Главная / Анализ данных / Аналитические инструменты и методы анализа данных

Аналитические инструменты и методы анализа данных

28.01.2016

Заметки по аналитическим инструментам и методам анализа данных. Актуальное направление, которые не должно остаться без внимания.

  • Объединение оценок, полученных при использовании нескольких подходов, может обеспечить лучший ответ, чем каждый отдельный подход сам по себе.

    •  

  • Экспресс-модели позволяют применить моделирование для решения задач, требующих создания очень большого количества моделей.Смысл использования экспресс-моделей заключается в быстром получении достаточно хорошей модели (автоматом). В данном случае достижение максимальной эффективности не является главной целью.

    •  

  • При широком распространении больших данных анализ текста приобрел особую актуальность. Способы работы с текстовыми данными быстро развиваются и получают широкое использование. Но есть и трудности (анализа текста), которые заключаются в том, что слова сами по себе не рассказывают всей истории – особое внимание стоит обратить на акцент и интонацию.

    •  

  • Пользовательские интерфейсы в данный момент включают в себя мощные графические средства и визуальные диаграммы потоков. Эти интерфейсы должны применяться в качестве средств повышения производительности специалистов, которые разбираются в своем деле, но важно понимать как работает начинка. Ведь с хорошей обёрткой легко ошибиться.

    •  

  • R — аналитический инструмент с открытым исходным кодом, который в последние годы получил широкое распространение. Преимущество R в скорости добавления новых алгоритмов и бесплатность, а недостаток R — в невозможности на данный момент обеспечения масштабируемости до уровня предприятия. Но над этим работают уже.

    •  

  • Увидеть закономерность гораздо легче, чем объяснить её или выявить с помощью множества таблиц с данными. Современные средства визуализации позволяют обеспечить соединение с базой данных, создать интерактивные, связанные между собой графики и предоставляют гораздо больше вариантов визуализации, чем традиционные графические инструменты. В этом их мощь! В то же время, визуализация данных означает не использование графики как таковой, а отображение данных таким образом, чтобы это помогло лучше понять основную идею.

    • Искать

    Недавнее

    Тематика




    Data Scientist # 1

    Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

    Данные — новый актив!

    Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
    Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.