От больших данных к умным данным

Определение науки о данных

Термин Data Science уже говорит о том, что это наука, которая занимается извлечением ценной информации из данных. Цель состоит в том, чтобы использовать эту информацию для повышения качества и эффективности определенного процесса или даже для получения новых знаний. С помощью Data Science можно обнаружить взаимосвязи, которые невозможно легко распознать. Область Data Science включает в себя множество различных областей знаний. Помимо математики/статистики и информатики, очень важную роль играют специальные знания. Особенно в термическом анализе необходимо правильно понимать и интерпретировать химические и физические процессы, чтобы не делать неверных выводов из массивов измеренных данных и использовать правильные методы анализа.

На сайте NETZSCH Analyzing & Testing представлены все необходимые области знаний, так что благодаря этому преимуществу NETZSCH Analyzing & Testing может применять методы Data Science в области термического анализа.

В следующем разделе мы хотели бы представить некоторые методы анализа данных, которые используются в Data Science.

Методы анализа данных

Получив large качественных данных, специалист по исследованию данных может приступить к главной задаче - превращению набора данных в ценную информацию. После предварительной обработки данных можно приступать к их анализу. Далее описывается, как подойти к решению этой задачи.

Исследование данных

Цель исследования данных - понять их в общих чертах. Необходимо определить структуру данных и изучить распределение значений. С помощью Data Exploration мы видим первые корреляции между данными, и это позволяет нам выяснить, какой метод лучше всего применить для анализа.

Предиктивный анализ

Он является подмножеством бизнес-аналитики и бизнес-анализа. В ходе предиктивного анализа наборы данных оцениваются на предмет выявления закономерностей, чтобы иметь возможность предсказать тенденции и будущие результаты. Для предиктивного анализа можно использовать несколько методов. Ниже мы хотели бы дать краткий обзор некоторых из них:

Машинное обучение:

Это приложение искусственного интеллекта, которое позволяет системе автоматически получать знания и самосовершенствоваться на основе накопленного опыта с течением времени, не будучи запрограммированной вручную.

Методы машинного обучения получают информацию из существующих данных путем извлечения закономерностей в наборах данных large. В общем случае зависимости распознаются и изучаются системой, называемой моделью машинного обучения, так что предсказания о будущих событиях или результатах могут быть сделаны моделью даже при наличии новых неизвестных данных.

Линейная / нелинейная регрессия:

Линейная регрессия - один из самых мощных и базовых алгоритмов прогностического анализа. Его основная цель - предсказание переменных, то есть целевой переменной, основанной на одной или нескольких независимых переменных. С помощью линейной регрессии можно выявить линейную зависимость между целевой переменной и одной или несколькими переменными-предсказателями на основе имеющихся наборов данных, так что для описания зависимости может быть создана линейная функция.

В отличие от этого, при нелинейной регрессии определяется нелинейная функция для объяснения связи между переменными.

Имея информацию об известной зависимости, можно легко делать прогнозы на основе новых данных.

Классификация:

Классификация предполагает отнесение данных к определенной категории. Это classical метод машинного обучения. Критерии и шаблоны для отнесения данных к определенной категории были изучены на основе существующих категориальных данных и теперь могут быть применены для правильной классификации новых данных.

Линейная/нелинейная классификация:

Линейная классификация используется, когда вы имеете дело с большим количеством признаков, в то время как нелинейный классификатор применяется, когда данные не являются линейно разделяемыми.

Логистическая регрессия:

Это метод классификации, используемый для предсказания вероятности принадлежности нового наблюдения к определенной категории. Примерами могут служить спам в электронной почте, обнаружение мошенничества, мошенничество при проведении онлайн-транзакций и т. д.

Предписывающий анализ

Основное внимание уделяется поиску наилучшего решения для текущего сценария использования данных. В дополнение к прогнозирующему анализу, предписывающий анализ дает рекомендации по использованию прогнозной информации для влияния на будущее. Цель - использовать информацию прогноза для анализа того, какие решения необходимо принять, чтобы получить прогнозируемый результат или предотвратить его.

Лучшей предпосылкой для качественного анализа данных является тесный обмен данными между специалистами по анализу данных и отделом, в который поступают анализируемые данные. Обладая многолетним опытом и знаниями в области термического анализа, компания NETZSCH может применять методы Data Science в своей области знаний.

Предварительный просмотр

В следующей статье мы хотим познакомить вас с миром машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы хотим показать вам его основы и привести примеры методов машинного обучения.

Так что следите за нашими следующими статьями в блоге из серии "Большие данные"!