Роль машинного обучения в росте и развитии бизнеса
Вступление
У вас есть бизнес или вы планируете открыть бизнес в будущем? Что ж, имейте в виду, что искусственный интеллект может помочь вам принять хорошо продуманное решение путем анализа исторических данных, на основе которых можно определить будущие тенденции для создания понятных отчетов (Tableau, 2020). Необработанные данные генерируются во время каждой операции, но немногие заинтересованные стороны смогут прочитать данные в необработанном состоянии. Это связано с тем, что необработанные данные хранятся в числовом формате, и мозг не может организовать данные в последовательности, чтобы извлечь логику из данных. С развитием компьютерных и цифровых технологий необработанные данные сегодня можно фильтровать, сортировать и анализировать для выявления тенденций, скрытых в данных, которые затем могут быть преобразованы в графические представления, помогающие большему количеству людей понять тенденции данных.
Инструменты анализа данных
Достижения цифровых технологий и компьютеров привели к разработке мощного программного обеспечения для анализа данных. Программное обеспечение способно анализировать и преобразовывать или фильтровать данные и создавать графические представления. Различные инструменты анализа данных варьируются от простого Microsoft Excel до более сложного программного обеспечения, такого как Tableau и R, каждое из которых имеет уникальную функцию или характеристику, поэтому выбор инструмента анализа данных будет зависеть от определенных параметров, таких как формат набора данных, местоположение и многое другое. важно размер набора данных. Такие программы, как Rapid Miner и Ms Excel, являются мощными, но имеют ограниченное количество наблюдений, которые можно анализировать, в то время как другие, такие как Python и R, обладают огромной емкостью набора данных и поэтому выбираются аналитиками данных. Краткое описание наборов данных будет предоставлено, чтобы лучше понять особенности и критерии, на основе которых следует выбрать программное обеспечение для анализа данных.
Анализ малых и средних наборов данных
Наборы данных делятся на две основные категории: малые и средние и большие наборы данных. Программное обеспечение предназначено для анализа ограниченного числа записей, поэтому важно фильтровать данные и учитывать количество записей сырых и строковых переменных, чтобы определить наиболее подходящий инструмент. Для небольших и средних наборов данных рекомендуется использовать Excel и Rapid miner, поскольку они широко доступны и используются, что делает их одними из самых популярных инструментов анализа данных.
- Майкрософт Эксель
Microsoft Windows - самая распространенная компьютерная операционная система во всем мире, но Microsoft также разработала мощное офисное программное обеспечение, которое дает пользователям доступ к большому количеству инструментов. Очень важным инструментом, используемым многими профессионалами бизнеса в отношении машинного обучения и статистики, является MS Excel. Это программное обеспечение предназначено для выполнения широкого круга числовых вычислений и анализа и широко используется людьми, поскольку оно простое в использовании. Инструмент также предлагает широкий набор функций, которые можно использовать для анализа данных и создания высококачественных визуальных эффектов. Хотя MS Excel является наиболее распространенным инструментом анализа данных, он имеет ограничение диапазона, поэтому подходит только для небольших и средних наборов данных (WallStreetMojo, nd). - Рапид Майнер
Rapid Miner - популярное программное обеспечение для анализа данных, главным образом благодаря простоте использования. У Rapid miner есть два варианта: бесплатный (с ограниченным диапазоном) и платный. Инструмент поставляется с легко встроенным алгоритмом, который фильтрует и анализирует данные, что делает его удобным для пользователей, которым может не хватать опыта и знаний, необходимых для извлечения важной информации и тенденций из необработанных данных. Rapid miner предлагает высококачественные результаты и создает файл сценария, который может быть передан пользователям быстрого майнера, чтобы получить доступ к алгоритмам, используемым для подготовки решения. Rapid miner рекомендуется для новичков, у которых нет опыта работы с интеллектуальным анализом данных, и которым удобнее просто загружать данные и нажимать фильтры для визуализации данных (RapidMiner, nd). - Анализ большого набора данных
Анализ больших данных требует использования специальных инструментов анализа данных, которые специально разработаны для обработки больших наборов данных. Наборы больших данных состоят из десятков тысяч или даже миллионов отдельных записей, что делает их слишком большими для запуска некоторых программ. Хотя MS Word может обрабатывать несколько тысяч записей, при загрузке более 50 000 записей программа начинает зависать и не может правильно загрузить данные. Для этих больших наборов данных используются специальные инструменты анализа данных, такие как Tableau, R и Jupiter Python. Каждый из них имеет схожие функции, но создает разные визуальные эффекты, что делает каждый из них уникальным и часто сравнивается, чтобы определить, какое программное обеспечение дает наиболее привлекательные результаты в соответствии с вашими требованиями (Eddy, 2001). - R / R Студия
R / R-Studio считается одним из самых удобных и мощных инструментов анализа больших данных. Основные преимущества, связанные с R, заключаются в том, что программное обеспечение имеет легкую и открытую лицензию, что позволяет любому человеку загрузить и использовать программное обеспечение для анализа данных (cran.r-project, nd). В отличие от Excel и Rapid miner, у которых есть встроенный алгоритм, который можно использовать для преобразования необработанных данных в визуальные эффекты, R требует добавления скриптов в командную строку. Эти команды будут восстанавливать или обнаруживать данные, на основе которых будет использоваться дальнейший алгоритм для фильтрации и извлечения важной информации из данных. R Studio стала популярной из-за того, что все больше людей выбирают эту программу, поскольку это бесплатная и открытая лицензия, что позволяет некоторым любителям приключений настраивать программу для выполнения определенных задач. R также связан с различными бесплатными модулями, которые можно загрузить для обработки уникальных действий и функций, что невозможно в таких программах, как Ms excel и Rapid minor. Хотя R считается фаворитом среди аналитиков данных, программное обеспечение интеллектуального анализа данных имеет некоторые ограничения, такие как то, что оно является чистым сценарием и управляется кодом, что затрудняет его использование людьми, не имеющими знаний в области программирования. - Юпитер Питон
Подобно R, Python также является инструментом интеллектуального анализа данных на основе кода, который требует от пользователя ввода кода для импорта, анализа и отчета о результатах поиска данных. Python может анализировать данные напрямую с помощью интерфейса Python, но также может использоваться для анализа данных с помощью популярного интерфейса анализа данных Python, известного как Jupiter I python или anaconda (Driscoll, nd). Анализ данных Python также приобрел популярность среди аналитиков просто из-за того, что это бесплатное программное обеспечение для анализа данных и его способность обрабатывать большие наборы данных. Еще одно важное преимущество, связанное с более быстрым интеллектуальным анализом данных Python, примеры сценариев и образцы данных легко доступны в Интернете, что позволяет пользователям копировать коды и анализировать новые наборы данных. Это важно, поскольку сводит к минимуму необходимость в освоении программирования на Python, что является основным требованием для анализа больших данных и тенденций и информации об использовании продуктов. С помощью готовых сценариев аналитик данных может фильтровать сложные данные и выявлять важные тенденции, скрытые в данных как в 2, так и в 3D, что открывает новое измерение, связанное с анализом данных, в отличие от традиционных методов анализа данных. Во многих ситуациях анализ 3 или более переменных помогает выявить важные ссылки или связи в больших наборах данных. Определив точки отсчета, можно провести дальнейший анализ с использованием большего количества фильтров, чтобы выявить больше тенденций и закономерностей в данных.
Фильтрация данных (переменные)
Как маленькие, так и большие наборы данных содержат множество переменных данных (категорий), что делает их критически важными для данных для первого фильтра и сортировки, прежде чем данные можно будет найти для трендов. Это важный этап машинного обучения, который требует, чтобы аналитик данных сначала изучил доступные переменные, на основе которых можно выбрать наиболее подходящий критерий и использовать его для визуализации данных. Это очень важно, поскольку визуализация данных помогает объединить различные точки переменных данных, что упростит человеку обнаружение тенденции, которую можно исследовать. Данные сохраняются в строках и столбцах, причем столбцы предназначены для сохранения типов переменных, а строки сохраняют различные серии или записи, попадающие в данный столбец переменных (PERNSLEY, nd). Это помогает организовать данные, что позволяет инструменту анализа данных просматривать данные, фильтруя их с использованием указанной переменной, что позволяет инструментам преобразовывать данные в визуальные изображения. Ниже приведен образец изображения набора данных с указанной выше переменной и записями.
Как видно из вышеприведенного набора данных, их данные вводятся на лист и распределяются по отдельным ячейкам, попадающим в разные строки и столбцы, что делает его учителем для отображения данных. Каждая ячейка распознается программным обеспечением интеллектуального анализа данных, что помогает считывать и преобразовывать переменные данных в визуальное представление, что упрощает понимание набора данных. Помимо Excel и CSV, форматов данных, данные также могут храниться в других форматах данных, каждый из которых предназначен для программного обеспечения интеллектуального анализа данных. Многие программы способны читать различные форматы данных, но требуют от аналитика данных указать тип данных, к которым будет осуществляться доступ для правильной загрузки, чтения и анализа данных.
Качество визуализации данных
Преобразование данных из числовых записей в данные в основном выполняется для создания наглядных иллюстраций данных, которые значительно легче читать аналитику данных. Обнаружение закономерностей в необработанных наборах числовых данных может быть невозможно для обычного человека, но когда данные преобразуются в двухмерное или трехмерное изображение, закономерности в данных могут быть легко обнаружены визуально, что побуждает к дальнейшим исследованиям и анализу, которые должны быть выполнены в идентифицированных областях. представляющих интерес (Zoss, nd). Это делает качество и возможность управления и просмотра визуальных данных данных под разными углами очень важными для более точной оценки данных для эффективной разработки бизнес-стратегии. Ниже приведены некоторые визуальные эффекты данных, созданные с использованием различных инструментов и программного обеспечения для анализа данных, где можно наблюдать качество визуализации каждого из них.
- Microsoft Excel 2 / 3D-изображения
Microsoft - самый популярный инструмент анализа данных из-за простоты использования. Это мощное программное обеспечение способно создавать высококачественные визуальные эффекты данных, которые могут использоваться специалистами по обработке данных для выявления важных тенденций. Ниже представлены 2D и 3D визуальные эффекты, созданные в MS Excel, которые демонстрируют качество изображений, которые могут быть созданы с помощью программного обеспечения с использованием правильных алгоритмов? - Excel 2D Визуальный
На основе вышеупомянутой двухмерной визуализации данных программное обеспечение создало четкое видение, которое может создавать различные изображения данных, классифицируя их по квартальным переменным и переменным названиям стран. Это обеспечивает четкое изображение данных, что значительно упрощает любому человеку определение тенденции, скрывающейся в числовом наборе данных. - Excel 3D Visual
Microsoft Excel также имеет мощный инструмент для анализа и визуализации трехмерных данных. На изображении ниже показаны возможности 3D-инструмента и то, как его можно использовать для чтения данных и создания 3D-моделей высокой четкости, которые можно использовать для оценки сложных наборов данных.
Сложность набора данных можно легко заметить на 3D-модели, но в то же время модель помогает передать видение данных, тем самым помогая поднять вопрос, связанный с данными, которые могут быть дополнительно исследованы. Трехмерное моделирование в Excel обычно не используется, поскольку программа требует добавления специальных плагинов, но также имеет ограничение на ввод данных. Microsoft Excel продолжает оставаться предпочтительным инструментом анализа данных, поскольку большинству людей не требуется просматривать большие наборы данных, поэтому MS Excel достаточно для их повседневного использования.
- Rapid Miner2D / 3D Визуальные эффекты
Многие люди предпочитают быстрый майнер, потому что он не требует использования специальных алгоритмов для создания моделей. Программное обеспечение загружает данные и автоматически считывает переменные, прежде чем вносить предложения, связанные с переменными анализа данных, которые необходимо учитывать. Еще одно важное преимущество Rapid miner - это возможность самостоятельного анализа и различных рекомендаций. Это важно, поскольку он анализирует данные и предлагает комбинации, которые можно рассмотреть для более тщательного анализа. Это можно увидеть на изображении ниже, на котором показаны рекомендуемые переменные данных, определенные Rapid miner для дальнейшего изучения.
- Rapid Miner 2D Визуальный
Одним из основных преимуществ Rapid miner перед excel является то, что графики создаются автоматически с использованием ярких цветов, что упрощает чтение данных. Ниже представлены простые двухмерные графики, созданные на Rapid miner, но визуально они отличаются цветовым кодированием различных переменных, что помогает выделять графики быстрого майнера.
Цветовая кодировка результатов на приведенном выше графике помогает аналитику данных определить важные переменные данных, которые можно использовать для подготовки отчетов по данным. Это важно, поскольку помогает отображать закономерности в базе данных, помогая аналитику принимать более обоснованные решения.
- Rapid Miner 3D Визуальный
Некоторые наборы данных могут потребовать трехмерного анализа для выявления аномалий и тенденций. Ниже приведен трехмерный график разброса, созданный с помощью Rapid miner, который показывает, как данные были классифицированы и размещены в разных положениях в пространстве из трех минералов.
Это важно, так как помогает получить 360-градусную перспективу точек данных, на основе которых можно идентифицировать сложные тенденции. Сложные наборы данных во многих ситуациях лучше анализировать с помощью трехмерных представлений, поскольку размещение данных становится заметным, на основе которого можно принимать обоснованные решения. - R / R Студия
R studio на сегодняшний день является самым популярным инструментом анализа данных о болотах, поскольку он мощный и, что наиболее важно, является лицензионным программным обеспечением с открытым исходным кодом. Это означает, что разработчики могут создавать множество различных пакетов для анализа различных наборов данных и создания широкого спектра моделей, которые помогают повысить точность анализа данных и сделать прогнозы для будущего движения более точными. R также генерирует 2D- и 3D-изображения. - R 2D Визуальный
Из-за большого количества надстроек и алгоритмов, разрабатываемых для R, его проблема заключается в создании привлекательных 2D-изображений данных, которые включают в себя различные данные. Это видно на изображении ниже, где данные были отображены на графике, где разные страны размещены в разных местах с размером пузыря, отображающим их население, что помогает предоставлять различные данные одновременно.
- R 3D визуальный
R не только признан для анализа больших наборов данных, но также способен создавать HD-диаграммы, которые помогают детализировать точечный анализ, что позволяет проводить более точный анализ. Это отчетливо видно на изображении ниже, на котором четко обозначен уровень детализации, на создание которого может быть запрограммирована трехмерная диаграмма R.
Заключение
Из приведенной выше информации ясно, что инструмент анализа данных помогает добывать данные и преобразовывать информацию в визуальные диаграммы, которые значительно упрощают понимание данных. Это качество сделало анализ и интеллектуальный анализ данных важным инструментом для использования предприятиями, поскольку оно помогает преобразовать их производительность из числовых данных в визуальные, что помогает выявить важные тенденции и движения, которые можно использовать в качестве справки для запросов на дальнейший анализ, направленных на увеличение производства. точные отчеты.