Du Big Data au Smart Data

Définition de la science des données

Comme le terme Data Science le décrit déjà, il s'agit de la science qui traite de l'extraction d'informations précieuses à partir de données. L'objectif est d'utiliser ces informations pour améliorer la qualité et l'efficacité d'un processus spécifique, ou même d'en tirer de nouvelles informations. Avec l'aide de la science des données, il est possible de découvrir des corrélations qui ne sont pas facilement reconnaissables. Le domaine de la science des données comprend de nombreux domaines d'expertise différents. Outre les mathématiques, les statistiques et l'informatique, les connaissances spécialisées jouent un rôle très important. En particulier dans l'analyse thermique, il est nécessaire de comprendre et d'interpréter correctement les processus chimiques et physiques afin de ne pas tirer de conclusions erronées des ensembles de données mesurées et d'utiliser les bonnes méthodes d'analyse.

Sur NETZSCH Analyzing & Testing, tous les domaines d'expertise nécessaires sont disponibles, de sorte que NETZSCH Analyzing & Testing est en mesure d'appliquer les méthodes de la science des données dans le domaine de l'analyse thermique.

Dans la section suivante, nous aimerions présenter quelques méthodes d'analyse des données qui sont utilisées dans la science des données.

Techniques d'analyse des données

Avec une quantité de données qualitatives ( large ), un scientifique des données peut commencer la tâche principale - transformer l'ensemble des données en informations précieuses. Après le prétraitement des données, l'analyse des données peut commencer. Les paragraphes suivants décrivent la manière d'aborder ce défi.

Exploration des données

Avec l'exploration des données, l'objectif est de comprendre les données de manière élémentaire. La structure des données doit être identifiée et la distribution des valeurs est examinée. Avec l'exploration des données, nous voyons d'abord les corrélations entre les données, et cela nous permet de trouver la meilleure méthode à appliquer pour l'analyse.

Analyse prédictive

Il s'agit d'un sous-ensemble de la Business Intelligence et de la Business Analytics. Au cours de l'analyse prédictive, les ensembles de données sont évalués pour trouver des modèles afin de pouvoir prédire les tendances et les résultats futurs. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour l'analyse prédictive. Dans ce qui suit, nous aimerions donner un bref aperçu de certaines de ces applications :

Apprentissage automatique :

Il s'agit d'une application de l'intelligence artificielle, qui permet au système d'acquérir automatiquement des connaissances et de s'améliorer à partir de l'expérience acquise au fil du temps, sans être programmé manuellement.

Les méthodes d'apprentissage automatique permettent d'acquérir des informations à partir de données existantes en extrayant des modèles dans les ensembles de données large. En général, les dépendances sont reconnues et apprises par le système, appelé modèle d'apprentissage automatique, de sorte que les prédictions sur les événements ou les résultats futurs peuvent être faites par le modèle même avec de nouvelles données inconnues.

Régression linéaire / non linéaire :

La régression linéaire est l'un des algorithmes de base les plus puissants pour l'analyse prédictive. Son objectif principal est de prédire les variables, c'est-à-dire une variable cible basée sur une ou plusieurs variables indépendantes. Avec la régression linéaire, il est possible d'identifier une relation linéaire entre une variable cible et une ou plusieurs variables prédictives avec des ensembles de données existants, de sorte qu'une fonction linéaire peut être générée pour décrire la dépendance.

En revanche, avec la régression non linéaire, une fonction non linéaire est définie pour expliquer la relation entre les variables.

Avec les informations sur la relation connue, il est facile de faire des prédictions avec de nouvelles données.

Classification :

La classification implique l'affectation de données à une catégorie spécifique. Il s'agit d'une méthode classique d'apprentissage automatique. Les critères et le modèle d'affectation des données à une certaine catégorie ont été appris à partir de données catégorielles existantes et peuvent maintenant être appliqués pour classer correctement les nouvelles données.

Classification linéaire/non linéaire :

La classification linéaire est utilisée lorsque vous avez affaire à un grand nombre de caractéristiques, tandis qu'un classificateur non linéaire est utilisé lorsque les données ne sont pas linéairement séparables.

Régression logistique :

Il s'agit d'une technique de classification utilisée pour prédire la probabilité qu'une nouvelle observation appartienne à une catégorie particulière. Parmi les exemples, citons le courrier électronique non sollicité, la détection des fraudes, les transactions frauduleuses en ligne, etc.

Analyse normative

L'objectif principal est de trouver la meilleure solution pour le scénario de données actuel. En plus de l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive fournit des recommandations sur la manière d'utiliser les informations prédites pour influencer l'avenir. L'objectif est d'utiliser les informations de prédiction pour analyser les décisions à prendre afin d'obtenir le résultat prévu ou de l'éviter.

La meilleure condition préalable à une bonne analyse des données est un échange étroit entre les scientifiques des données et le département spécialisé d'où proviennent les données à analyser. Avec des années d'expérience et de connaissances en analyse thermique, NETZSCH peut appliquer les méthodes de la science des données dans son domaine d'expertise.

Avant-première

Dans le prochain article, nous aimerions vous présenter le monde de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Nous voulons vous montrer les bases de ce domaine et vous donner un exemple de méthodes d'apprentissage automatique.

Restez donc curieux de découvrir notre prochain article de blog de la série Big Data !