Просмотров-178
0

Методы анализа больших данных

Анализ больших данных

Интеллектуальный анализ больших данных

Интеллектуальный анализ больших данных Data Mining в основном используется в бизнесе и информатике, а также в коммерческих отраслях для повышения эффективности бизнеса. Это наука, необходимая для извлечения информации из необработанных источников информации и раскрытия показателей и тенденций, чтобы избежать массовой потери данных. Аналитика данных используется для проверки существующих теорий и позволяет организациям в нескольких отраслях принимать более обоснованные решения.

В интеллектуальном анализе данных отыскиваются скрытые данные, но не неизвестно, какой именно тип данных ищется и для чего планируется его использовать, как только они будут найдены. Когда обнаруживается интересная информация, то аналитики начинают думать о том, как использовать ее для развития бизнеса.

Data Mining использует такие инструменты, как статистические модели, машинное обучение и визуализацию, для извлечения («майнинга») полезных данных и шаблонов из больших данных. Среди методов Data Mining следует выделить методы кластерного анализа, поиска ассоциативных правил и классификации.

Кроме того очень эффективный метод, известный как Hadoop, также используется для обработки больших данных. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое работает с методом распределенной параллельной обработки.

Основными этапами интеллектуального анализа больших данных являются:

  • Интеграция данных: данные собираются из различных источников и интегрируются;
  • Выбор данных: выбираются только те данные, которые считаются для интеллектуального анализа данных.
  • Очистка данных: освобождение от ошибок, зашумленных или несогласованных данных, отсутствующих значений и выбросов;
  • Преобразование данных: в структуры, пригодные для анализа, используя методы агрегирование, нормализация, сглаживание и т. д.;
  • Обработка данных: реализовать методы интеллектуального анализа данных для извлечения полезных данных и шаблонов из наборов данных;
  •  Оценка паттерна: включает визуализацию, удаление случайных шаблонов, преобразование и т. д.;
  • Решение: использовать полученные пользовательские данные для принятия более обоснованных решений.

По отдельности специалист по статистике, системный аналитик или бизнес-аналитик не может решить задачи с такими объёмами данных. Для этого нужен человек с междисциплинарным образованием, компетентный в математике и статистике, экономике и бизнесе, информатике и компьютерных технологиях. Так возникла профессия «Data Mining Specialist» — специалист по интеллектуальному анализу данных.

Необходимость возникновения такой профессии была продиктована тем, что  массивы  ультра больших данных, не возможно обрабатывать стандартными методами и  средствами математической статистики.

Наука о данных Data Science

Интеллектуальный анализ больших данных Data Mining является фундаментальным уровнем более общей науки о данных Data Science

Наука о данных — это междисциплинарная область, ориентированная на извлечение значимой информации из больших наборов данных. Чтобы обнаружить скрытые закономерности, специалисты по данным используют математику, естественные науки, алгоритмы и системы для выявления возможностей повышения эффективности, производительности и прибыльности бихнес-процессов.

Среди наиболее примечательных методов, которые использует  Data Science следует выделить:

  •  прогнозирующая причинно-следственная аналитика, которая использует данные для прогнозирования вероятности различных возможных результатов будущего события;
  • предписывающая аналитика предлагает ряд различных действий, основанных на этих возможностях, с целью оптимизации результатов;
  • машинное обучение — это практика использования алгоритмов на основе данных, которые автоматически улучшаются на основе прошлого опыта — по сути, учатся лучше выполнять свою работу — обнаруживать закономерности и делать прогнозы.

В результате в анализируемой отрасли на основе своих типов больших данных и своих способов их обработки и использования достигаются желаемые цели.  Однако в каждом случае наука о данных служит способом помочь руководству принимать более обоснованные решения — будь то улучшение продукта, понимание нового рынка, удержание клиентов, эффективное развертывание рабочей силы или повышение уровня найма.

Три кита по работе с большими данными

Таким образом, три понятия(сферы деятельности) из мира данных: Big Data, Data Mining и Data Science имеют много общего, но и различаются между собой.

Big Data – это информация, которая может быть использована при поиске наиболее качественных данных для принятия эффективных стратегически важных решений в бизнесе.

Data Mining описывает ряд методов в области науки о данных для извлечения информации из базы данных, которая в противном случае была неясной или неизвестной.

Data Science – это сфера деятельности, которая занимается сбором, обработкой и анализом данных. В данном случае выполняются действия как над структурированными, так и неструктурированными данными.

В каждой из этих сфер деятельности имеются свои специалисты.

Big Data Analysts – занимается вопросами сбора, хранения и первичной обработки больших данных.

Data Analytics – деятельность по работе с большими данными, связанная с их классификацией и определение наиболее оптимальных способов применения.

Data Scientist – специалист по большим данным, который структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей.

Центральной фигурой является специалист по большим данным Data Scientist, объединяющий специалистов всех сфер деятельности.  С помощью аналитики больших данных, открываются скрытые закономерности и получаются представления, которые позволяют найти и сформулировать идеи и обнаружить взаимосвязи для инноваций и повышения эффективности и конкурентоспособности производства.

Для этого нужен человек с междисциплинарным образованием, компетентный в математике и статистике, экономике и бизнесе, информатике и компьютерных технологиях.  Очевидно, что наиболее общим специалистом является специалист по большим данным DataScientist.

В Российской Федерации специалист по большим данным узаконен специальным профессиональным стандартом с кодом  06.042. Профессиональный стандарт 06.042 – «Специалист по большим данным»  основным видом профессиональной деятельности специалиста считает  “Создание и применение технологий больших данных”.

Заключение

Анализ больших данных осуществляется для извлечения полезной информации с целью принятия правильных решений во многих компаниях крупного бизнеса.

Для анализа больших данных требуются специалисты междисциплинарным образованием, компетентные в математической статистике, машинном обучении моделей, экономике и бизнесе, информатике и других компьютерных технологиях.

Связанные материалы

Внимание! Кто хочет своевременно узнавать о выходе новой статьи на сайте должен подписаться.

ПОДПИСКА НА РАССЫЛКУ

Статьи об онлайн курсах обучения

Дистанционное обучение
Обучение программированию
Проектирование информационных систем
 
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.

brasm

Пенсионер с 33 - летним педагогическим стажем

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *