Introdução às técnicas de análise de dados
No século XXI, a Análise de dados é uma das palavras mais usadas em todos os domínios. Então, hoje vamos ver o que todos querem dizer com análise de dados e algumas técnicas importantes na análise de dados. A análise de dados é o processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com a intenção de descobrir informações úteis que podem melhorar a tomada de decisão. Em 2019, o economista disse: "O ativo mais valioso do mundo não é mais petróleo, mas DADOS". A análise de dados está intimamente ligada à visualização de dados. Com base na quantidade de dados que as indústrias estão gerando a cada minuto, e com base em suas necessidades, existem várias técnicas que surgiram. Vamos ver o que eles são na próxima seção. Neste tópico, vamos aprender sobre os tipos de técnicas de análise de dados.
Tipos importantes de técnicas de análise de dados
As técnicas de análise de dados são amplamente classificadas em dois tipos:
- Métodos baseados em abordagens matemáticas e estatísticas
- Métodos baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina
Abordagens matemáticas e estatísticas
1. Análise descritiva: a análise descritiva é um primeiro passo importante para a realização de análises estatísticas. Ele nos fornece uma idéia da distribuição de dados, ajuda a detectar valores discrepantes e nos permite identificar associações entre variáveis, preparando os dados para a realização de análises estatísticas adicionais. A análise descritiva de um grande conjunto de dados pode ser facilitada dividindo-a em duas categorias: análise descritiva para cada variável individual e análise descritiva para combinações de variáveis.
2. Análise de regressão: A análise de regressão é uma das técnicas dominantes de análise de dados que está sendo usada no setor no momento. Nesse tipo de técnica, podemos ver a relação entre duas ou mais variáveis de interesse e, no núcleo, todos estudam a influência de uma ou mais variáveis independentes na variável dependente. Para verificar se existe ou não uma relação entre as variáveis, primeiro precisamos plotar os dados em um gráfico e será evidente se há alguma relação. Por exemplo, considere o gráfico plotado abaixo para ter um entendimento claro.
Na mineração de dados, essa técnica é usada para prever os valores de uma variável nesse conjunto de dados específico. Existem diferentes tipos de modelos de regressão em uso. Alguns deles são regressão linear, regressão logística e regressão múltipla.
3. Análise de dispersão: Dispersão é a extensão em que uma distribuição é esticada ou comprimida. Na abordagem matemática, a dispersão pode ser definida de duas maneiras, fundamentalmente a diferença de valores entre si e, em segundo lugar, a diferença entre o valor médio. Se a diferença entre o valor e a média for muito baixa, podemos dizer que a dispersão é menor nesse caso. E algumas das medidas comuns de dispersão são variância, desvio padrão e intervalo interquartil.
4. Análise fatorial: A análise fatorial é um tipo de técnica de análise de dados, que ajuda a encontrar a estrutura subjacente em um conjunto de variáveis. Ajuda a encontrar variáveis independentes no conjunto de dados que descreve os padrões e modelos de relacionamentos. É o primeiro passo para os procedimentos de agrupamento e classificação. A análise fatorial também está relacionada à Análise de Componentes Principais (PCA), mas ambas não são idênticas. Podemos chamar PCA como a versão mais básica da análise fatorial exploratória.
5. Séries Temporais: A análise de séries temporais é uma técnica de análise de dados que lida com os dados de séries temporais ou análise de tendências. Agora, vamos entender o que são dados de séries temporais? Dados de séries temporais são dados em uma série de intervalos ou períodos específicos. Se vemos cientificamente, a maioria das medições é executada ao longo do tempo.
Métodos baseados em aprendizado de máquina e inteligência artificial
1. Árvores de decisão: a análise de árvore de decisão é uma representação gráfica, semelhante a uma estrutura em forma de árvore, na qual os problemas na tomada de decisão podem ser vistos na forma de um fluxograma, cada um com ramificações para respostas alternativas. As árvores de decisão são um tipo de abordagem descendente, com o primeiro nó de decisão na parte superior, com base na resposta no primeiro nó de decisão, ele será dividido em ramificações e continuará até que a árvore chegue a uma decisão final. Os ramos que não se dividem mais são conhecidos como folhas.
2. Redes neurais: redes neurais são um conjunto de algoritmos projetados para imitar o cérebro humano. Também é conhecida como "Rede de neurônios artificiais". As aplicações da rede neural na mineração de dados são muito amplas. Eles têm uma alta capacidade de aceitação de dados ruidosos e resultados de alta precisão. Com base na necessidade, muitos tipos de redes neurais estão sendo usados atualmente, poucos deles são redes neurais recorrentes e redes neurais convolucionais. As redes neurais convolucionais são usadas principalmente no processamento de imagens, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação. As redes neurais recorrentes são usadas principalmente para caligrafia e reconhecimento de fala.
3. Algoritmos evolutivos: algoritmos evolutivos usam os mecanismos inspirados na recombinação e seleção. Esses tipos de algoritmos são independentes do domínio e têm a capacidade de explorar grandes conjuntos de dados, descobrindo padrões e soluções. Eles são insensíveis ao ruído em comparação com outras técnicas de dados.
4. Lógica difusa: é uma abordagem na computação baseada em "Grau de verdade" e não na "lógica booleana" comum (verdade / falso ou 0/1). Como discutido acima nas árvores de decisão no nó de decisão, temos sim ou não como resposta, e se tivermos uma situação em que não possamos decidir sim absoluto ou não absoluto? Nesses casos, a lógica difusa desempenha um papel importante. É uma lógica com valores diversos, na qual o valor da verdade pode estar entre completamente verdadeiro e completamente falso, ou seja, pode assumir qualquer valor real entre 0 e 1. A lógica difusa é aplicável quando há uma quantidade significativa de ruído nos valores.
Conclusão
A pergunta difícil que todas as corporações enfrentam é que tipo de técnica de análise de dados é a melhor para elas? Não podemos definir nenhuma técnica como a melhor. Em vez disso, o que podemos fazer é experimentar várias técnicas e ver qual delas se ajusta melhor ao nosso conjunto de dados e usá-lo. As técnicas acima mencionadas são algumas das técnicas importantes que estão sendo usadas atualmente na indústria.
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