Data Science Techniques

Інструменти аналізу даних можуть допомогти компаніям отримати інформацію, необхідну для покращення їхньої діяльності. Однак ми рідко розглядаємо інструменти моделювання, які використовують аналітики даних для аналізу даних та отримання дієвих висновків. Існують різні стратегії моделювання, доступні для аналітика, але щоб заощадити час, ми просто розглянемо найважливіші методології моделювання в науці про дані, а також деякі важливі поради щодо аналізу даних.

Підходи до моделювання, що використовуються в науці про дані

Аналітики даних використовують різноманітні методології моделювання науки про дані, включаючи наступні:

Нелінійні моделі - це тип регресійного аналізу, який використовує дані спостережень і функцію для їх моделювання. Це нелінійна комбінація параметрів моделі, яка залежить від однієї або декількох незалежних змінних. При роботі з нелінійними моделями аналітики даних часто використовують різні підходи. В аналізі даних такі інструменти, як кусково-лінійна функція, ступінчаста функція та сплайн, є дуже важливими.

Це системи класифікації, що використовуються в науці про дані. У цій обмеженій оптимізаційній задачі встановлено максимальний запас. Ця змінна, з іншого боку, залежить від обмежень класифікації даних.

Машини з підтримкою векторів класифікують точки даних, знаходячи гіперплощину в N-вимірному просторі. Хоча для поділу точок даних можна використовувати будь-яку кількість площин, мета полягає в тому, щоб знайти гіперплощину з найкоротшою відстанню між ними.

Підхід до моделювання в науці про дані, який називається лінійною регресією, оцінює цільову змінну. Ця функція завершується визначенням "найкращого" зв'язку між незалежними та залежними змінними. Сума всіх відстаней між фігурою та фактичним спостереженням на отриманому графіку повинна бути помірною. Чим менша відстань між відповідними точками, тим менша ймовірність помилки.

Існує дві форми лінійної регресії: проста лінійна регресія та множинна лінійна регресія. Для прогнозування залежної змінної в першій використовується одна незалежна змінна. У той же час, друга використовує лінійний зв'язок для прогнозування залежної змінної шляхом поєднання численних незалежних факторів.

Ви, напевно, чули про розпізнавання образів у контексті машинного навчання та штучного інтелекту, але що саме воно означає? Розпізнавання образів - це технологічна процедура, яка порівнює вхідні дані з інформацією, записаною в базі даних.

Знаходження закономірностей у даних є метою цього підходу до моделювання в науці про дані. Оскільки розпізнавання образів є підкласом машинного навчання, воно відрізняється від останнього.

Розпізнавання образів іноді поділяють на два етапи. Перша фаза - дослідницька, на якій алгоритми досліджують шаблони, не вказуючи жодних критеріїв. Тим часом алгоритми класифікують виявлені шаблони в описовій частині. За допомогою розпізнавання образів можна аналізувати будь-які дані, включаючи слова, звуки і почуття.

Підвищуйте методи науки про дані

Для аналізу даних важливими є більшість підходів до моделювання в науці про дані. Однак, для оптимізації процесу моделювання в науці про дані можна використовувати різні ефективні стратегії в поєднанні з цими моделями аналізу даних.

Наприклад, технології візуалізації даних можуть допомогти спростити цей процес. Важко робити будь-який осмислений аналіз, коли ви дивитеся на рядки і стовпчики алфавітно-цифрових записів. Перетворюючи всі алфавітно-цифрові символи на графіки та діаграми, візуалізація даних може значно полегшити цей процес.

Правильна платформа для аналізу даних також може допомогти вам отримати максимальну віддачу від ваших даних. Оптимізовані системи аналізу даних можуть прискорити швидкість аналізу даних і надавати інсайти ще швидше.