De Big Data a Smart Data

Definição de ciência de dados

Como o termo Ciência de Dados já descreve, é a ciência que lida com a extração de informações valiosas dos dados. O objetivo é usar essas informações para aprimorar um processo específico em termos de qualidade e eficiência, ou até mesmo para obter novas percepções a partir delas. Com a ajuda da ciência de dados, é possível descobrir correlações que não podem ser facilmente reconhecidas. O domínio da ciência de dados abrange várias áreas diferentes de especialização. Além da matemática/estatística e da ciência da computação, o conhecimento especializado desempenha um papel muito importante. Especialmente na análise térmica, é necessário entender e interpretar corretamente os processos químicos e físicos para não tirar conclusões erradas dos conjuntos de dados medidos e para usar os métodos corretos de análise.

Na NETZSCH Analyzing & Testing, todas as áreas de especialização necessárias estão disponíveis, de modo que, com essa vantagem , aNETZSCH Analyzing & Testing pode aplicar métodos de ciência de dados no campo da análise térmica.

Na próxima seção, gostaríamos de apresentar alguns métodos de análise de dados que são usados na ciência de dados.

Técnicas de análise de dados

Com uma quantidade large de dados qualitativos, um cientista de dados pode iniciar a tarefa principal - transformar o conjunto de dados em informações valiosas. Após o pré-processamento dos dados, a análise dos dados pode começar. A seguir, descrevemos como abordar esse desafio.

Exploração de dados

Com a Exploração de dados, o objetivo é entender os dados de uma forma básica. A estrutura dos dados deve ser identificada e a distribuição dos valores é examinada. Com a Exploração de dados, vemos primeiro as correlações entre os dados e isso nos permite descobrir qual é o melhor método a ser aplicado para a análise.

Análise preditiva

É um subconjunto do Business Intelligence e do Business Analytics. Durante a análise preditiva, os conjuntos de dados são avaliados em busca de padrões para que seja possível prever tendências e resultados futuros. Vários métodos podem ser usados para a análise preditiva. A seguir, gostaríamos de apresentar uma breve visão geral de alguns desses aplicativos:

Aprendizado de máquina:

É um aplicativo de Inteligência Artificial que permite que o sistema adquira conhecimento automaticamente e se aprimore a partir da experiência ao longo do tempo sem ser programado manualmente.

Os métodos de aprendizado de máquina adquirem informações de dados existentes extraindo padrões em large conjuntos de dados. Em geral, as dependências são reconhecidas e aprendidas pelo sistema, chamado de modelo de aprendizado de máquina, de modo que o modelo possa fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros, mesmo com novos dados desconhecidos.

Regressão linear/não linear:

A regressão linear é um dos algoritmos mais avançados e básicos para a análise preditiva. Seu principal objetivo é prever as variáveis, ou seja, uma variável-alvo que se baseia em uma ou mais variáveis independentes. Com a Regressão Linear, é possível identificar uma relação linear entre uma variável-alvo e uma ou mais variáveis preditoras com conjuntos de dados existentes, de modo que uma função linear possa ser gerada para descrever a dependência.

Por outro lado, com a regressão não linear, uma função não linear é definida para explicar a relação entre as variáveis.

Com as informações sobre a relação conhecida, é fácil fazer previsões com novos dados.

Classificação:

A classificação envolve a atribuição de dados a uma categoria específica. É um método de aprendizado de máquina classical. Os critérios e o padrão para atribuir dados a uma determinada categoria foram aprendidos com dados categóricos existentes e agora podem ser aplicados para classificar corretamente os novos dados.

Classificação linear/não linear:

A classificação linear é usada quando você lida com um grande número de recursos, enquanto um classificador não linear é usado quando os dados não são linearmente separáveis.

Regressão logística:

É uma técnica de classificação usada para prever a probabilidade de uma nova observação pertencer a uma categoria específica. Alguns dos exemplos são spam de e-mail, detecção de fraudes, fraudes em transações on-line etc.

Análise prescritiva

A principal área de foco é encontrar a melhor solução para o cenário de dados atual. Além da análise preditiva, a análise prescritiva fornece recomendações sobre como usar as informações previstas para influenciar o futuro. O objetivo é usar as informações da previsão para analisar quais decisões devem ser tomadas para obter o resultado previsto ou para evitá-lo.

O melhor pré-requisito para uma boa análise de dados é um intercâmbio estreito entre os cientistas de dados e o departamento especializado de onde provêm os dados a serem analisados. Com anos de experiência e conhecimento em análise térmica, o NETZSCH pode aplicar os métodos de ciência de dados em seu campo de especialização.

Prévia

No próximo artigo, gostaríamos de apresentar a você o mundo da aprendizagem automática e da inteligência artificial. Queremos mostrar a você o básico sobre isso e dar uma amostra dos métodos de aprendizado de máquina.

Portanto, fique curioso sobre nosso próximo artigo da série Big Data!