Büyük Veri Analizi İçin Yöntemler
29 Haziran 2018

İstatistiklerden ve makine öğrenimi gibi bilime dayanan, veri kümelerini analiz etmek için birçok farklı yöntem vardır. Liste, tam teşekküllü bir örnek gibi görünmese de çeşitli sektörlerdeki en popüler yaklaşımları net biçimde yansıtmaktadır.

Araştırmacıların yeni tekniklerin yaratılması ve mevcut olanların iyileştirilmesi üzerinde çalışmaya devam ettikleri bilinmelidir.

Ek olarak, aşağıda listelenen tekniklerin bazıları sadece büyük veri için geçerli değildir ve daha küçük diziler için başarıyla kullanılabilir (örneğin, A / B testi, regresyon analizi).

Şüphe yok ki, daha hacimli ve çeşitlendirilebilir dizi analizine tabi tutulursa, çıktıda daha doğru ve birbiriyle ilgili veriler elde edilebilir.

A / B testi: Kontrol örneğinin diğerleriyle karşılaştırıldığı teknik. Böylece, örneğin tüketicilerin pazarlama önerisine en iyi tepkisini elde etmek için en uygun gösterge kombinasyonunu tanımlamak mümkündür. Büyük veri, çok sayıda yineleme gerçekleştirmenize ve böylece istatistiksel olarak güvenilir bir sonuç almanıza olanak tanır.

Association Rule Learning: İlişkileri tanımlamak için kullanılan teknik, ör. Büyük veri kümelerindeki değişkenler arasındaki ilişkisel kuralları bulmakta fayda sağlar.

Sınıflandırma: Tüketicilerin pazarın belirli bir kesimindeki davranışlarını tahmin etmenizi sağlayan bir dizi teknik (satın alma kararları, çıkış, tüketim miktarı, vb.).

Analiz Kümesi: Daha önce bilinmeyen ortak özellikleri tanımlayarak nesneleri gruplara ayırmak için kullanılan istatistiksel yöntemdir.

Kitle Kaynak Kullanımı: Çok sayıda kaynaktan veri toplama yöntemidir.

Veri füzyonu ve Veri Entegrasyonu: Sosyal ağ kullanıcılarının yorumlarını analiz etmenize ve gerçek zamanlı satış sonuçlarıyla karşılaştırmanıza olanak veren tekniktir.

Veri Madenciliği: Bir tüketici kategorisinin ürününe veya hizmetine en duyarlı olanı tanımlamanıza, en başarılı çalışanların özelliklerini tanımlamanıza ve tüketicilerin davranış modelini tahmin etmenize olanak tanıyan bir tekniktir.

Topluluk Öğrenimi: Bu yöntemde, birçok tahmin modeli yer almakta, böylece yapılan tahminlerin kalitesi artmaktadır.

Genetik Algoritmalar: Bu teknikte, olası çözümler bir araya getirilip mutasyona uğrayabilen "kromozomlar" biçiminde temsil edilir. Doğal evrim sürecinde olduğu gibi, en sağlam olanı hayatta kalır.

Makine Öğrenimi: Enformatikte ( “yapay zeka” da diyebiliriz) ampirik verilerin analizine dayanan kendi kendine öğrenme algoritmaları yaratmayı amaçlamış bir yöntemdir.

Doğal Dil İşleme ( NLP ) : Bir kişinin doğal dilini tanımak için bilişim ve dilbilimden ödünç alınan bir tekniktir.

Ağ Analizi: Ağlardaki düğümler arasındaki bağlantıları analiz etmek için kullanılan bir dizi tekniktir. Sosyal ağlarla ilgili olarak, bireysel kullanıcılar, şirketler, topluluklar vb. arasındaki ilişkilerin analiz edilmesine izin verir.

Optimizasyon: Bir veya daha fazla göstergeyi geliştirmek için karmaşık sistemlerin ve süreçlerin yeniden tasarlanması için bir dizi sayısal yöntemdir. Örneğin, piyasaya sunulmakta olan ürün grubunun bileşimi, yatırım analizi yapmak vb. gibi stratejik kararlar vermede yardımcı olur.

Desen tanıma: Tüketici davranış modelini kestirmek için kendi kendine öğrenme unsurları da barındıran bir dizi tekniktir.

Tahminli modelleme: Önceden tanımlanmış olası bir olay senaryosunun matematiksel bir modelini oluşturmanıza izin veren bir dizi tekniktir. Örneğin, abonelerin sağlayıcıyı değiştirmesini sağlayacak olası koşullar için CRM veri tabanı sisteminin analizi buna örnektir.

Regresyon: Bağımlı değişkenin varyasyonu ile bir veya daha fazla bağımsız olan arasındaki örüntüyü ortaya koymak için bir dizi istatistiksel yöntemdir. Tahmin ve tahminler için sıklıkla kullanılır. Veri madenciliğinde kullanılır.

Duygu Analizi: Tüketicilerin ruh halini değerlendirmek için yöntemlerin merkezinde, bir kişinin doğal dilini tanıma teknolojisi yatıyor. İlgilenilen konuyla ilgili genel bilgi akışı mesajlarından (örneğin, bir tüketici ürünü) izole etmenize izin verir. Kararın (olumlu ya da olumsuz) kutupluluğunu, duygusallık derecesini ve daha fazlasını değerlendirebilirsiniz.

Sinyal İşleme: Gürültü arka planına ve daha fazla analizine karşı sinyali tanımayı amaçlayan radyo tekniği teknikleri temelli bir sistemdir.

Mekânsal Analiz: İstatistiklerden alınan mekânsal veri analizi yöntemleri kümesidir. Arazi topolojisi, coğrafi koordinatlar, nesnelerin geometrisi gibi bilgileri içinde barındırır. Bu sistemin büyük veri kaynağı genellikle coğrafi bilgi sistemleridir (CBS).

İstatistik: Anket hazırlama ve deney yapma amacıyla verileri toplama, organize etme ve yorumlama bilimidir. İstatistiksel yöntemler genellikle olaylar arasındaki ilişkiler hakkında değerlendirme kararlar için kullanılır.

Denetimli Öğrenme: Analiz edilen veri kümelerindeki fonksiyonel ilişkileri tanımlamamıza izin veren bir dizi teknoloji tabanlı makine öğrenme teknikleridir.

Simülasyon: Karmaşık sistemlerin davranışlarını modellemek ve genellikle planlamadaki çeşitli senaryoları tahmin edip, tahmin etmek ve incelemek için kullanılır.

Zaman Serileri Analizi: İstatistiklerden ve dijital sinyal işlemeden zaman içinde tekrarlanan veri dizilerinin analiz edilmesi için bir dizi yöntemler bütünüdür. Açık kullanım alanlarına örnek verecek olursak, menkul kıymetler piyasasını veya bir sağlık kuruluşunda hastaların görülme sıklığını takip etmektir.

Denetimsiz Öğrenim: Analiz edilen veri kümelerindeki gizli fonksiyonel ilişkileri tanımlamanıza olanak veren bir dizi teknoloji tabanlı makine öğrenme teknikleridir. Küme Analizi ile ortak özelliklere sahiptir.

Görselleştirme: Sonuçların kolayca anlaşılması ve sonuçların yorumlanmalarını basitleştirmek için diyagramlar veya hareketli görüntüler şeklinde büyük verilerin analiz sonuçlarını grafiksel olarak temsil eden yöntemlerdir.

KAYNAK: http://tadviser.ru
ÇEVİREN: Utkan BOSTANCI