26 のビッグデータ分析テクニックの洞察:パート 1

「ビッグデータ」は、非常に大きなデータセットを処理するための専門的な技術とテクノロジーのアプリケーションです。多くの場合、これらのデータ セットは非常に大きく複雑であるため、手持ちのデータベース管理ツールを使用して処理することは困難です。

情報技術の急激な成長は、業界内にいくつかの補完的な条件をもたらしました。最も永続的で、間違いなく最も現在の成果の 1 つは、ビッグデータの存在です。ビッグデータという用語は、膨大な量のデータの存在を説明するために作られたキャッチフレーズです。このような膨大な量のデータを持つことの結果として得られる効果は、データ分析です。

データ分析は、ビッグ データを構造化するプロセスです。ビッグ データ内には、さまざまなパターンと相関関係があり、データ分析でデータの特徴付けをより適切に計算することができます。これにより、データ分析は情報技術の最も重要な部分の 1 つになります。

したがって、ここに 26 のビッグデータ分析手法をリストします。このリストは決して網羅的なものではありません.

1. A/B テスト

A/B テストは、組織や個人がビジネス目標をより効果的に達成するのに役立つウェブページやアプリのバージョンを特定するための評価ツールです。この決定は、どちらのバージョンのパフォーマンスが優れているかを比較することによって行われます。 A/B テストは Web 開発で一般的に使用され、Web ページまたはページ コンポーネントへの変更が個人の意見ではなくデータによって行われることを確認します。

スピルド テストまたはバケット テストとも呼ばれます。

2. アソシエーション ルールの学習

大規模データベース内の変数間の興味深い関係、つまり「関連規則」を発見するための一連の手法。これらの手法は、可能なルールを生成およびテストするためのさまざまなアルゴリズムで構成されています。

アプリケーションの 1 つはマーケット バスケット分析です。この分析では、小売業者はどの製品が頻繁に一緒に購入されるかを判断し、この情報をマーケティングに使用できます。 (よく引用される例は、ナチョスを買う多くのスーパーマーケットの買い物客がビールも買うという発見です。)

3. 分類ツリー分析

統計的分類は、新しい観測が属するカテゴリを識別する方法です。これには、正しく識別された観察結果のトレーニング セット、つまり履歴データが必要です。

統計分類は次の目的で使用されています:

• ドキュメントをカテゴリに自動的に割り当てる
• 生物をグループに分類する
• オンライン コースを受講する学生のプロフィールを作成する

4. クラスター分析

多様なグループを類似オブジェクトの小さなグループに分割する、オブジェクトを分類するための統計的手法。類似性の特性は前もってわかっていません。クラスター分析の例は、ターゲットを絞ったマーケティングのために消費者を自己類似グループにセグメント化することです。データマイニングに使用。

5. クラウドソーシング

クラウドソーシングのニュアンスは、特定の専門家や組織ではなく、公募の形でタスクまたはジョブが外部委託されることです。クラウドソーシングは、テキスト メッセージ、ソーシャル メディアの更新、ブログなど、さまざまなソースからデータを収集するために展開できる手法です。これは一種のマス コラボレーションであり、Web を使用した例です。

6. データ融合とデータ統合

単一および複数の情報源からのデータと情報の関連付け、相関、組み合わせを扱うマルチレベルのプロセスで、洗練された位置を達成し、推定値を特定し、状況の完全かつタイムリーな評価を行います。脅威とその重要性

データ融合技術は、複数のセンサーからのデータと関連するデータベースからの関連情報を組み合わせて、単一のセンサーのみを使用する場合よりも精度を高め、より具体的な推論を実現します。

7. データ マイニング

データ マイニングとは、データを並べ替えてパターンを識別し、関係を確立することです。データマイニングは、大量のデータに対して実行される集合的なデータ抽出技術を指します。データ マイニング パラメータには、関連付け、シーケンス分析、分類、クラスタリング、および予測が含まれます。

アプリケーションには、オファーに反応する可能性が最も高いセグメントを特定するための顧客データのマイニング、最も成功した従業員の特徴を特定するための人事データのマイニング、または購入行動をモデル化するためのマーケット バスケット分析が含まれます。

8. アンサンブル学習

モデルの安定性と予測力を即興で実現するために、さまざまな学習アルゴリズムのセットを組み合わせる技術です。これは教師あり学習の一種です。

9. 遺伝的アルゴリズム

自然進化の概念に基づく設計において、遺伝子の組み合わせ、突然変異、自然淘汰などのプロセスを使用する最適化手法。遺伝的アルゴリズムは、最も視聴される可能性が高いビデオ、テレビ番組、およびその他の形式のメディアを識別するために使用される手法です。遺伝的アルゴリズムを使用して実行できる進化パターンがあります。ビデオとメディアの分析は、遺伝的アルゴリズムを使用して行うことができます。

10. 機械学習

機械学習は、特定のデータ セットを分類し、予想される結果を判断するために使用できるもう 1 つの手法です。機械学習は、特定の一連のイベントの可能な結果を​​判断できるソフトウェアを定義します。したがって、予測分析で使用されます。予測分析の例としては、訴訟の勝訴や特定の作品の成功の可能性があります。

11. 自然言語処理

コンピューター サイエンス (歴史的に「人工知能」と呼ばれる分野) および言語学の下位専門分野からの一連の手法で、コンピューター アルゴリズムを使用して人間の (自然な) 言語を分析します。多くの NLP 手法は、機械学習の一種です。 NLP の 1 つのアプリケーションは、ソーシャル メディアで感情分析を使用して、見込み顧客がブランディング キャンペーンにどのように反応しているかを判断することです。

12. ニューラル ネットワーク

トレーニングを通じて学習し、生物学的ニューラル ネットワークの構造に似た非線形予測モデル。パターン認識と最適化に使用できます。一部のニューラル ネットワーク アプリケーションには教師あり学習が含まれ、他のアプリケーションには教師なし学習が含まれます。アプリケーションの例としては、特定の会社を離れるリスクがある価値の高い顧客の特定や、不正な保険金請求の特定などがあります。

13. 最適化

複雑なシステムやプロセスを再設計して、1 つまたは複数の客観的な尺度 (コスト、速度、信頼性など) に従ってパフォーマンスを改善するために使用される数値手法のポートフォリオ。アプリケーションの例には、スケジューリング、ルーティング、フロア レイアウトなどの運用プロセスの改善、および製品範囲戦略、リンクされた投資分析、R&D ポートフォリオ戦略などの戦略的意思決定が含まれます。遺伝的アルゴリズムは最適化手法の一例です。

次回のブログでは、残りの 13 のビッグデータ分析テクニックについて説明します。