Introduction aux techniques d'analyse de données
Au 21 e siècle, l'analyse des données est l'un des mots les plus fréquemment utilisés dans tous les domaines. Alors, voyons aujourd'hui ce que tout le monde entend par analyse de données et quelques techniques importantes en analyse de données. L'analyse des données est le processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles qui peuvent améliorer la prise de décision. En 2019, l'économiste a déclaré: «L'actif le plus précieux au monde n'est plus le pétrole, mais les DONNÉES». L'analyse des données est étroitement liée à la visualisation des données. Sur la base de la quantité de données que les industries génèrent chaque minute, et en fonction de leurs besoins, il existe une variété de techniques qui ont vu le jour. Voyons ce qu'ils sont dans la section suivante. Dans cette rubrique, nous allons découvrir les types de techniques d'analyse de données.
Types importants de techniques d'analyse de données
Les techniques d'analyse des données sont généralement classées en deux types:
- Méthodes basées sur des approches mathématiques et statistiques
- Méthodes basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
Approches mathématiques et statistiques
1. Analyse descriptive: L'analyse descriptive est une première étape importante pour effectuer une analyse statistique. Il nous donne une idée de la distribution des données, aide à détecter les valeurs aberrantes et nous permet d'identifier les associations entre les variables, préparant ainsi les données pour mener une analyse statistique plus approfondie. L'analyse descriptive d'un énorme ensemble de données peut être facilitée en le décomposant en deux catégories, à savoir l'analyse descriptive pour chaque variable individuelle et l'analyse descriptive pour les combinaisons de variables.
2. Analyse de régression: L'analyse de régression est l'une des techniques d'analyse de données dominantes actuellement utilisées dans l'industrie. Dans ce type de technique, nous pouvons voir la relation entre deux ou plusieurs variables d'intérêt et au fond, ils étudient tous l'influence d'une ou plusieurs variables indépendantes sur la variable dépendante. Pour voir s'il existe une relation entre les variables ou non, nous devons d'abord tracer les données sur un graphique et il sera évident s'il existe une relation. Par exemple, considérez le graphique tracé ci-dessous pour avoir une compréhension claire.
Dans l'exploration de données, cette technique est utilisée pour prédire les valeurs d'une variable, dans cet ensemble de données particulier. Il existe différents types de modèles de régression. Certains d'entre eux sont la régression linéaire, la régression logistique et la régression multiple.
3. Analyse de la dispersion: la dispersion est la mesure dans laquelle une distribution est étirée ou comprimée. Dans l'approche mathématique, la dispersion peut être définie de deux manières, fondamentalement la différence de valeurs entre elles et deuxièmement la différence entre la valeur moyenne. Si la différence entre la valeur et la moyenne est très faible, alors on peut dire que la dispersion est moindre dans ce cas. Et certaines des mesures courantes de la dispersion sont la variance, l'écart-type et la plage interquartile.
4. Analyse factorielle: L' analyse factorielle est une sorte de technique d'analyse de données, qui aide à trouver la structure sous-jacente dans un ensemble de variables. Il aide à trouver des variables indépendantes dans l'ensemble de données qui décrit les modèles et les modèles de relations. Il s'agit de la première étape vers des procédures de regroupement et de classification. L'analyse factorielle est également liée à l'analyse en composantes principales (ACP), mais les deux ne sont pas identiques, nous pouvons appeler l'ACP comme la version la plus basique de l'analyse factorielle exploratoire
5. Séries chronologiques: L'analyse des séries chronologiques est une technique d'analyse de données qui traite des données de séries chronologiques ou de l'analyse des tendances. Maintenant, comprenons ce que sont les données de séries chronologiques? Les données de séries temporelles sont des données dans une série d'intervalles de temps ou de périodes particulières. Si nous voyons scientifiquement, la plupart des mesures sont exécutées dans le temps.
Méthodes basées sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
1. Arbres de décision: l' analyse de l'arbre de décision est une représentation graphique, similaire à une structure arborescente dans laquelle les problèmes de prise de décision peuvent être vus sous la forme d'un organigramme, chacun avec des branches pour des réponses alternatives. Les arbres de décision sont un type d'approche descendante, avec le premier nœud de décision en haut, basé sur la réponse au premier nœud de décision, il sera divisé en branches, et il continuera jusqu'à ce que l'arbre arrive à une décision finale. Les branches qui ne se divisent plus sont appelées feuilles.
2. Réseaux de neurones: les réseaux de neurones sont un ensemble d'algorithmes, qui sont conçus pour imiter le cerveau humain. Il est également connu sous le nom de «Réseau de neurones artificiels». Les applications du réseau neuronal dans l'exploration de données sont très larges. Ils ont une capacité d'acceptation élevée pour les données bruyantes et des résultats de haute précision. Compte tenu de la nécessité de nombreux types de réseaux de neurones sont actuellement utilisés, peu d'entre eux sont des réseaux de neurones récurrents et des réseaux de neurones convolutifs. Les réseaux de neurones convolutifs sont principalement utilisés dans le traitement d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Les réseaux de neurones récurrents sont principalement utilisés pour l'écriture manuscrite et la reconnaissance vocale.
3. Algorithmes évolutionnaires: les algorithmes évolutionnaires utilisent les mécanismes inspirés par la recombinaison et la sélection. Ces types d'algorithmes sont indépendants du domaine et ils ont la capacité d'explorer de grands ensembles de données, de découvrir des modèles et des solutions. Ils sont insensibles au bruit par rapport à d'autres techniques de données.
4. Logique floue: C'est une approche en informatique basée sur le «degré de vérité» plutôt que sur la «logique booléenne» commune (vérité / faux ou 0/1). Comme discuté ci-dessus dans les arbres de décision au nœud de décision, nous avons soit oui ou non comme réponse, que faire si nous avons une situation où nous ne pouvons pas décider oui ou non absolu? Dans ces cas, la logique floue joue un rôle important. Il s'agit d'une logique à valeurs diverses dans laquelle la valeur de vérité peut être entre complètement vraie et complètement fausse, c'est-à-dire qu'elle peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0 et 1. La logique floue est applicable lorsqu'il y a une quantité significative de bruit dans les valeurs.
Conclusion
La question difficile à laquelle toutes les entreprises ou entreprises sont confrontées est de savoir quel type de technique d'analyse de données leur convient le mieux? Nous ne pouvons pas définir une technique comme la meilleure, mais nous pouvons essayer plusieurs techniques et voir celle qui correspond le mieux à notre ensemble de données et l'utiliser. Les techniques mentionnées ci-dessus sont quelques-unes des techniques importantes actuellement utilisées dans l'industrie.
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Ceci est un guide des types de techniques d'analyse de données. Nous discutons ici des types de techniques d'analyse de données qui sont actuellement utilisés dans l'industrie. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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