушниками. 40% достоверности — это вероятность повторения той же ассоциации.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

5. Кластерный анализ

Неконтролируемая классификация называется кластерным анализом. Это похоже на классификацию, где данные группируются. В отличие от классификации, в кластерном анализе метка класса неизвестна. Данные группируются на основе алгоритмов кластеризации.

Объекты, аналогичным образом сгруппированные в один кластер. Будет огромная разница между одним кластером и другим. Группировка осуществляется для максимизации внутриклассового сходства и минимизации внутриклассового сходства. Кластеризация применяется во многих областях, таких как машинное обучение, обработка изображений, распознавание образов и биоинформатика.

6. Анализ выбросов

Когда появляются данные, которые нельзя сгруппировать ни в один из классов, мы используем анализ выбросов. Будут вхождения данных, которые будут иметь атрибуты, отличные от любых других классов или общих моделей. Эти выдающиеся данные называются выбросами. Их обычно считают шумом или исключениями, а анализ этих выбросов называется анализом выбросов.

Эти выбросы могут быть полезными ассоциациями во многих приложениях, хотя обычно они отбрасываются как шум. Их также называют исключениями или сюрпризами, и это важно для их идентификации. Выбросы идентифицируются с помощью статистических тестов, которые определяют вероятность. Другие названия выбросов:

1. девианты
2. Аномалии
3. несогласный
4. Аномалии

7. Эволюция и анализ отклонений

С помощью эволюционного анализа мы получаем кластеризацию данных, связанную со временем. Мы можем найти тенденции и изменения в поведении за период. С помощью такого четкого анализа мы можем найти такие функции, как данные временных рядов, периодичность и сходство тенденций.

Читайте также: Зарплата Data Scientist в Индии

Заключение

Целостный анализ данных и функциональные возможности находят множество применений от космической науки до розничного маркетинга.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.