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了解和使用15种常用的数据科学技术

数据科学家使用各种统计和分析技术来分析数据集。以下是15个流行分类,回归和聚类方法。

数据科学已经在许多企业站稳了脚步,数据科学家正迅速成为以数据为中心的组织中最受欢迎的角色之一。数据科学应用利用机器学习等技术和大数据的力量,开发从预测分析到图像和物体识别、对话AI系统等深层次的洞察力和新能力。

事实上,没有充分的组织投资数据科学很可能很快就会被通过这样做获得显著竞争优势的竞争对手甩在身后。

究竟是什么是数据科学家在做它提供了如此具有变革意义的商业利益?数据科学领域是几个关键组成部分的集合:精确提取可量化数据的统计和数学方法;使用先进的分析技术和方法论,从科学的角度处理数据分析,促进处理大型数据集的技术和算法方法;工程工具和方法可以提供帮助争吵大量数据进入导出高质量洞察所需的格式。

在本文中,我们将深入研究数据科学家使用的常用统计和分析技术。其中一些数据科学技术植根于数个世纪的数学和统计工作,而其他相对较新的技术利用了最新的研究机器学习深度学习和其他形式的高级分析。

数据科学如何发现数据之间的关系

当试图识别数据干草堆中的信息针时,数据科学家首先需要辨别不同的数据元素是如何相互关联的。例如,如果你有一堆数据点绘制在一个图表上,你如何知道它们是否有任何意义?

三种类型的数据科学技术
数据科学家最广泛使用的三种统计和分析技术。

也许数据代表了两个或多个变量之间的关系,而工作是绘制某种最能描述这种关系的线或多维平面。或者,它代表的是具有某种亲和力的聚集群体。其他数据可以代表不同的类别。通过发现这些关系,我们为数据的随机性赋予了意义分析和可视化提供组织可以用于做出决定或计划策略的信息。

现在,让我们看起来更接近各种数据科学技术和方法可用于执行分析。

分类技术

数据科学家在分类问题中希望回答的主要问题是,“这些数据属于什么类别?”将数据分类有很多原因。也许数据是手写的图像,您想知道图像代表什么字母或数字。或者数据代表贷款申请,您想知道它应该属于“批准”类别还是“拒绝”类别。其他分类可以集中在确定病人的治疗方法或电子邮件是否为垃圾邮件。

数据科学家用来将数据过滤到类别中的算法和方法包括以下内容,其中包括:

  • 决策树。这是一个分支逻辑结构,它使用机器生成的参数和值树将数据分类为已定义的类别。
  • 天真贝叶斯分类器。使用概率的力量,贝叶斯分类器可以帮助将数据放入简单的类别中。
  • 支持向量机支持向量机的目的是绘制一条有很大边界的线或平面来将数据划分为不同的类别。
  • k最近邻居。该技术使用简单的“懒惰决定”方法来识别数据点应该属于数据集中的类别的类别。
  • 物流回归分类技术尽管它的名称,它使用拟合数据的想法在一条线上区分每侧的不同类别。该线形成形为使得数据被移位到一个类别,而不是允许更流体的相关性。
  • 神经网络。这种方法使用训练有素的人工神经网络,特别是具有多个隐藏层的深度学习。神经网络已经显示出了对非常大的训练数据集进行分类的强大能力。

回归技术

如果您想知道不同数据点之间的关系,而不是试图找出数据属于哪个类别,该怎么办呢?回归的主要思想是回答这个问题,“这个数据的预测值是多少?”一个简单的概念来自于"均值回归"的统计概念,它可以是一个自变量和一个因变量之间的直接回归也可以是一个多维回归试图找出多个变量之间的关系。

一些分类技术,例如决策树,SVM和神经网络,也可以用来进行回归。此外,数据科学家可用的回归技术包括以下内容:

  • 线性回归。这种方法是应用最广泛的数据科学方法之一,它试图根据两个变量之间的相关性找到最适合被分析数据的线。
  • 套索回归。Lasso是“least absolute shrinkage and selection operator”的简称,是一种通过在最终模型中使用数据子集来提高线性回归模型预测精度的技术。
  • 多变量回归。这涉及不同的方法来查找适合多个维度的线或平面,可能包含许多变量。

聚类和关联分析技术

另一组数据科学技术侧重于回答以下问题:“这些数据如何分组,不同的数据点属于哪些分组?”数据科学家可以发现共享各种共同特征的相关数据点簇,这可以在分析应用程序中产生有用的信息。

可用于聚类使用的方法包括以下内容:

  • k - means聚类。一种k - means算法确定数据集中特定数量的集群,并查找识别不同集群位置的“中心点”,将数据点分配给最近的一个。
  • 均值漂移聚类。这是另一种基于质心的聚类技术,它可以单独使用,也可以通过移动指定的质心来改进k-means聚类。
  • DBSCAN。“基于密度”的噪声的基于密度的空间聚类,“DBSCAN是一种发现使用更高级识别群集密度的群集的另一技术。
  • 高斯混合模型。gmm通过使用高斯分布将数据聚在一起而不是将数据视为奇点来帮助发现簇。
  • 分层群集。类似于决策树,这种技术使用分层,分支方法来查找群集。

关联分析是一种相关但独立的技术。它背后的主要思想是寻找协会规则这描述了不同数据点之间的共性。类似于群集,我们希望找到数据所属的组。但是,在这种情况下,我们正在尝试确定数据点将在一起发生,而不是仅识别它们的群集。在聚类中,目标是将大型数据分离到可识别的组中,而在关联分析中,我们可以测量数据点之间的关联程度。

数据科学应用示例

数据科学工具带中的上述方法和技术需要适当地应用于特定的分析问题或问题以及可用于解决它们的数据。良好的数据科学家必须能够了解手头问题的本质 - 是它聚类,分类或回归吗?- 和最好的算法根据数据的特征,这可以得到所需的答案。这就是为什么数据科学实际上是一个科学的流程,而不是一个有硬性规则,允许你通过编程找到解决方案的方法。

使用这些技术,数据科学家可以解决广泛的应用,其中许多应用程序遍布不同类型的行业和组织。这里有一些例子。

异常检测。如果您可以找到预期或“正常”数据的模式,那么您也可以找到那些不符合模式的数据点。金融服务、医疗保健、零售和制造业等不同行业的公司经常使用各种数据科学方法来识别数据中的异常情况,以便用于欺诈检测、客户分析、网络安全和IT系统监控。异常检测还可以用于消除数据集中的异常值,以获得更好的分析精度。

二进制和多字母分类。分类技术的一个主要应用是确定某些东西是否在特定类别中。这被称为二进制分类,因为我们可以问一些像的东西,“在图片中有一只猫,还是不是?”实际的商业申请是识别成本的文件之间的合同或发票使用图像识别。在多类别分类中,我们在一个数据集中有很多不同的类别,我们试图找到最适合的数据点。例如,美国劳工统计局(U.S. Bureau of Labor Statistics)对工伤进行了自动分类。

个性化。希望将与人们的互动的组织或向客户推荐产品和服务的组织首先需要将它们分组为具有共享特征的数据库。有效的数据科学工作使网站,营销提供和更多的量身定制的特定需求和个人偏好,使用技术,如推荐引擎和hyper-personalization系统这是由匹配人们详细资料中的数据驱动的。

这只是一个有用的数据科学应用程序的样本。通过了解各种技术,方法,工具和分析方法,数据科学家可以帮助雇用他们实现许多企业竞争对手已经享有的战略和竞争利益的组织。

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