Büyük Veriden Akıllı Veriye

Veri Biliminin Tanımı

Veri Bilimi terimi zaten açıkladığı gibi, verilerden değerli bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bilimdir. Amaç, bu bilgileri belirli bir süreci kalite ve verimlilik açısından iyileştirmek ve hatta yeni içgörüler elde etmek için kullanmaktır. Veri Bilimi yardımıyla, kolayca fark edilemeyen korelasyonları ortaya çıkarmak mümkündür. Veri Bilimi alanı çok sayıda farklı uzmanlık alanını kapsamaktadır. Matematik/istatistik ve bilgisayar bilimlerinin yanı sıra uzmanlık bilgisi de çok önemli bir rol oynar. Özellikle termal analizde, ölçülen veri setlerinden yanlış sonuçlar çıkarmamak ve analiz için doğru yöntemleri kullanmak için kimyasal ve fiziksel süreçleri doğru anlamak ve yorumlamak gerekir.

NETZSCH Analyzing & Testing 'de gerekli tüm uzmanlık alanları mevcuttur ve bu avantajla NETZSCH Analyzing & Testing, Veri Bilimi yöntemlerini termal analiz alanında uygulayabilmektedir.

Bir sonraki bölümde, Veri Biliminde kullanılan bazı veri analizi yöntemlerini sunmak istiyoruz.

Veri Analitiği Teknikleri

large miktarda nitel veri ile bir veri bilimci ana göreve başlayabilir - veri setini değerli bilgilere dönüştürmek. Veri ön işlemeden sonra veri analizi başlayabilir. Aşağıda, bu zorluğa nasıl yaklaşılacağı açıklanmaktadır.

Veri Keşfi

Veri Keşfi ile amaç, verileri temel bir şekilde anlamaktır. Verilerin yapısı tanımlanmalı ve değerlerin dağılımı incelenmelidir. Veri Keşfi ile ilk olarak veriler arasındaki korelasyonları görürüz ve analiz için hangi yöntemin en iyi şekilde uygulanacağını bulmamızı sağlar.

Tahmine Dayalı Analiz

İş Zekası ve İş Analitiğinin bir alt kümesidir. Tahmine Dayalı Analiz sırasında veri setleri, eğilimleri ve gelecekteki çıktıları tahmin edebilmek için kalıplar açısından değerlendirilir. Tahmine Dayalı Analiz için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Aşağıda, bu uygulamalardan bazılarına kısa bir genel bakış sunmak istiyoruz:

Makine Öğrenimi:

Manuel olarak programlanmadan sistemin otomatik olarak bilgi edinmesini ve zaman içindeki deneyimlerden kendini geliştirmesini sağlayan bir Yapay Zeka uygulamasıdır.

Makine Öğrenimi yöntemleri large veri setlerindeki örüntüleri çıkararak mevcut verilerden bilgi edinir. Genel olarak, bağımlılıklar Makine Öğrenimi modeli olarak adlandırılan sistem tarafından tanınır ve öğrenilir, böylece yeni bilinmeyen verilerle bile model tarafından gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapılabilir.

Doğrusal / Doğrusal Olmayan Regresyon:

Doğrusal Regresyon, Tahmine Dayalı Analiz için en güçlü ve temel algoritmalardan biridir. Ana amacı değişkenleri, yani bir veya daha fazla bağımsız değişkene dayanan bir hedef değişkeni tahmin etmektir. Doğrusal Regresyon ile, bir hedef değişken ile bir veya daha fazla tahmin edici değişken arasında mevcut veri setleri ile doğrusal bir ilişki tanımlamak mümkündür, böylece bağımlılığı tanımlamak için doğrusal bir fonksiyon oluşturulabilir.

Buna karşılık, Doğrusal Olmayan Regresyon ile değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklamak için doğrusal olmayan bir fonksiyon tanımlanır.

Bilinen ilişki hakkındaki bilgilerle, yeni verilerle tahminler yapmak kolaydır.

Sınıflandırma:

Sınıflandırma, verilerin belirli bir kategoriye atanmasını içerir. Bir classical makine öğrenimi yöntemidir. Verileri belirli bir kategoriye atamak için kullanılan kriterler ve kalıplar mevcut kategorik verilerden öğrenilmiştir ve artık yeni verileri doğru bir şekilde sınıflandırmak için uygulanabilir.

Doğrusal/Doğrusal Olmayan Sınıflandırma:

Doğrusal Sınıflandırma, çok sayıda özellik ile uğraştığınızda kullanılırken, doğrusal olmayan bir sınıflandırıcı, veriler doğrusal olarak ayrılabilir olmadığında kullanılır.

Lojistik Regresyon:

Yeni bir gözlemin belirli bir kategoriye ait olma olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir sınıflandırma tekniğidir. Örneklerden bazıları e-posta spam, dolandırıcılık tespiti, çevrimiçi işlem dolandırıcılıkları vb.

Kuralcı Analiz

Ana odak alanı, mevcut veri senaryosu için en iyi çözümü bulmaktır. Öngörüsel Analize ek olarak, Kuralcı Analiz, geleceği etkilemek için öngörülen bilgilerin nasıl kullanılacağına dair öneriler sunar. Amaç, tahmin edilen sonucu elde etmek veya önlemek için hangi kararların alınması gerektiğini analiz etmek için tahmin bilgisini kullanmaktır.

İyi bir veri analizi için en iyi ön koşul, veri bilimcilerin analiz edilecek verilerin geldiği uzman departmanla yakın bir alışveriş içinde olmasıdır. Termal analiz konusunda yılların deneyimi ve bilgi birikimine sahip olan NETZSCH, Veri Bilimi yöntemlerini kendi uzmanlık alanında uygulayabilmektedir.

Önizleme

Bir sonraki yazımızda sizi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka dünyasıyla tanıştırmak istiyoruz. Size bu konudaki temel bilgileri göstermek ve Makine Öğrenimi yöntemlerinden bir örnek vermek istiyoruz.

Büyük Veri serisinin bir sonraki blog yazısını merakla bekleyin!