Dari Big Data ke Smart Data

Definisi Ilmu Data

Seperti yang telah dijelaskan oleh istilah Data Science, ini adalah ilmu yang berhubungan dengan penggalian informasi berharga dari data. Tujuannya adalah untuk menggunakan informasi ini untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi proses tertentu, atau bahkan untuk mendapatkan wawasan baru darinya. Dengan bantuan Data Science, dimungkinkan untuk mengungkap korelasi yang tidak dapat dengan mudah dikenali. Domain Ilmu Data terdiri dari berbagai bidang keahlian yang berbeda. Selain matematika/statistika dan ilmu komputer, pengetahuan spesialis memainkan peran yang sangat penting. Khususnya dalam analisis termal, penting untuk memahami dan menginterpretasikan proses kimia dan fisika dengan benar agar tidak mengambil kesimpulan yang salah dari kumpulan data yang diukur dan menggunakan metode yang tepat untuk analisis.

Di NETZSCH Analyzing & Testing semua bidang keahlian yang diperlukan tersedia, sehingga dengan keunggulan ini NETZSCH Analyzing & Testing mampu menerapkan metode Data Science di bidang analisis termal.

Pada bagian selanjutnya, kami ingin menyajikan beberapa metode analisis data yang digunakan dalam Data Science.

Teknik Analisis Data

large Dengan sejumlah data kualitatif, seorang ilmuwan data dapat memulai tugas utama - mengubah kumpulan data menjadi informasi yang berharga. Setelah prapemrosesan data, analisis data dapat dimulai. Berikut ini, dijelaskan bagaimana cara mendekati tantangan ini.

Eksplorasi Data

Dengan Eksplorasi Data, tujuannya adalah untuk memahami data dengan cara yang mendasar. Struktur data harus diidentifikasi dan distribusi nilai diperiksa. Dengan Eksplorasi Data, kita melihat korelasi pertama di antara data, dan ini memungkinkan kita untuk mengetahui metode mana yang terbaik untuk diterapkan untuk analisis.

Analisis Prediktif

Ini adalah bagian dari Business Intelligence dan Business Analytics. Selama Analisis Prediktif, kumpulan data dievaluasi untuk mencari pola agar dapat memprediksi tren dan keluaran di masa depan. Beberapa metode dapat digunakan untuk Analisis Prediktif. Berikut ini, kami ingin memberikan gambaran singkat tentang beberapa aplikasi ini:

Pembelajaran Mesin (Machine Learning):

Ini adalah aplikasi Kecerdasan Buatan, yang memungkinkan sistem untuk secara otomatis mendapatkan pengetahuan dan meningkatkan diri dari pengalaman dari waktu ke waktu tanpa diprogram secara manual.

Metode Machine Learning memperoleh informasi dari data yang ada dengan mengekstraksi pola dalam kumpulan data large. Secara umum, ketergantungan dikenali dan dipelajari oleh sistem, yang disebut model Machine Learning, sehingga prediksi tentang kejadian atau hasil di masa depan dapat dibuat oleh model bahkan dengan data baru yang tidak diketahui.

Regresi Linier / Non-linier:

Regresi Linier adalah salah satu algoritme yang paling kuat dan dasar untuk Analisis Prediktif. Tujuan utamanya adalah untuk memprediksi variabel, yaitu variabel target yang didasarkan pada satu atau lebih variabel independen. Dengan Regresi Linier, dimungkinkan untuk mengidentifikasi hubungan linier antara variabel target dan satu atau lebih variabel prediktor dengan kumpulan data yang ada sehingga fungsi linier dapat dihasilkan untuk menggambarkan ketergantungan.

Sebaliknya, dengan Regresi Non-linier, fungsi non-linier didefinisikan untuk menjelaskan hubungan antara variabel.

Dengan informasi tentang hubungan yang diketahui, maka mudah untuk membuat prediksi dengan data baru.

Klasifikasi:

Klasifikasi melibatkan penugasan data ke dalam kategori tertentu. Ini adalah metode pembelajaran mesin klasik. Kriteria dan pola untuk menetapkan data ke kategori tertentu dipelajari dari data kategorikal yang ada dan sekarang dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan data baru dengan benar.

Klasifikasi Linier/Non-Linier:

Klasifikasi Linear digunakan ketika Anda berurusan dengan sejumlah besar fitur, sedangkan pengklasifikasi non-linear digunakan ketika data tidak dapat dipisahkan secara linear.

Regresi Logistik:

Ini adalah teknik klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi probabilitas pengamatan baru yang termasuk dalam kategori tertentu. Beberapa contohnya adalah spam email, deteksi penipuan, penipuan transaksi online, dll.

Analisis Preskriptif

Fokus utamanya adalah menemukan solusi terbaik untuk skenario data saat ini. Selain Analisis Prediktif, Analisis Preskriptif memberikan rekomendasi tentang cara menggunakan informasi yang diprediksi untuk mempengaruhi masa depan. Tujuannya adalah menggunakan informasi prediksi untuk menganalisis keputusan apa yang harus diambil untuk mendapatkan hasil yang diprediksi atau untuk mencegahnya.

Prasyarat terbaik untuk analisis data yang baik adalah pertukaran yang erat antara ilmuwan data dengan departemen spesialis tempat data yang akan dianalisis berasal. Dengan pengalaman dan pengetahuan selama bertahun-tahun dalam analisis termal, NETZSCH dapat menerapkan metode Data Science dalam bidang keahliannya.

Pratinjau

Dalam artikel berikutnya, kami ingin memperkenalkan Anda pada dunia Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan. Kami ingin menunjukkan kepada Anda dasar-dasarnya dan memberikan contoh metode Machine Learning.

Jadi, tetaplah penasaran dengan artikel blog kami berikutnya dari seri Big Data!