Big Datasta älykkääseen dataan

Datatieteen määritelmä

Kuten termi Data Science jo kuvaa, se on tiede, joka käsittelee arvokkaan tiedon poimimista datasta. Tavoitteena on käyttää tätä tietoa tietyn prosessin laadun ja tehokkuuden parantamiseen tai jopa uusien oivallusten saamiseen siitä. Data Sciencen avulla on mahdollista paljastaa korrelaatioita, joita ei voi helposti tunnistaa. Data Science käsittää lukuisia eri osaamisalueita. Matematiikan / tilastotieteen ja tietojenkäsittelytieteen lisäksi asiantuntijatietämyksellä on erittäin tärkeä rooli. Erityisesti lämpöanalyysissä on välttämätöntä ymmärtää ja tulkita kemiallisia ja fysikaalisia prosesseja oikein, jotta mitatuista tietokokonaisuuksista ei tehdä vääriä johtopäätöksiä ja jotta analyysissä käytetään oikeita menetelmiä.

Osoitteessa NETZSCH Analyzing & Testing kaikki tarvittavat osaamisalueet ovat käytettävissä, joten tämän edun ansiosta NETZSCH Analyzing & Testing pystyy soveltamaan Data Science -menetelmiä lämpöanalyysin alalla.

Seuraavassa luvussa esitellään joitakin Data Science -tiedonanalyysissä käytettäviä data-analyysimenetelmiä.

Tietojen analysointitekniikat

Kun käytettävissä on large laadullisen tiedon määrä, datatieteilijä voi aloittaa päätehtävänsä - tiedon muuttamisen arvokkaaksi tiedoksi. Datan esikäsittelyn jälkeen voidaan aloittaa data-analyysi. Seuraavassa kuvataan, miten tätä haastetta voidaan lähestyä.

Tietojen tutkiminen

Data Exploration -menetelmällä pyritään ymmärtämään tietoja perusluonteisesti. Tietojen rakenne on tunnistettava ja arvojen jakautumista tutkitaan. Data Explorationin avulla nähdään ensin tietojen väliset korrelaatiot, ja sen avulla voidaan selvittää, mitä menetelmää on paras soveltaa analyysiin.

Ennustava analyysi

Se on Business Intelligence- ja Business Analytics -toimintojen osa-alue. Ennustavan analyysin aikana tietokokonaisuuksia arvioidaan kuvioiden löytämiseksi, jotta voidaan ennustaa suuntauksia ja tulevia tuloksia. Ennakoivaan analyysiin voidaan käyttää useita menetelmiä. Seuraavassa esitetään lyhyt katsaus joihinkin näistä sovelluksista:

Koneoppiminen:

Se on tekoälyn sovellus, jonka avulla järjestelmä voi automaattisesti hankkia tietoa ja parantaa itseään kokemuksen perusteella ajan myötä ilman manuaalista ohjelmointia.

Koneoppimismenetelmät hankkivat tietoa olemassa olevista tiedoista poimimalla malleja large -tietoaineistoista. Yleensä järjestelmä, jota kutsutaan koneoppimismalliksi, tunnistaa ja oppii riippuvuudet, joten malli voi tehdä ennusteita tulevista tapahtumista tai tuloksista myös uusien tuntemattomien tietojen perusteella.

Lineaarinen / epälineaarinen regressio:

Lineaarinen regressio on yksi tehokkaimmista ja perustavimmista algoritmeista ennusteanalyysissä. Sen päätavoitteena on ennustaa muuttujia eli tavoitemuuttujaa, joka perustuu yhteen tai useampaan riippumattomaan muuttujaan. Lineaarisen regression avulla on mahdollista Identify lineaarinen suhde kohdemuuttujan ja yhden tai useamman ennustemuuttujan välillä olemassa olevilla tietokokonaisuuksilla, jotta voidaan luoda lineaarinen funktio kuvaamaan riippuvuutta.

Sen sijaan epälineaarisessa regressiossa määritellään epälineaarinen funktio selittämään muuttujien välistä suhdetta.

Kun tiedossa on tieto tunnetusta suhteesta, on helppo tehdä ennusteita uusilla tiedoilla.

Luokittelu:

Luokittelussa tiedot luokitellaan tiettyyn luokkaan. Se on klassinen koneoppimismenetelmä. Kriteerit ja mallit, joiden perusteella data luokitellaan tiettyyn luokkaan, on opittu olemassa olevasta kategorisesta datasta, ja niitä voidaan nyt soveltaa uuden datan luokitteluun oikein.

Lineaarinen/ei-lineaarinen luokittelu:

Lineaarista luokittelua käytetään, kun kyseessä on suuri määrä piirteitä, kun taas epälineaarista luokittelua käytetään, kun tiedot eivät ole lineaarisesti erotettavissa.

Logistinen regressio:

Se on luokittelutekniikka, jota käytetään ennustamaan uuden havainnon todennäköisyys kuulua tiettyyn luokkaan. Esimerkkejä tästä ovat sähköpostiroskaposti, petosten havaitseminen, verkkotapahtumapetokset jne.

Prescriptive Analysis

Pääpainoalueena on löytää paras ratkaisu nykyiseen tietosuunnitelmaan. Ennustavan analyysin lisäksi kuvaileva analyysi antaa suosituksia siitä, miten ennakoitua tietoa voidaan käyttää tulevaisuuteen vaikuttamiseen. Tavoitteena on analysoida ennustetiedon avulla, mitä päätöksiä on tehtävä ennustetun tuloksen saamiseksi tai sen estämiseksi.

Hyvän data-analyysin paras edellytys on, että datatieteilijät vaihtavat tiiviisti tietoja sen asiantuntijaosaston kanssa, josta analysoitavat tiedot ovat peräisin. Vuosien kokemus ja tietämys lämpöanalyysistä, NETZSCH voi soveltaa Data Science -menetelmiä omalla erikoisalallaan.

Esikatselu

Seuraavassa artikkelissa haluamme esitellä sinulle koneoppimisen ja tekoälyn maailman. Haluamme näyttää sinulle perusteet siitä ja antaa esimerkin Machine Learning -menetelmistä.

Pysy siis uteliaana Big Data -sarjan seuraavan blogiartikkelimme suhteen!