Khám Phá 26 Kỹ Thuật Phân Tích Big Data Nâng Cao – Phần 1

'Big Data' là ứng dụng của các kỹ thuật và công nghệ chuyên biệt để xử lý tập dữ liệu rất lớn. Các tập dữ liệu này thường quá lớn và phức tạp đến mức khó xử lý bằng công cụ quản lý cơ sở dữ liệu có sẵn.

Sự tăng trưởng mạnh của Công Nghệ Thông Tin đã dẫn đến một số điều kiện bổ sung trong ngành. Một trong những kết quả bền vững và có lẽ hiện diện nhất, là sự hiện diện của Big Data. Thuật ngữ Big Data là cụm từ bắt tai được tạo ra để mô tả sự hiện diện của KHỐI LƯỢNG LỚN dữ liệu. Hiệu ứng kết quả của việc có lượng lớn Dữ Liệu như vậy là Phân Tích Dữ Liệu.

Phân Tích Dữ Liệu là quá trình cấu trúc hóa Big Data. Bên trong Big Data, có các mẫu và tương quan khác nhau làm cho phân tích dữ liệu có thể đặc trưng hóa tốt hơn dữ liệu. Điều này làm cho phân tích dữ liệu trở thành một trong những phần quan trọng nhất của công nghệ thông tin.

Do đó, ở đây tôi liệt kê 26 kỹ thuật phân tích big data. Danh sách này không có nghĩa là toàn diện.

1. A/B Testing

A/B Testing là công cụ đánh giá xác định phiên bản nào của trang web hoặc ứng dụng giúp tổ chức hoặc cá nhân đạt mục tiêu kinh doanh hiệu quả hơn. Quyết định này được lấy bằng cách so sánh phiên bản nào hoạt động tốt hơn. A/B testing thường dùng trong phát triển web để đảm bảo thay đổi trang web hoặc thành phần trang được thúc đẩy bởi dữ liệu chứ không phải ý kiến cá nhân.

Nó cũng được gọi là kiểm tra chia tách hoặc kiểm tra xô.

2. Học Quy Tắc Kết Hợp

Một tập kỹ thuật khám phá mối quan hệ thú vị, tức là "quy tắc kết hợp," giữa các biến trong cơ sở dữ liệu lớn. Kỹ thuật này bao gồm nhiều thuật toán để tạo và kiểm tra quy tắc có thể.

Một ứng dụng là phân tích giỏ hàng, trong đó người bán lẻ xác định sản phẩm nào thường được mua cùng nhau và dùng thông tin này cho marketing. (Ví dụ thường trích dẫn là khám phá nhiều khách siêu thị mua nacho cũng mua bia.)

3. Phân Tích Cây Phân Loại

Phân Loại Thống Kê là phương pháp xác định danh mục quan sát mới thuộc về. Nó yêu cầu tập huấn luyện quan sát được xác định đúng – dữ liệu lịch sử với từ khác.

Phân loại thống kê được dùng để:

• Tự động phân loại tài liệu vào danh mục
• Phân loại sinh vật vào nhóm
• Phát triển hồ sơ sinh viên khóa học trực tuyến

4. Phân Tích Cụm

Một phương pháp thống kê phân loại đối tượng tách nhóm đa dạng thành nhóm nhỏ hơn các đối tượng tương tự, mà đặc điểm tương tự không biết trước. Ví dụ phân tích cụm là phân đoạn người tiêu dùng thành nhóm tự tương tự cho marketing nhắm mục tiêu. Dùng cho Khai Thác Dữ Liệu.

5. Crowdsourcing

Trong crowdsourcing, sắc thái là, một nhiệm vụ hoặc việc được thuê ngoài nhưng không cho chuyên gia hoặc tổ chức chỉ định mà cho công chúng dưới dạng lời mời mở. Crowdsourcing là kỹ thuật có thể triển khai thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như tin nhắn, cập nhật mạng xã hội, blog, v.v. Đây là loại hợp tác lớn và trường hợp dùng Web.

6. Fusion Dữ Liệu Và Tích Hợp Dữ Liệu

Một quy trình đa cấp xử lý sự liên kết, tương quan, kết hợp dữ liệu và thông tin từ nguồn đơn và đa nguồn để đạt vị trí tinh chỉnh, xác định ước lượng và đánh giá hoàn chỉnh và kịp thời tình huống, mối đe dọa và ý nghĩa của chúng.

Kỹ thuật fusion dữ liệu kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến và thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu liên quan để đạt độ chính xác cải thiện và suy luận cụ thể hơn so với dùng một cảm biến đơn lẻ.

7. Khai Thác Dữ Liệu

Khai thác dữ liệu là lọc qua dữ liệu để xác định mẫu và thiết lập mối quan hệ. Khai thác dữ liệu đề cập đến tập kỹ thuật trích xuất dữ liệu tập thể thực hiện trên khối lượng lớn dữ liệu. Tham số khai thác dữ liệu bao gồm Kết Hợp, Phân Tích Chuỗi, Phân Loại, Cụm và Dự Báo.

Ứng dụng bao gồm khai thác dữ liệu khách hàng xác định phân đoạn có khả năng phản hồi ưu đãi, khai thác dữ liệu nhân sự xác định đặc điểm nhân viên thành công nhất, hoặc phân tích giỏ hàng mô hình hành vi mua khách hàng.

8. Học Tập Hợp Kim

Đây là nghệ thuật kết hợp tập hợp thuật toán học đa dạng để cải thiện độ ổn định và sức mạnh dự báo của mô hình. Đây là loại học có giám sát.

9. Thuật Toán Di Truyền

Kỹ thuật tối ưu hóa dùng quy trình như kết hợp di truyền, đột biến, và chọn lọc tự nhiên trong thiết kế dựa trên khái niệm tiến hóa tự nhiên. Thuật toán di truyền là kỹ thuật dùng để xác định video, chương trình TV và hình thức media khác có khả năng được xem nhiều nhất. Có mẫu tiến hóa có thể làm bằng thuật toán di truyền. Phân tích video và media có thể làm bằng thuật toán di truyền.

10. Học Máy

Học Máy là kỹ thuật khác có thể dùng để phân loại và xác định kết quả có thể của tập dữ liệu cụ thể. Học Máy định nghĩa phần mềm có thể xác định kết quả có thể của một tập sự kiện cụ thể. Vì vậy nó dùng trong phân tích dự báo. Ví dụ phân tích dự báo là xác suất thắng kiện hoặc thành công sản xuất nhất định.

11. Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Một tập kỹ thuật từ chuyên ngành khoa học máy tính (trong lĩnh vực lịch sử gọi "trí tuệ nhân tạo") và ngôn ngữ học dùng thuật toán máy tính phân tích ngôn ngữ người (tự nhiên). Nhiều kỹ thuật NLP là loại học máy. Một ứng dụng NLP là dùng phân tích cảm xúc trên mạng xã hội xác định khách hàng tiềm năng phản ứng như thế nào với chiến dịch thương hiệu.

12. Mạng Nơ-ron

Mô hình dự báo phi tuyến tính học qua huấn luyện và giống mạng nơ-ron sinh học về cấu trúc. Chúng có thể dùng cho nhận diện mẫu và tối ưu hóa. Một số ứng dụng mạng nơ-ron liên quan học có giám sát và khác học không giám sát. Ví dụ ứng dụng bao gồm xác định khách hàng giá trị cao rủi ro rời bỏ công ty cụ thể và xác định yêu cầu bảo hiểm gian lận.

13. Tối Ưu Hóa

Danh mục kỹ thuật số dùng để thiết kế lại hệ thống và quy trình phức tạp để cải thiện hiệu suất theo một hoặc nhiều thước đo mục tiêu (ví dụ: chi phí, tốc độ, hoặc độ tin cậy). Ví dụ ứng dụng bao gồm cải thiện quy trình vận hành như lập lịch, định tuyến, và bố trí sàn, và quyết định chiến lược như chiến lược dòng sản phẩm, phân tích đầu tư liên kết, và danh mục R&D. Thuật toán di truyền là ví dụ kỹ thuật tối ưu hóa.

Trong blog tiếp theo, tôi sẽ mô tả 13 Kỹ Thuật Phân Tích Big Data còn lại.