Взлом кода: руководство для начинающих по методам интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных относится к процессу извлечения полезной и актуальной информации из больших наборов данных. Он включает в себя анализ и изучение данных для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей, которые могут помочь организациям принимать обоснованные решения.
В интеллектуальном анализе данных используются различные методы, каждый из которых предназначен для извлечения определенных типов информации из данных. В этой статье мы обсудим основные методы интеллектуального анализа данных и то, как компании используют их для получения конкурентного преимущества.
TLDR; Нет времени читать? Вот видео, которое поможет вам подробно разобраться во всех этих основных методах интеллектуального анализа данных (с примерами).
Методы интеллектуального анализа данных
1. Классификация
Это один из наиболее широко используемых методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения, который включает в себя идентификацию шаблонов в данных, а затем маркировку этих данных в предопределенные классы или категории. Проще говоря, можно сказать, что классификация — это процесс отнесения данной точки данных к категории или классу на основе набора функций или атрибутов.
Алгоритмы классификации используются для построения прогностических моделей, которые можно использовать для классификации новых данных на основе их характеристик. Эти алгоритмы используют обучающие данные для изучения шаблонов и взаимосвязей между функциями и классами, а затем применяют изученные шаблоны для классификации новых данных.
Этот метод обычно используется для обнаружения мошенничества, сегментации клиентов, фильтрации спама, оценки рисков и анализа настроений. Например,банк может использовать классификацию для выявления мошеннических транзакций на основе набора предопределенных атрибутов, таких как сумма транзакции, местоположение и время.
2. Кластеризация
Теперь это метод интеллектуального анализа данных, который включает в себя группировку похожих точек данных в кластеры или группы. Цель состоит в том, чтобы выявить закономерности и сходства в данных без предварительного знания структуры данных или классификации точек данных. Кластеризация может использоваться в широком диапазоне приложений, включая маркетинговую сегментацию, обработку изображений и обнаружение аномалий.
Существуют различные доступные алгоритмы кластеризации, но наиболее распространенными из них являются K-средние, иерархическая кластеризация и кластеризация на основе плотности.
Вообще говоря, качество результата кластеризации зависит от нескольких факторов, включая выбор алгоритма, используемую меру сходства и количество выбранных кластеров. Одним из распространенных показателей оценки кластеризации является коэффициент силуэта, который измеряет качество кластеризации на основе того, насколько хорошо разделены кластеры и насколько плотно сгруппированы точки данных в каждом кластере.
Например, розничный продавец может использовать кластеризацию для группировки клиентов на основе их покупательского поведения и демографических данных для создания целевых маркетинговых кампаний.
3. Регрессия
Теперь это статистический метод, используемый в интеллектуальном анализе данных для установления связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Цель регрессионного анализа — построить модель, которую можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. Зависимая переменная также известна как переменная отклика, а независимые переменные также известны как предикторы или признаки.
В простой линейной регрессии имеется только одна независимая переменная, и связь между зависимой и независимой переменными предполагается линейной.
В множественной линейной регрессии имеется более одной независимой переменной, и связь между зависимой и независимой переменными также предполагается линейной.
Если мы сравним их, то у множественного регрессионного анализа есть два основных применения. Первый заключается в определении зависимой переменной на основе нескольких независимых переменных. Например, вас может заинтересовать определение того, какая урожайность будет зависеть от температуры, количества осадков и других независимых переменных. Во-вторых, определить, насколько сильна связь между каждой переменной. Например, вам может быть интересно узнать, как изменится урожайность, если выпадет больше осадков или понизится температура.
Кроме того, существуют и другие типы методов регрессии, такие как логистическая регрессия, которая используется, когда зависимая переменная является категориальной, и нелинейная регрессия, которая используется, когда связь между зависимой и независимой переменными нелинейна.
По сути, метод регрессионного анализа обычно используется при прогнозировании спроса, оптимизации цен и анализе тенденций.
4. Анализ правил ассоциации
Этот метод используется для выявления закономерностей или ассоциаций между переменными в большом наборе данных. Здесь цель анализа правил ассоциации состоит в том, чтобы обнаружить интересные и значимые отношения между переменными, которые можно использовать для принятия обоснованных решений.
Анализ ассоциативных правил работает путем изучения частоты одновременного появления переменных в наборе данных, а затем определения шаблонов или правил, которые встречаются наиболее часто. Эти правила состоят из набора предшествующих (или левых) переменных и набора последующих (или правых) переменных. Предшествующие переменные — это условия или события, которые предшествуют последующим переменным, а последующие переменные — это события или результаты, которые следуют за предшествующими переменными.
Анализ ассоциативных правил обычно используется при анализе потребительской корзины, целью которого является выявление закономерностей одновременного появления продуктов в транзакциях клиентов. Например, розничный продавец может использовать анализ правил ассоциации, чтобы определить, что клиенты, покупающие хлеб, также склонны покупать молоко, и поэтому разместить эти продукты рядом друг с другом в магазине, чтобы стимулировать перекрестные продажи.
5. Машины опорных векторов (SVM)
Проще говоря, SVM — это алгоритм обучения с учителем, который находит лучший способ разделить точки данных на разные классы или группы. SVM работает, находя гиперплоскость, которая разделяет точки данных на разные классы, максимально увеличивая расстояние между гиперплоскостью и ближайшими точками данных. Это расстояние называется полем, и цель SVM — найти гиперплоскость с наибольшим запасом.
Чтобы найти гиперплоскость, SVM выбирает подмножество точек обучающих данных, называемых опорными векторами, которые находятся ближе всего к краю. Эти опорные векторы используются для определения гиперплоскости и классификации новых точек данных на основе их положения относительно гиперплоскости.
SVM можно использовать как для линейных, так и для нелинейных задач классификации.
В линейном SVM гиперплоскость — это прямая линия, которая разделяет точки данных на разные классы. В нелинейном SVM гиперплоскость — это кривая или поверхность, которая разделяет точки данных на разные классы. Нелинейный SVM использует метод, называемый трюком ядра, для преобразования данных в многомерное пространство, где для разделения точек данных можно использовать линейную гиперплоскость.
SVM широко используется в различных приложениях, таких как классификация изображений, классификация текста, биоинформатика и финансовое прогнозирование.
6. Интеллектуальный анализ текста
Теперь этот метод интеллектуального анализа данных включает анализ и извлечение полезной информации из неструктурированных текстовых данных, таких как электронные письма, сообщения в социальных сетях, отзывы клиентов и новостные статьи. Целью интеллектуального анализа текста является преобразование неструктурированных текстовых данных в структурированные данные, которые можно анализировать с использованием методов интеллектуального анализа данных.
Этот метод обычно используется при анализе настроений, моделировании тем и классификации контента. Например, гостиничная сеть может использовать интеллектуальный анализ текста для анализа отзывов клиентов и выявления областей, требующих улучшения в своих услугах.
7. Анализ временных рядов
Это метод, используемый для анализа и прогнозирования точек данных, собранных с течением времени. Он включает в себя анализ точек данных, которые измеряются через равные промежутки времени, для выявления закономерностей, тенденций и сезонности.
Цель здесь состоит в том, чтобы делать прогнозы о будущих значениях временных рядов путем моделирования основных закономерностей в данных.
Временные ряды могут быть либо одномерными, когда во времени измеряется только одна переменная, либо многомерными, когда во времени измеряются несколько переменных.
Анализ временных рядов может применяться для решения широкого круга задач, таких как прогнозирование цен на акции, прогнозирование погодных условий и прогнозирование спроса на продукты. Он имеет несколько преимуществ, в том числе способность фиксировать тенденции и сезонность данных, гибкость моделирования различных типов временных рядов, а также возможность предоставлять прогнозы и доверительные интервалы.
Например, коммунальная компания может использовать анализ временных рядов для прогнозирования спроса на энергию на основе исторических данных и погодных условий.
8. Деревья решений
Деревья решений — это метод, используемый для представления сложных процессов принятия решений в визуальном формате. Здесь мы анализируем данные, строя древовидную модель решений и их возможных последствий. Дерево решений состоит из узлов и ребер, где узлы представляют решения или события, а ребра представляют возможные результаты или последствия этих решений.
Деревья решений можно использовать для задач классификации или регрессии.
В задачах классификации цель состоит в том, чтобы присвоить метку или класс данному входу на основе его характеристик. В задачах регрессии цель состоит в том, чтобы предсказать непрерывную целевую переменную на основе входных признаков.
Деревья решений имеют ряд преимуществ, в том числе их простоту, интерпретируемость и способность обрабатывать как категориальные, так и непрерывные переменные. Деревья решений также могут обрабатывать отсутствующие значения и выбросы в данных, что делает их устойчивыми к зашумленным данным.
Этот метод обычно используется для оценки рисков, сегментации клиентов и рекомендаций по продуктам. Например, розничный продавец может использовать деревья решений, чтобы определить факторы, влияющие на решения клиентов о покупке, и соответствующим образом оптимизировать свои маркетинговые стратегии.
9. Нейронные сети
Этот метод имитирует поведение человеческого мозга при обработке информации. Нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают информацию. Эти нейроны организованы в слои, каждый из которых отвечает за определенный аспект вычислений.
Входной слой получает входные данные, а выходной слой производит выходные данные сети. Слои между входным и выходным слоями называются «скрытыми слоями» и отвечают за сложные вычисления, которые делают нейронные сети такими мощными.
Нейронные сети можно обучать с помощью процесса, называемого обратным распространением, который включает в себя настройку весов и смещений нейронов для минимизации ошибки между прогнозируемым выходом и фактическим выходом. Этот процесс включает в себя итеративное обновление весов и смещений на основе ошибки сети до тех пор, пока ошибка не будет минимизирована.
Нейронные сети имеют ряд преимуществ перед другими методами интеллектуального анализа данных, включая их способность учиться и обобщать сложные данные, их способность обрабатывать шум и отсутствующие данные, а также их способность адаптироваться к новым и изменяющимся данным.
Этот метод обычно используется в распознавании изображений, распознавании речи и обработке естественного языка. Например, беспилотный автомобиль может использовать нейронные сети для определения различных дорожных условий и реагирования на них.
10. Совместная фильтрация
Совместная фильтрация — это метод, используемый для предоставления рекомендаций на основе предпочтений похожих пользователей. Он работает, создавая матрицу взаимодействия пользователя с элементом. Каждая ячейка в матрице представляет предпочтение или рейтинг пользователя для определенного элемента. Алгоритмы совместной фильтрации затем используют эту матрицу для поиска закономерностей или сходств в рейтингах разных пользователей и элементов.
Существует два основных типа совместной фильтрации: на основе пользователей и на основе элементов.
При совместной фильтрации на основе пользователей алгоритм идентифицирует пользователей со схожими предпочтениями и рекомендует элементы, которые эти пользователи высоко оценили. В совместной фильтрации на основе элементов алгоритм идентифицирует элементы, похожие на те, которые пользователь уже высоко оценил, и рекомендует эти похожие элементы.
Этот метод обычно используется в системах рекомендаций для фильмов, музыки и книг. Например, служба потоковой передачи может использовать совместную фильтрацию, чтобы рекомендовать фильмы пользователю на основе его истории просмотра и предпочтений пользователей с похожей историей просмотра.
11. Уменьшение размерности
Это метод интеллектуального анализа данных, используемый для уменьшения количества функций или переменных в наборе данных при сохранении как можно большего количества информации. Это важный метод работы с многомерными наборами данных, которые могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении и сложными для визуализации и интерпретации.
Уменьшение размерности работает путем преобразования исходных данных в пространство меньшего размера с сохранением как можно большего количества исходной информации. Это можно сделать двумя основными способами: выбор признаков и извлечение признаков.
- Выбор функций включает в себя выбор подмножества исходных функций, наиболее релевантных рассматриваемой проблеме. Это можно сделать с помощью статистических тестов или других методов ранжирования признаков. Выбор объектов — это простой и эффективный способ уменьшить размерность набора данных, но он может не охватывать все важные отношения между объектами.
- Извлечение признаков включает преобразование исходных признаков в новый набор признаков, которые собирают наиболее важную информацию в наборе данных. Это можно сделать с помощью таких методов, как анализ основных компонентов (PCA) или разложение по сингулярным числам (SVD). Эти методы определяют наиболее важные направления или оси данных и проецируют данные на эти новые оси.
Заключение
Методы интеллектуального анализа данных стали важным инструментом для организаций, стремящихся получить представление о своих данных. Эти методы, включая классификацию, кластеризацию, анализ ассоциативных правил, регрессионный анализ и обнаружение аномалий, можно использовать для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных, которые не очевидны сразу.
Реальные приложения методов интеллектуального анализа данных многочисленны, и их можно найти в таких отраслях, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство. Учитывая обилие данных, доступных сегодня, методы интеллектуального анализа данных будут продолжать играть жизненно важную роль, помогая организациям принимать решения на основе данных.
Вам также может понравиться
