10 Datenanalysetechniken für Big-Data-Statistiken

Im Informationszeitalter, Daten sind von knapp zu überwältigend geworden. Der Schlüssel liegt darin, diese überwältigende Menge an verfügbaren Daten zu untersuchen, damit Unternehmen ihre Auswirkungen richtig interpretieren können.. Aber die Arbeit mit all diesen Informationen beinhaltet die Sie benötigen Tools, die die Verwendung von Datenanalysetechniken ermöglichen. korrekt, ohne die Relevanz der Gewährleistung der Qualität der Informationen zu vergessen.

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Big Data hat Analysten dazu gebracht, viele Tools zu produzieren und Datenanalysetechniken anspruchsvoll die von großen Institutionen genutzt werden können. Aber da sich diese neuen Datenanalysetechniken ausbreiten,, Wir dürfen einige Methoden, die es schon lange gibt und die immer noch sehr präzise sind, nicht aus den Augen verlieren..

Wenn Sie gerade erst mit Big Data-Analysen beginnen, Wir schlagen vor, mit einigen Grundprinzipien zu beginnen, Erfahren Sie, wie Sie Ihre Risiken vermeiden und dann zu ausgefeilteren Datenanalysetechniken übergehen können.

5 Traditionelle, aber genaue Datenanalysetechniken

Bevor Sie in Anwendung komplexerer Datenanalysetechniken., Es ist wichtig, die Zeit zu investieren, die notwendig ist, um Ihre Pioniere zu treffen. Unter ihnen, Wir können auf fünf hinweisen:

1. Arithmetisches Mittel. Ist die Summe einer Liste von Zahlen dividiert durch die Anzahl der Elemente in dieser Liste und wird verwendet, um den Gesamttrend eines Datasets festzulegen.. Wenn Sie den Durchschnitt ermitteln, können Sie auch einen schnellen Überblick über die Informationen erhalten.., da es leicht zu berechnen ist. Trotz dieses, Denken Sie daran, dass es ein gefährliches Werkzeug sein kann. In einigen Datensätzen, Das arithmetische Mittel ist eng mit der Mode und dem Median verwandt, Ja in Stichproben mit einer großen Anzahl von Ausreißern oder einer verzerrten Verteilung, Der Durchschnitt würde einfach nie die Genauigkeit liefern, die benötigt wird eine kohärente Wahl zu treffen.
2. Standardabweichung. Diese Berechnung ist nützlich, um die Verteilung von Datenpunkten schnell zu ermitteln. Eine hohe Standardabweichung bedeutet, dass Daten weiter vom Mittelwert entfernt sind., während ein Tief anzeigt, dass es mehr Daten gibt, die mit dem Durchschnitt übereinstimmen.. Das Problem bei der Verwendung dieser Art von Datenanalysetechniken besteht darin, dass, auf die gleiche Weise wie beim Durchschnitt, Standardabweichung kann irreführend sein. Als Beispiel, Wenn Ihre Daten ein sehr seltsames Muster aufweisen, wie eine Nicht-Normalenkurve oder eine große Anzahl von Ausreißern, Die Standardabweichung wird die Realität nicht veranschaulichen, da Sie nicht alle benötigten Informationen bereitstellen können.
3. Bestimmung des Stichprobenumfangs. Manchmal ist es nicht notwendig, Informationen von jedem Mitglied einer Population zu sammeln, und eine Stichprobe ist ausreichend. Beim Messen eines großen Datensatzes oder einer großen Grundgesamtheit, Dies ist in der Regel der Fall. Aber trotzdem, Der Schlüssel besteht darin, die richtige Größe zu bestimmen, damit die entnommene Probe genau ist. Verwendung von Standardabweichungs- und Proportionsmethoden, Es ist möglich, diese Maßnahme so zu verfeinern, dass die Datenerhebung statistisch signifikant ist. Der Nachteil dieser Technik hat damit zu tun, dass beim Studium einer neuen Variablen, Es ist möglich, dass die Verhältnisgleichungen auf Annahmen basieren, die möglicherweise ungenau sind. Wenn ja,, Dieser Fehler würde schließlich auf die Bestimmung des Stichprobenumfangs übertragen werden, um das Ergebnis der Analyse zu beeinflussen.
4. Rückschritt. Wird verwendet, um Trends im Laufe der Zeit zu setzen, da es die Beziehungen zwischen abhängigen und erklärenden Variablen modelliert, die im Allgemeinen in einem Streudiagramm dargestellt werden, Gibt an, ob die vorhandenen Verbindungen stark oder schwach sind. Auf die gleiche Weise wie bei den bisherigen Datenanalysetechniken, Regression ist mit Risiken verbunden. Fakt ist, dass, manchmal, Ausreißer in einem Streudiagramm sind wichtig, aber der Analytiker wird sie nie entdecken, Da diese Methode dazu neigt, sie zu ignorieren.
5. Hypothesentest. Mit dieser Technik können Sie untersuchen, ob eine Prämisse für Ihr Dataset oder Ihre Population wirklich zutrifft.. Eliminieren Sie die Möglichkeit, dass etwas zufällig ist. Trotz dieses, rigoros in seiner Anwendung zu sein, Hypothesentests sollten sich vor häufigen Fehlern hüten, wie der Hawthorne-Effekt oder der Placebo-Effekt.

Heute, Technologie im Dienste von Institutionen macht es möglich Wenden Sie fortschrittliche Lösungen an, die die Analyse automatisieren, die manuelle Berechnung hinter sich lassen, wodurch menschliche Eingriffe reduziert und Risiken minimiert werden.

5 ausgefeiltere Datenanalysetechniken

Zwischen den Datenanalysetechniken, die am besten zur Erweiterung der Geschäftsvision beitragen, Durch die Gewährung von Qualitätswissen an das Unternehmen sind:

1. Maschinelles Lernen. Diese Teilspezialität der Informatik Es ist im Bereich der künstlichen Intelligenz enthalten und wird auch als maschinelles Lernen bezeichnet.. Es bezieht sich auf den Entwurf und die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Aktionen auf der Grundlage empirischer Daten zu fördern.. Ihr Ziel ist es, zu lernen, wie Sie komplexe Muster automatisch erkennen und intelligente, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.. Natural Language Processing ist ein Beispiel für maschinelles Lernen.
2. Neuronale Netze. Diese Art von Datenanalysetechniken besteht aus Berechnungsmodellen, inspiriert von der Struktur und Funktionsweise biologischer neuronaler Netze. Auf die gleiche Weise, wie Zellen und Verbindungen im Gehirn funktionieren und aufgebaut werden würden, Diese Netzwerke ermöglichen es uns, Muster in den Daten zu finden. Nichtlineare Muster sind ihre Spezialität und werden sowohl in Anwendungen, die überwachtes Lernen beinhalten, als auch in solchen, die unüberwachtes Lernen beinhalten, dringend empfohlen.. Ein Beispiel für diese Art von Technik wäre die Identifizierung von Kunden, bei denen das Risiko besteht, dass sie aufgegeben werden..
3. Assoziationsregeln lernen. Es ist eine Reihe von Datenanalysetechniken, die verwendet werden, um interessante Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken zu entdecken. Die Generierung und Erprobung möglicher Regeln ist das Ergebnis der Anwendung von Algorithmen und, in der Praxis, Eine der häufigsten Anwendungen ist die Analyse des Warenkorbs, Einzelhändlern die Möglichkeit zu geben, festzustellen, welche Produkte zunehmend gekauft werden. niedrigere Frequenz für Optimieren Sie Ihre Planungs- und Beschaffungsentscheidungen.
4. Genetische Algorythmen. Wieder treffen wir uns eine Art von der Natur inspirierter Datenanalysetechniken. Unter diesen Umständen, hat eine darwinistische Seite, da es auf der natürlichen Evolution basiert, Das Überleben des Stärkeren. Bei der Anwendung dieser Technik, Mögliche Lösungen werden kodiert, um sich miteinander zu verbinden und sogar Mutationen zu durchlaufen, wie es in einem Chromosomenlabor gemacht werden könnte. Deswegen, nach dem Studium, Einzelne Chromosomen werden ausgewählt, um in einer modellierten Umgebung zu überleben, die die Fitness oder Leistung jedes einzelnen im Vergleich zum Rest der Bevölkerung bestimmt.. Genetische Algorithmen werden oft für Zwecke verwendet, die so vielfältig sind wie Machen Sie das Beste aus der Performance eines Anlageportfolios oder um die Planung von Jobs in Fertigungsprozessen zu verbessern.
5. Zeitreihenanalyse. Unter diesen Umständen, Datenpunktsequenzen werden analysiert, Werte in aufeinanderfolgenden Zeiten vertreten, um die wichtigsten Merkmale der Informationen zu extrahieren. Das könntest du sagen ist die Verwendung eines Modells zur Vorhersage zukünftiger Werte einer Zeitreihe basierend auf bekannten Vergangenheitswerten derselben oder einer anderen Reihe. Die Prognose der Verkaufszahlen wäre eine ihrer Anwendungen im Unternehmen.

Welche Datenanalysetechniken Ihrem Unternehmen mehr Wert verleihen können? Verfügt Ihr Unternehmen über die richtige Informationsqualität, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten??