26가지 빅 데이터 분석 기법에 대한 통찰력:1부

'빅 데이터'는 매우 큰 데이터 세트를 처리하기 위해 전문 기술과 기술을 적용한 것입니다. 이러한 데이터 세트는 종종 너무 크고 복잡해서 직접 사용하는 데이터베이스 관리 도구를 사용하여 처리하기가 어렵습니다.

정보 기술의 급격한 성장은 업계에서 몇 가지 보완적인 조건으로 이어졌습니다. 가장 지속적이고 틀림없이 가장 현재의 결과 중 하나는 빅 데이터의 존재입니다. Big Data is 캐치프레이즈라는 용어는 거대한 양의 데이터의 존재를 설명하기 위해 만들어졌습니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 갖게 된 결과가 바로 데이터 분석입니다.

데이터 분석은 빅 데이터를 구조화하는 프로세스입니다. 빅 데이터 내에는 데이터 분석을 통해 데이터의 더 나은 계산된 특성화를 가능하게 하는 다양한 패턴과 상관 관계가 있습니다. 이것은 데이터 분석을 정보 기술의 가장 중요한 부분 중 하나로 만듭니다.

따라서 여기에 26가지 빅 데이터 분석 기술을 나열합니다. 이 목록은 완전한 것이 아닙니다.

1. A/B 테스트

A/B 테스트는 조직이나 개인이 비즈니스 목표를 보다 효과적으로 달성하는 데 도움이 되는 웹페이지 또는 앱의 버전을 식별하기 위한 평가 도구입니다. 이 결정은 성능이 더 좋은 항목의 버전을 비교하여 이루어집니다. A/B 테스트는 일반적으로 웹 개발에서 웹 페이지 또는 페이지 구성 요소에 대한 변경이 개인적인 의견이 아닌 데이터에 의해 이루어지도록 하기 위해 사용됩니다.

유출 테스트 또는 버킷 테스트라고도 합니다.

1. 연관 규칙 학습

큰 데이터베이스의 변수 사이에서 흥미로운 관계, 즉 "연관 규칙"을 발견하기 위한 일련의 기술입니다. 이러한 기술은 가능한 규칙을 생성하고 테스트하는 다양한 알고리즘으로 구성됩니다.

하나의 애플리케이션은 장바구니 분석으로, 소매업체는 함께 자주 구매되는 제품을 파악하고 이 정보를 마케팅에 사용할 수 있습니다. (일반적으로 인용되는 예는 나초를 구매하는 많은 슈퍼마켓 쇼핑객이 맥주도 구매한다는 발견입니다.)

1. 분류 트리 분석

통계 분류는 새로운 관찰이 속하는 범주를 식별하는 방법입니다. 올바르게 식별된 관찰, 즉 과거 데이터의 훈련 세트가 필요합니다.

통계 분류는 다음 용도로 사용됩니다.

• 카테고리에 자동으로 문서 할당
• 유기체를 그룹으로 분류
• 온라인 과정을 수강하는 학생의 프로필 개발

1. 클러스터 분석

다양한 그룹을 유사성 특성이 미리 알려지지 않은 유사한 개체의 더 작은 그룹으로 분할하는 개체 분류를 위한 통계적 방법입니다. 군집 분석의 예는 타겟 마케팅을 위해 소비자를 자기 유사 그룹으로 세분화하는 것입니다. 데이터 마이닝에 사용됩니다.

1. 크라우드소싱

크라우드소싱에서 뉘앙스는 작업이나 작업을 아웃소싱하지만 지정된 전문가나 조직이 아니라 공개 모집의 형태로 일반 대중에게 아웃소싱한다는 것입니다. 크라우드소싱은 문자 메시지, 소셜 미디어 업데이트, 블로그 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하기 위해 배치할 수 있는 기술입니다. 이것은 일종의 대규모 협업이며 웹을 사용하는 예입니다.

1. 데이터 융합 및 데이터 통합

세련된 위치를 달성하고 추정치를 식별하며 상황을 완전하고 시의적절하게 평가하기 위해 단일 및 다중 출처의 데이터와 정보의 연관성, 상관 관계, 조합을 다루는 다단계 프로세스 위협과 그 중요성.

데이터 융합 기술은 여러 센서의 데이터와 관련 데이터베이스의 관련 정보를 결합하여 단일 센서만 사용할 때보다 정확도와 더 구체적인 추론을 향상시킵니다.

1. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 패턴을 식별하고 관계를 설정하기 위해 데이터를 정렬하는 것입니다. 데이터 마이닝은 대량의 데이터에 대해 수행되는 집단 데이터 추출 기술을 말합니다. 데이터 마이닝 매개변수에는 연결, 시퀀스 분석, 분류, 클러스터링 및 예측이 포함됩니다.

응용 프로그램에는 고객 데이터 마이닝을 통해 제안에 응답할 가능성이 가장 높은 세그먼트를 결정하거나 인적 자원 데이터를 마이닝하여 가장 성공적인 직원의 특성을 식별하거나 구매 행동을 모델링하기 위한 장바구니 분석이 포함됩니다. 고객의

1. 앙상블 학습

모델의 안정성과 예측력을 개선하기 위해 다양한 학습 알고리즘 세트를 함께 결합하는 기술입니다. 이것은 감독 학습의 한 유형입니다.

1. 유전자 알고리즘

자연적 진화의 개념에 기초한 설계에 유전적 조합, 돌연변이, 자연선택 등의 과정을 이용하는 최적화 기법. 유전자 알고리즘은 가장 많이 본 비디오, TV 쇼 및 기타 형식의 미디어를 식별하는 데 사용되는 기술입니다. 유전자 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있는 진화 패턴이 있습니다. 비디오 및 미디어 분석은 유전자 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다.

1. 머신 러닝

머신 러닝은 특정 데이터 세트의 가능한 결과를 분류하고 결정하는 데 사용할 수 있는 또 다른 기술입니다. 기계 학습은 특정 이벤트 집합의 가능한 결과를 결정할 수 있는 소프트웨어를 정의합니다. 따라서 예측 분석에 사용됩니다. 예측 분석의 예는 법적 소송에서 승소할 확률이나 특정 프로덕션의 성공입니다.

1. 자연어 처리

컴퓨터 과학(역사적으로 "인공 지능"이라고 하는 분야 내에서)과 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 인간(자연) 언어를 분석하는 언어학의 하위 전문 분야의 기술 집합입니다. 많은 NLP 기술은 기계 학습의 한 유형입니다. NLP의 한 가지 응용 프로그램은 소셜 미디어에 대한 감정 분석을 사용하여 잠재 고객이 브랜딩 캠페인에 어떻게 반응하는지 파악하는 것입니다.

1. 신경망

훈련을 통해 학습하고 생물학적 신경망 구조와 유사한 비선형 예측 모델. 패턴 인식 및 최적화에 사용할 수 있습니다. 일부 신경망 응용 프로그램에는 지도 학습이 포함되고 다른 응용 프로그램에는 비지도 학습이 포함됩니다. 애플리케이션의 예로는 특정 회사를 떠날 위험이 있는 가치가 높은 고객을 식별하고 사기성 보험 청구를 식별하는 것이 있습니다.

1. 최적화

하나 이상의 객관적 측정(예:비용, 속도 또는 신뢰성)에 따라 성능을 개선하기 위해 복잡한 시스템 및 프로세스를 재설계하는 데 사용되는 수치 기법의 포트폴리오입니다. 애플리케이션의 예로는 스케줄링, 경로 지정, 바닥 배치와 같은 운영 프로세스 개선, 제품 범위 전략, 연계 투자 분석 및 R&D 포트폴리오 전략과 같은 전략적 의사 결정이 있습니다. 유전 알고리즘은 최적화 기술의 한 예입니다.

다음 블로그에서는 나머지 13가지 빅 데이터 분석 기술에 대해 설명하겠습니다.