Από τα μεγάλα δεδομένα στα έξυπνα δεδομένα

Ορισμός της Επιστήμης Δεδομένων

Όπως περιγράφει ήδη ο όρος Επιστήμη Δεδομένων, είναι η επιστήμη που ασχολείται με την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από δεδομένα. Ο στόχος είναι να χρησιμοποιηθούν αυτές οι πληροφορίες για να βελτιωθεί μια συγκεκριμένη διαδικασία ως προς την ποιότητα και την αποδοτικότητα, ή ακόμη και για να αποκτηθούν νέες γνώσεις από αυτές. Με τη βοήθεια της Επιστήμης Δεδομένων, είναι δυνατόν να αποκαλυφθούν συσχετίσεις που δεν μπορούν να αναγνωριστούν εύκολα. Ο τομέας της Επιστήμης Δεδομένων περιλαμβάνει πολυάριθμους διαφορετικούς τομείς εξειδίκευσης. Εκτός από τη μαθηματική/στατιστική και την επιστήμη των υπολογιστών, οι εξειδικευμένες γνώσεις παίζουν πολύ σημαντικό ρόλο. Ειδικά στη θερμική ανάλυση, είναι απαραίτητη η σωστή κατανόηση και ερμηνεία των χημικών και φυσικών διεργασιών, ώστε να μην εξαχθούν λανθασμένα συμπεράσματα από σύνολα δεδομένων μέτρησης και να χρησιμοποιηθούν οι σωστές μέθοδοι ανάλυσης.

Στο NETZSCH Analyzing & Testing είναι διαθέσιμοι όλοι οι απαραίτητοι τομείς εξειδίκευσης, ώστε με αυτό το πλεονέκτημα το NETZSCH Analyzing & Testing να είναι σε θέση να εφαρμόζει μεθόδους Data Science στον τομέα της θερμικής ανάλυσης.

Στην επόμενη ενότητα θα θέλαμε να παρουσιάσουμε ορισμένες μεθόδους ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται στην Επιστήμη Δεδομένων.

Τεχνικές ανάλυσης δεδομένων

Με μια ποσότητα ποιοτικών δεδομένων large, ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να ξεκινήσει το κύριο έργο - τη μετατροπή του συνόλου δεδομένων σε πολύτιμες πληροφορίες. Μετά την προεπεξεργασία των δεδομένων, μπορεί να ξεκινήσει η ανάλυση των δεδομένων. Στη συνέχεια, περιγράφεται ο τρόπος προσέγγισης αυτής της πρόκλησης.

Εξερεύνηση δεδομένων

Με την Εξερεύνηση δεδομένων, ο στόχος είναι η κατανόηση των δεδομένων με βασικό τρόπο. Πρέπει να προσδιοριστεί η δομή των δεδομένων και να εξεταστεί η κατανομή των τιμών. Με την Εξερεύνηση Δεδομένων, βλέπουμε πρώτα τις συσχετίσεις μεταξύ των δεδομένων και μας επιτρέπει να ανακαλύψουμε ποια μέθοδος είναι η καλύτερη για την ανάλυση.

Ανάλυση πρόβλεψης

Αποτελεί υποσύνολο της επιχειρηματικής ευφυΐας και της επιχειρηματικής ανάλυσης. Κατά την Προβλεπτική Ανάλυση, τα σύνολα δεδομένων αξιολογούνται για μοτίβα ώστε να είναι σε θέση να προβλέψουν τάσεις και μελλοντικές εκροές. Για την Προβλεπτική Ανάλυση μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορες μέθοδοι. Στη συνέχεια, θα θέλαμε να δώσουμε μια σύντομη επισκόπηση ορισμένων από αυτές τις εφαρμογές:

Μηχανική μάθηση:

Πρόκειται για μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης, η οποία επιτρέπει στο σύστημα να αποκτά αυτόματα γνώση και να βελτιώνεται από την εμπειρία με την πάροδο του χρόνου χωρίς να προγραμματίζεται χειροκίνητα.

Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης αποκτούν πληροφορίες από τα υπάρχοντα δεδομένα με την εξαγωγή μοτίβων σε σύνολα δεδομένων large. Σε γενικές γραμμές, οι εξαρτήσεις αναγνωρίζονται και μαθαίνονται από το σύστημα, που ονομάζεται μοντέλο Μηχανικής Μάθησης, έτσι ώστε να μπορούν να γίνουν προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα ή αποτελέσματα από το μοντέλο ακόμη και με νέα άγνωστα δεδομένα.

Γραμμική / μη γραμμική παλινδρόμηση:

Η γραμμική παλινδρόμηση είναι ένας από τους πιο ισχυρούς και βασικούς αλγορίθμους για την ανάλυση πρόβλεψης. Ο κύριος στόχος της είναι η πρόβλεψη των μεταβλητών, δηλαδή μιας μεταβλητής-στόχου που βασίζεται σε μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές. Με τη Γραμμική Παλινδρόμηση, είναι δυνατόν να εντοπιστεί μια γραμμική σχέση μεταξύ μιας μεταβλητής-στόχου και μιας ή περισσότερων μεταβλητών πρόβλεψης με υπάρχοντα σύνολα δεδομένων, έτσι ώστε να δημιουργηθεί μια γραμμική συνάρτηση για την περιγραφή της εξάρτησης.

Αντίθετα, με τη μη γραμμική παλινδρόμηση ορίζεται μια μη γραμμική συνάρτηση για να εξηγήσει τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών.

Με τις πληροφορίες σχετικά με τη γνωστή σχέση, είναι εύκολο να γίνουν προβλέψεις με νέα δεδομένα.

Ταξινόμηση:

Η Ταξινόμηση περιλαμβάνει την ανάθεση δεδομένων σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Είναι μια μέθοδος μηχανικής μάθησης classical. Τα κριτήρια και το μοτίβο για την ανάθεση των δεδομένων σε μια συγκεκριμένη κατηγορία έχουν διδαχθεί από υπάρχοντα κατηγορικά δεδομένα και μπορούν τώρα να εφαρμοστούν για τη σωστή ταξινόμηση νέων δεδομένων.

Γραμμική/μη γραμμική ταξινόμηση:

Η γραμμική ταξινόμηση χρησιμοποιείται όταν έχετε να κάνετε με μεγάλο αριθμό χαρακτηριστικών, ενώ ένας μη γραμμικός ταξινομητής χρησιμοποιείται όταν τα δεδομένα δεν είναι γραμμικά διαχωρίσιμα.

Λογιστική παλινδρόμηση:

Είναι μια τεχνική ταξινόμησης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της πιθανότητας μια νέα παρατήρηση να ανήκει στη συγκεκριμένη κατηγορία. Μερικά από τα παραδείγματα είναι τα ανεπιθύμητα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, η ανίχνευση απάτης, οι απάτες σε διαδικτυακές συναλλαγές κ.λπ.

Προδιαγραφική ανάλυση

Ο κύριος τομέας εστίασης είναι η εύρεση της καλύτερης λύσης για το τρέχον σενάριο δεδομένων. Εκτός από την Προβλεπτική Ανάλυση, η Προβλεπτική Ανάλυση παρέχει συστάσεις για το πώς να χρησιμοποιηθούν οι προβλεπόμενες πληροφορίες για να επηρεάσουν το μέλλον. Ο στόχος είναι να χρησιμοποιηθούν οι πληροφορίες της πρόβλεψης για να αναλυθεί ποιες αποφάσεις πρέπει να ληφθούν για να επιτευχθεί το προβλεπόμενο αποτέλεσμα ή για να αποτραπεί.

Η καλύτερη προϋπόθεση για την καλή ανάλυση δεδομένων είναι η στενή ανταλλαγή απόψεων των επιστημόνων δεδομένων με το εξειδικευμένο τμήμα από το οποίο προέρχονται τα προς ανάλυση δεδομένα. Με πολυετή εμπειρία και γνώσεις στη θερμική ανάλυση, το NETZSCH μπορεί να εφαρμόσει τις μεθόδους της Επιστήμης Δεδομένων στον τομέα της εξειδίκευσής του.

Προεπισκόπηση

Στο επόμενο άρθρο, θα θέλαμε να σας εισάγουμε στον κόσμο της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης. Θέλουμε να σας δείξουμε τα βασικά σχετικά με αυτό και να δώσουμε ένα δείγμα μεθόδων Μηχανικής Μάθησης.

Μείνετε λοιπόν περίεργοι για το επόμενο άρθρο του ιστολογίου μας της σειράς Big Data!