数据分析内卷严重?被卷的真的是数据分析师吗?

最近我看很多的社交平台和身边的朋友都说数据分析内卷严重,平台上的人我无从判断他们是业内的还是业外的,但身边聊这个话题的几乎清一色都是站在围城外想转行却怂了的。

想就我自己的经历和大家聊聊,数据分析这个行业到底是真的卷,还是你的能力真的不够看!

我以前从事的岗位是行政管理,老实说,以前做行政,钱特别的少,但是身边做新媒体、数据分析的同事一年比一年工资高,甚至刚毕业的小妹妹也比我厉害。

也是那时候开始想自学数据分析,然后转行!

在这里也想给没有数据分析经验的朋友分享一下我这一年是如何从菜鸟变数据分析老手的。

首 先,很多新人刚开始的时候肯定会跟我一样以为商业数据分析是重在打代码做开发,然后把很多的时间和经历都集中在学习Python、SQL代码处理上,先不说这些是否能帮助你成为数据分析师,就是学这些编程,没有老师指导,自己买本书或者看一些网上免费视频是真的很容易让你产生放弃的念头,更别说这些都只是基础的工具,只学会这些根本不足以支撑你成为一名合格的数据分析师

社会越来越发达,也说明简单学会一些代码技巧而不懂商业业务,真的很难成为一个好的商业数据分析师。

对于没有相关工作经验的同学来说,想学习数据分析真的不容易,网上信息杂乱无章,什么重要什么不重要,根本无法区分,好不容易区分开来了,怎么学又成了大问题。因为数据分析师,除了处理数据库导出数据外,更重要是分析这些数据,挖掘数据背后的价值,这是数据分析师的工作根本,也是数据分析师的核心价值所在。

这样的情况下,我们需要一个好的老师来带着自己去摸索,这个老师要有很充足的工作经验,他们会有一套实用的实践教学方法,当然要找到好的老师不容易。

前段时间领导要我做一份关于线上商城零售的数据报告给他,因为我处理数据和分析能力也越来越好,所以,这一次当我交上去这份报告,得到了老板的高度赞赏,因为在这次汇报中,我没有像以前做行政时就事论事的汇报,而是将我数据分析结果以金字塔的结构讲述给老板听,给出的促销优化分析方案,顾客生命周期管理方案都可以大大提高商城的销量,老板说我的汇报让他感到震惊,原来公司课业绩的空间还有这么大!

汇报中过程中,老板问到的一切问题我都能从找到对应的数据去佐证我的观点,但是老板从始至终没有关心过我的数据是怎么清洗的,我的数据库是怎么建的,我用的是python还是SPSS,老板全程问的问题都和业务有关系,当时我真的很感谢运营部门的同事,从我刚开始接到这个分析任务,他们就给了我很大的支持与帮助,很详细地告诉我我们目前的商城是怎么做的,运营逻辑是什么,商品布局是什么样的,平时都通过什么方式做促销,货品的订货周期等等,如果不是运营小伙伴们告诉了我这些,说实话,光看商城数据,我是没有办法做出这么有价值的数据分析结果的,所以,这次的项目,让我更加体会到了,当初学习数据分析时,老师一直强调的,数据分析不是工具的使用,数据分析一定要结合企业实际,才能有出色的结果。

其实我这一个分析任务,只是众多数据分析师的工作缩影,那么大家对比一下,被卷的真的是数据分析师这个行业吗?并不是啊,被卷的大部人就只会python、只会Excel、或者还会可视化,可是这些都只是最表层的东西,你真的会结合企业实际情况去分析,并给出运营方向非常科学的建议吗?

最后我想谈的不是数据分析的一些技能分享,而是想聊聊心态。

我觉得做什么事情都不应该“三天打鱼,两天筛网”,心态要摆正,而且我觉得还是要问一下自己“为什么要学习商业数据分析,为什么想转行”。

我转行因为想赚更多钱和让自己人生变得充实、不一样。心态端正了,学习效率也会变高,因为这就是动力,也是不枉费自己去报名学习数据分析的时间。

说到这里我比较推荐九道门商业数据分析学院,我就是报了他们的课程上手数据分析和成功转行的,我比较喜欢九道门原因,是它真的是从真正的工作需求出发去教我们,无论是工具还是数据分析手法(老师说这叫手法,不叫方法,因为在实际数据分析中,没有哪个固定的方法是可以通用的,就像世界上没有一片相同的叶子一样)教的都是工作中最实用的,华而不实的一点也没有,更重要的是,真的会带着学生做企业的真实数据真实项目,而且是以学生为主,项目经理为辅的模式,在这个项目中得到的锻炼太珍贵了,这就是完完全全的做了一个在公司才能做的分析项目,这就是最实在的项目经验,出去找工作心里特别踏实。

九道门的课程里涉及到企业营销管理和促销分析,可以分析客户画像,特别房地产行业,对于客户画像需求很多,我看这样的岗位月薪真的上万啊,真的快点报名去学,要不然晚几年再报名就不吃香了。

最后我想说,如果不找一个好的老师来带自己入行,基础没打好,以后职场遇到的困难只会越来越多,我怕你入行不到一年就要放弃。

加油吧各位,我相信努力是有回报的,认真上好每一堂课,月薪上万不是问题。

|本文出自九道门2019年11月班AR同学的口述,目前在杭州做数据分析师,月薪15k

7个需要避免的数据管理陷阱

大多数企业都知道将应用程序和工作负载迁移到云的好处。在当今的大数据领域中,云技术是必不可少的。但是,伴随变化而来的是风险。当IT系统出现故障或无法有效管理时,整个业务都会收到损失。

大数据投资显然是有利的,但是管理不善可能意味着一团糟。了解其他人所犯的常见错误,对于避免数据管理危机就容易了。可以提前准备好解决方案。

在数据管理中常见的7个陷阱下面一起来了解一下。

  1. 没有数据保护或治理 

所有公司数据在存储或传输时必须是安全的。无论如何,您都需要确保在出现问题时可以恢复。保持警惕,以防出现勒索软件,人为错误和其他风险。 

在开始数据传输之前,必须确保实现了有效的数据治理框架。这只有在创建治理机构时才可能实现,由具备在需要时监督适当的数据管理、传输和恢复能力的人员组成。

Data Governance Cycle

资料来源:  Informatica

2.将治理视为“项目”

一些企业将数据治理计划视为传统项目。数据永远在变化,流动,并具有多个交互点。因此,标准的项目管理方法不适合。程序方法更有效。通过这种方式,可以定义一系列独立的项目流,它们都专注于具有不同方法和技能的单个任务。只要有新的数据进出组织,该数据的治理就应该持续进行,并且没有明确的目的。

3.企业数据的不同解释 

如果数据的定义和使用之间各部门之间存在差异,则可能意味着输入,处理和报告的数据质量不足。数据质量策略必须结合一般业务人员,数据治理团队和外部专家。 

然后,这些人可以协作定义稳定且普遍认可的定义,以提高数据质量。屏幕共享等现代协作功能使这种协作更加容易。当企业将其数据视为组织资产时,数据治理进程才成为可能。

4.分析不良数据

数据分析对于推进数据集成应用程序是必需的。提取,转换,加载(ETL)开发人员专门从事数据传输。他们研究当前的数据集以清洗和处理它们。但是,这只是工作的一半。

例如,如果客户A将他们的电话号码添加到邮政编码字段,则指示ETL从邮政编码字段中提取电话号码并将其放在电话号码字段中。对于您当前的数据集,这是可行的,但是如果将来客户B做同样的事情,是否会重复该方法?

如果不考虑将来的数据集,而仅支持已经存在的数据集,那么将无法正确处理客户B的信息。无法预测数据,因此数据集中的灵活性至关重要。为了解决这个问题,在任何项目开始时进行深入的性能分析,就意味着在将来更新ETL的数据清理部分时所花费的时间更少。

5.没有创建和使用数据质量标准

如果数据评估既规范又可靠,那么每个应用程序中的数据质量将具有更高的标准。此外,基于持续监控和报告的类别的数据质量策略将更易于创建和管理。 

6.忽略数据质量管理

可以通过收集治理团队,开发人员,支持人员和业务社区的意见来定义数据质量。这样可以确保已定义项目的万无一失。该路线图考虑了应用程序的大小,稳定性和时间成本。以及合适的团队成员是否可以参与合适的项目。然后,所有步骤都具有业务和技术意义。 

偏离此路线会在未来产生问题。 

7.没有互操作性策略

许多组织正在采用混合基础架构来优化效率并降低成本。如果是这样,必须完全了解数据管理选项以及新策略可能对您的业务产生的影响。  

更换供应商有多容易?什么样的代码需要重写?云供应商的最大利益是用专有api和服务将您锁定。尽管如此,您和治理团队仍有责任保持所有数据和应用程序的多云能力。这样,你就会更灵活,有更多的选择。

作者:John Allen

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大数据领域必备工具之SQL

大数据领域快速发展,系统的进步在数据湖和数据仓库中更快地处理,有效分配和存储数据。这使得传统的关系数据库中的分析技术需大量迁移到大数据领域。 

SQL作为一种查询语言在高度分布式和可伸缩的大数据系统中的存在,这种转变并不像预期的那么困难。 

另一方面,也有工程师和分析师直接进入大数据领域。通用语言是高级的,是每个人的基本技能。

下面将一起来了解为什么SQL对那些从大数据开始事业或从传统RDBMS转向职业的人来说是必不可少的编程语言。广泛使用的SQL-on- hadoop引擎,在这些引擎中,SQL可以有效地用于数据转换和探索。

为什么要学习SQL

结构化查询语言(SQL)是一种广泛采用的声明性语言,它从关系数据库系统开始就存在了。

由于具有声明性,因此易于学习和理解,并且符合美国国家标准协会(ANSI)的标准。这意味着,除每个数据库提供的附录功能外,还在与ANSI兼容的数据库中维护SQL语句的基本结构。这也有助于更轻松地采用其他数据库

由于采用率很高,因此诸如Hadoop之类的大数据范例技术使SQL-on-Hadoop引擎运行在分析引擎之上。这些包括Hive,Impala和其他处理引擎。 

从就业能力的角度来看,SQL被认为是数据专业人员最重要的语言,而雇主则考虑那些通过项目证明了自己的技能的候选人。因此,SQL已成为数据专业人员的必然技能。

SQL-On-Hadoop引擎

以下开源SQL-On-Hadoop引擎在不同的Hadoop技术和大数据处理引擎上运行。如果精通SQL,那么这些工具应该很容易就能从基于分布式文件系统构建的数据湖和数据仓库中查询数据。 

为特定问题选择正确的SQL-On-Hadoop引擎可能非常困难。下面列出的每个引擎的解释可以帮助您做出决定。

hadoop上的sql引擎与其他软件通信

在Apache Spark上使用Spark SQL

在Apache Spark之上运行的SQL引擎是Spark SQL。Apache Spark 3.0.0以后的版本符合ANSI,因此用户可以利用Spark SQL的本机功能以及本机ANSI兼容的操作和功能,两全其美。更好的是,某些云服务提供商还提供火花分析引擎作为称为Databricks的PAAS(平台即服务)模型,该模型具有灵活的自动扩展功能,协作功能,并与云服务提供商耦合(例如AWS和Microsoft Azure)。

授权许可:开源Apache License (Spark),付费PAAS (Databricks)

数据格式:所有标准Hadoop文件格式-JDBC / ODBC,列格式(Parquet,ORC等),Hive表,对象存储格式(JSON),平面文件(CSV,TSV等)

关键要点: 

  • 如果您需要处理引擎来执行原始计算,执行机器学习以及对海量数据负载进行数字运算,则是最适合的选择。
  • 不建议使用低数据量。

Apache Drill

完全符合ANSI的大型并行处理引擎。Apache Drill的一个有趣的方面是,它负责连接到多个数据源,存储为JSON数据模型,并在检索到的数据之上执行聚合。还可以从Spark内运行Apache Drill来检索数据。

许可:开源Apache许可

数据格式: 所有标准Hadoop文件格式

关键要点:  

  • 由于符合ANSI SQL,具有很高的采用率。 
  • 适合同时查询多个来源的数据。 
  • 不适合机器学习和原始数据计算。 
  • 模式不需要定义。

Apache Hive上的HQL

Hive是Hadoop FileSystem之上的查询引擎,用户可以使用HQL(Hive查询语言)在Hive上进行查询。它是一种不完全符合ANSI的类似SQL的查询语言。Hive在数据之上进行批处理,这些数据都是在后台运行的Map-Reduce作业。

许可:开源Apache许可

数据位置:仅结构化格式

关键要点:  

  • 批处理相对较慢。
  • 不适合JSON等非结构化格式。
  • 不适合运行交互式查询。

Presto

Teradata现在支持由Facebook开发的开源并行处理Hadoop查询引擎。该查询引擎能够跨越多个数据源并执行交互式查询,这与能够进行批处理的Apache Hive不同。

许可: 开源Apache许可

数据位置:所有标准Hadoop文件格式

关键要点:  

  • 适用于交互式查询。
  • 如果是本地托管,则需要进行大量实验。

Apache Impala

Impala是另一个在Hadoop和HBase上进行交互式查询的大型并行处理查询引擎。Impala支持HQL,不像Hive,它不使用Map-Reduce,因此查询比Hive更快。

许可:开源Apache许可

数据位置:除ORC以外的所有标准Hadoop文件格式。

关键要点:  

  • 适用于交互式查询。
  • 适用于同时查询HDFS和HBase。
  • ORC支持尚未投入生产,因此Parquets比ORC更受青睐。

作者:Johnathan Martinez

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RPA技术应用于数字化企业的优缺点

大多数公司对RPA技术是有足够的了解的。 

很多公司都了解自动化对其运营效率的重要性。作为数字企业服务,机器人过程自动化正在改变人类和机器协作的方式,以更好的方式工作。

RPA软件使企业可以在机器人的帮助下自动执行日常和重复的任务。但是,RPA工具除了优势也会存在一些缺点。

本文就重点介绍机器人过程自动化技术的优缺点。将了解RPA如何对企业有利以及何时会成为实现运营效率的障碍。 

虽然大多数人是积极看待RPA软件,但它也有一些缺点。我们将重点介绍RPA可能在哪些方面受到阻碍,以便可以正确地决定是否实施RPA工具。

RPA技术的优点

如果想了解RPA技术的工作原理,则需要先了解其提供的好处。 

通过安装RPA软件和机器人,公司可以自动执行重复任务。这些位在触发器的帮助下工作。

发出命令后,该软件将自动启动,并在机器人的帮助下使每个过程自动化。 

从长远来看,以下是使用RPA技术的公司的一些优点:

  • 提高效率:RPA的最大好处之一 是它减少了完成操作所需的时间。无论是数据输入还是向销售团队提供信息,机器人都可以将时间减少多达70%。这些繁琐而重复的任务,RPA工具可以轻松完成它们而没有任何障碍。该工作流程是无缝的,因为该软件可以一次处理大量任务而不会感到累或疲惫。
  • 更高准确性:  RPA软件工具比人工更准确。可以为最新的RPA技术分配具有特定结果的特定任务。由于机器人不会感到疲倦,疲惫或沮丧,因此他们所犯的错误往往比人少。当人们不兴奋忙于工作时,人为错误的风险就很高。RPA工具并不关心它是数据输入任务还是需要花费数小时的时间。他们将重复执行相同的操作,直到完成整个操作。
  • 提高生产率: 当RPA开发部署的机器人,软件接管。为员工提供了探索更多创造性和生产性途径的机会。他们可以专注于决策活动,并从事直接有助于增加产出的业务。医疗保健中的一些RPA示例表明,当RPA软件执行办公任务时,工作人员可以专注于为患者提供服务并以更好的方式提供护理。知识工作者还可以专注于通过创新和创造力来增加价值。

除了机器人过程自动化背后的技术的这些主要优点之外,它还可以节省成本,减少营业额和执行操作的24×7可用性。

但是,并不是所有的RPA都是笨拙的。让我们看一下它在哪些地方可能会阻碍数字企业服务。

RPA技术的缺点

RPA技术基本都是谈论其效率高和积极交付成果的例子。只有少数人谈论过RPA技术的缺点。

但是,有时Robotic Process Automation无法实现承诺的结果。甚至可能不适合某些企业。

以下是RPA技术对企业的一些缺点:

  • 熟练的人员要求: 许多公司在实施RPA但却没有足够的资源来实现。尽管RPA不需要很多技术知识,但最新的RPA技术需要熟练专家的帮助。但是往往雇佣是一个很大的挑战,许多企业都缺乏实施RPA的技术人员。
  • 失业:RPA技术的最大缺点可能是潜在的失业。业内许多专家担心实施RPA会导致很多人失业。诸如数据输入等,传统工作仍雇用大量人员。由于自动机器人将取代企业员工,因此将造成大量的工作机会流失。
  • 员工抵制:由于担心失业,员工会明显反对采用RPA。这将延迟实施过程,因为许多员工对使用工作的机器人不满意。会觉得与机器人合作并不安全,并将其视为潜在的威胁。虽然RPA软件和人员的协作对于成功至关重要,但让所有利益相关者和员工参与进来可能是一个挑战,可能会阻碍您的数字企业的RPA技术流程。

机器人过程自动化技术并不总是一个福音。如果综合考虑后可以选择部署,那边自动化还是会带来很大价值的。但是,当没有大量数据可进行排序时,就不需要机器人流程自动化(RPA)技术。RPA非常适合跨国公司和中型企业。但是,小型企业在一段时间内可以不考虑RPA。

作者:Shardul Bhatt

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人工智能帮助应对气候变化的5种方法

随着全球各地极端天气事件的发生越来越频繁,越来越多的人开始接受气候变化这一事实,并意识到有必要采取严厉的行动来应对气候变化。在人工智能的帮助下,这些行动变得越来越有意义和广泛。

人工智能如何为拯救地球而战

预测能源消耗

近年来,人工智能的能力得到了显着发展,是可以帮助限制气候变化影响的最有效的方法之一,让清洁和可再生能源的使用更加普及,而且使用成本更低。

更具体地说,人工智能可以分析天气和气候数据,以预测需要多少电力来减少能源浪费。随着AI保留学习到的信息并使用该知识库进行预测,做出决策和执行任务,这些预测只会随着时间的推移而变得越来越准确。

测量碳

人工智能对于找出碳排放的来源很有用。卫星可以找到工厂或其他大量碳输出的来源,以便可以对它们进行测量并使其来源符合现行法规的要求。

衡量碳

监控建筑

AI还可以用作控制系统,以监视和减少大型建筑物的浪费,从而使其效率更高。机器可以根据建筑物中的人数和天气状况来确定需要多少能源。还可以控制加热系统和照明灯的使用,并根据需要进行调整。

优化农业

借助AI,可以用更少的精力和更少的化学物质种植更多的食物。该技术可以观察生长方式,并通知农民可能出现的任何问题。

可以设置一个数字监控系统,不必到现场看,就可以从计算机中获得信息,可以告知作物何时需要浇水,发现虫害,温度降低等风险。

防止森林砍伐

人工智能可以通过预测火灾和干旱并监测当前气候变化的影响来保护森林。这些数据可用于做出明智的决策和有效的行动,以保护现有森林和种植新森林。

通过使用人工和AI的资源结合起来,实现应对气候变化所需的广泛功能,环境的未来,以及地球上的所有生命,变得更加光明。AI可以帮助最大程度地减少进一步的损害,并以环保的方式更快地替代有害的方式。

作者:Matt Thurston

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AI系统如何识别重复数据?

当您并行比较两个Salesforce记录或与此相关的任何其他CRM时,可以轻松确定它们是否重复。然而,即使记录数量很少(例如少于100,000个),也几乎不可能一张一张地筛选它们并进行比较。这就是为什么公司开发了各种工具来使这些过程自动化,但是未来做好工作,机器需要能够识别记录之间的所有异同。在本文中,我们将仔细研究数据科学家用来训练机器学习系统以识别重复项的一些方法。 

机器学习系统如何比较和对比记录? 

研究人员使用的主要工具之一是字符串指标。这是当获取两个数据字符串,并在字符串相似时返回低值,在字符串不同时返回高值。在实践中这是如何工作的?让我们看一下下面的两条记录: 

First NameLast NameEmailCompany Name
Ron Burgundyron.burgundy@acme.comAcme
Ronaldburgundyron.burgundy@acme.comAcme Corp

如果有人要看这两个记录,那么很明显,它们是重复的。AI主要就是,机器依赖于字符串参数来复制人类的思维过程。汉明距离是最著名的字符串指标标准之一,它测量将一个字符串转换为另一个字符串所需进行的替换次数。例如,如果我们返回上面的两个记录,则只需要进行一次替换即可将 “burgundy” into “Burgundy,” ,因此汉明距离为1。 

还有许多其他字符串度量标准可以度量两个字符串之间的相似性,而每个字符串之间的分隔是它们允许的操作。例如,我们提到了汉明距离,但是此字符串指标仅允许替换,这意味着它只能应用于长度相等的字符串。像Levenshtein距离之类的东西允许删除插入和替换。 

如何使用所有这些来对Salesforce进行重复数据删除? 

人工智能系统可以采用以下方式处理Salesforce重复数据删除。一种方法是阻塞方法,如下所示:

Record 1Record 2
Ron Burgundy, ron.burgundy@acme.com, AcmeRonald burgundy,ron.burgundy@acme.com Acme Corp

这种阻塞方法使这种方法具有可扩展性。它的工作方式是,每当将新记录上载到Salesforce时,系统都会自动将看起来“相似”的记录阻塞在一起。这可以类似于名字的前三个字母或任何其他条件。 

这非常有益,因为它减少了需要进行的比较次数。例如,假设在Salesforce中有100,000条记录,想上传一个包含50,000条记录的Excel电子表格。传统的基于规则的重复数据删除应用程序需要将每个新记录与现有记录进行比较,这意味着需要完成5,000,000,000个比较(100,000 x 50,000)。这将花费很长时间,并且增加了出错的可能性。此外,我们需要记住,100,000条记录是相当少量的Salesforce记录。有许多组织拥有数十万甚至数百万条记录。因此,传统方法在尝试适应此类模型时根本无法很好地扩展。 

另一个选择是分别比较每个字段:

  Record 1Record 2
First NameRonRonald
Last NameBurgundyburgundy
Emailron.burgundy@acme.comron.burgundy@acme.com
CompanyAcmeAcme Corp

一旦系统将“相似”记录锁定在一起,它将继续逐字段分析每个记录。这就是我们前面讨论的所有字符串指标都将发挥作用的地方。除此之外,系统还将为每个字段分配特定的“权重”或重要性。例如,假设对于您的数据集,“Email”字段是最重要的。可以自己调整算法,也可以在将记录标记为重复项(或不重复)时,系统将自动学习正确的权重。这被称为主动学习,因为系统可以精确计算一个领域比另一个领域的重要性,所以更可取。

机器学习方法的优势是什么? 

机器学习可以提供的最大好处是它可以为您完成所有工作。我们在上一节中描述的“主动学习”方面将自动将所有必要的权重应用于每个字段。这意味着无需创建复杂的设置过程或规则。让我们看一下以下情况。假设一位销售发现了一个重复项,并将此问题通知给Salesforce管理员。然后,Salesforce管理员将继续创建一条规则,以防止将来发生此类重复。每次发现新的重复项时,都必须一次又一次地重复此过程,从而使该过程变得不可持续。 

另外,我们需要记住,Salesforce中内置的重复数据删除也是基于规则的,它非常有限。例如,一次只能合并三个记录,不支持自定义对象,还有很多其他限制。因为规则创建是简单的自动化,所以机器学习只是一种更智能的方法,而AI和机器学习则尝试重新创建人类的思维过程。本文讨论了更多有关机器学习和自动化之间差异的信息。如果选择一个只扩展Salesforce功能的重复数据删除产品,而不是修复整个过程,那是没有意义的。

作者:Ilya Dudkin

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数据挖掘的步骤

在过去的十年中,处理能力和速度的提高使我们从繁琐且耗时的手动操作方法转变为快速简便的自动化数据分析方法。收集的数据集越复杂,发现相关信息的可能性就越大。零售商,银行,制造商,医疗保健公司等正在使用数据挖掘来发现从价格优化,促销和人口统计到经济,风险,竞争和在线状态如何影响其业务模型,收入,运营,和客户关系。如今,随着公司寻求通过数据科学实现比以往更大的目标,数据科学家已成为全球组织不可或缺的要素。

如今,企业能够获得的数据比以往任何时候都多。然而,由于信息量太大,要理解大量的结构化和非结构化数据来实现跨组织的改进是极其困难的。

首先我们先来了解一下什么是数据挖掘

数据挖掘是分析大量数据以发现商业智能的过程,该商业智能可帮助公司解决问题,减轻风险并抓住新机遇。

数据挖掘,在计算机科学中,也称为数据库中的知识发现,是在大量数据中发现有趣且有用的模式和关系的过程。该领域将统计和人工智能工具与数据库管理相结合,以分析称为数据集的大型数字馆藏。数据挖掘广泛用于商业,科研和政府安全中。这是在大型数据集中查找异常,模式和相关性以预测结果的过程。使用此过程将原始数据转化为有用的信息。

数据挖掘过程的步骤

  1. 组织收集数据并将其加载到其数据仓库中。
  2. 他们在内部服务器或云上存储和管理数据。
  3. 业务分析师,管理团队和信息技术专业人员将访问数据并确定他们如何组织数据。
  4. 应用程序软件根据用户的结果对数据进行排序。
  5. 最终用户以易于共享的格式(例如图形或表格)显示数据。

数据挖掘从业人员通常通过遵循涉及以下六个步骤的结构化,可重复的过程来获得及时,可靠的结果:

  1. 业务理解
    全面了解项目参数,包括当前的业务状况,项目的主要业务目标以及成功的标准。
  2. 数据理解
    确定解决问题所需的数据并从所有可用来源收集数据。
  3. 数据准备
    准备以适当的格式准备数据以回答业务问题,解决任何数据质量问题,例如数据丢失或重复。
  4. 建模
    使用算法识别数据中的模式。
  5. 评估
    确定给定模型提供的结果是否以及效果如何将有助于实现业务目标。为了获得最佳结果,通常需要一个迭代阶段来找到最佳算法。
  6. 部署
    将项目结果提供给决策者。

作者:Ekaterina Novoseltseva

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大数据如何影响智慧城市

似乎每个城市都在努力改造自己,成为一个智能城市。其中像水管理、废物管理、运输和安全是许多重点领域中的一部分。未来的智慧城市由基本的生活必需品和高科技组成,为人们提供轻松、基本的生活。要改变一个城市的现状,必须确定一个城市的各种发展领域。一个配备了基本基础设施以为其公民提供优质生活方式的城市。可简单的称为智慧城市。

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大数据是一种相对较新的技术,它在加强智慧城市服务方面有着巨大的潜力。大数据基本上是海量数据,通过分析这些数据来做出适当的战略行动和商业决策。大数据分析的目的是研究大量的数据,发现模式,获得洞察力,提取有价值的信息。

信息和通信技术(ICT)通过提供通过信息技术组件收集的数据来在智慧城市中扮演重要角色。该技术也称为物联网(IoT),其工作原理是在连接的设备之间进行通信,同时交换需要Internet,无线连接和其他通信媒介的数据。智慧城市利用物联网设备来获取数据并对其进行有效处理,以便在特定地区实现。智能城市传感器和连接的设备从安装在城市中的各种智能城市网关收集数据,然后对其进行分析以做出更好的决策。在智慧城市中使用ICT将有助于减少环境足迹,并实现资源的最佳利用。

让我们看一下智能城市中大数据影响最大的一些区域。

安全

确保公民的安全是任何城市的头等大事,在任何情况下保护公民都是重要的。为了避免在城市中造成任何麻烦,预测分析有助于研究历史和地理数据,以识别可能在何时何地发生犯罪。当所需的数据将城市变成更安全的地方时,将会看到大量的改善。

城市规划

嵌入在城市中的传感器可以清晰地显示出城市中到底缺少什么以及如何发展当前状况。通过有效使用数据来研究城市中当前需求,可以帮助确定需要改进和升级的区域。当使用高度准确的数据来精确指出需要开发的位置时,在城市中绘制基础设施需求就很容易。

运输 

使用大数据可以轻松管理运输,可以通过适当利用历史数据来控制交通。通过分析从交通部门收集的数据,有助于减少交通拥堵,并帮助交通部门提出管理和监视城市内交通的智能方法。大数据分析也将有助于减少事故。

面向未来

随着城市化程度的提高,我们的城市日趋智能化-还有其他各种计划来全面改造未来的智能城市。城市内部具有用于实时交通管理和监控的智能交通路由自动化。从各种来源收集的数据可用于提供具有更高能源效率和更少资源浪费的可持续环境。通过预测分析,可以分析当前基础设施的增长并规划城市的未来需求。

可持续性

不断监控城市的发展将提供持续的发展更新,以便在需要时进行必要的更改。实施该技术后产生的输出量将为所需的发展给出清晰的思路,这是可持续性的关键之一。数据是决定城市内部发展结果的重要因素。可以在城市中进行更改,但很难维持发展水平。

有效支出

进行必要的更改并带来改变城市的预期结果,需要大量投资。有时,花在城市的翻新或改建上的钱,这知识基础设施上一点微小的变化。通过大数据分析,在智慧城市中收集的数据可以建议受影响最严重的地区以及需要进行何种类型的升级。通过适当的分析,可以在所在领域进行相应的投资。

结论

在智慧城市中,大数据在处理通过物联网设备收集的数据方面发挥着重要作用,以便进一步分析识别城市的模式和需求。安装在城市各处的传感器产生了大量的数据,但如果这些数据得到有效利用,还有无限的发展空间。

作者:Bhushan Aher

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如何通过自然语言来处理大数据

自然语言处理(NLP)是一个非常令人兴奋的前沿研究领域,Siri、Alexa和谷歌Home等产品已经利用了自然语言处理技术,为各自的产品带来了新的交互水平。为了理想地使用NLP,我们必须考虑这种特殊类型的处理可以如何帮助我们,我们打算从利用它获得什么,以及我们如何从原始数据到最终产品。如果只是刚刚开始研究NLP,它可能是一个压倒性的经验,但通过把这个过程分解成更易于管理的部分,我们可以轻松地浏览这个主题。

从基础开始

我们看到的基本处理是如何将常规的、日常的文本转化为计算机可以理解的内容。从中,可以提取出行话、俚语,甚至其他人的说话风格。此处理的基础将采用Unicode字符,并将它们分成单词,短语,句子和其他语言描述,例如标记化,解复合和词形化。使用所有这些策略,我们就可以开始分析一种语言,甚至通过标点符号旁边的单词和拼写来确定它是哪种语言。在我们构建用于使用的语言之前,必须首先分解它并分析它的组成部分,以便我们能够理解它的工作原理。

确定范围

在阅读一大段文字时,很难确定这段文字确切的含义。我们是需要知道文章的大意呢?还是更谨慎地去理解正文本身的内容呢?这就是我们所说的宏观理解和微观理解。自然语言处理受到成本和时间因素的限制,由于这些限制,某些级别的处理根本无法实现。一旦我们确定了目标范围,就可以开始提取了。

提取内容进行处理

宏观的理解使我们能够弄清楚正在处理的文档的总体要旨。可以将其用于分类,提取主题,法律文档摘要,语义搜索,重复检测以及关键字或关键词提取。如果正在研究微观理解,则可以使用处理过程来更深入地阅读文本本身,并提取缩略词及其含义或人员或公司的专有名称。在微观理解中,语序非常重要,必须予以保留。

返回跟踪可用性

从特定文档中提取数据后,我们要确保知道该数据来自何处。从长远来看,拥有到源文档的链接可以节省大量时间。这种跟踪可以帮助查找文本中可能存在的错误,并且如果这些源文档之一被更新为较新的版本,将来的更改则可以反映在提取的信息上,而无需进行最少的重新处理,这将节省时间和处理能力。

用户反馈

开发适应性NLP的最好方法是教它如何聆听创建语言的人(用户本身)的反馈。听取人们对NLP系统性能的反馈,可以帮助使其适应我们的期望。

保持领先

持续的质量分析对于确保NLP履行其角色并适应其周围的环境至关重要。创建一个NLP基本上就是教计算机如何从错误中学习,如何获得反馈以提高自身。就其本身而言,大数据是令人生畏的、重复的,其中可能隐藏着大量的洞察力。通过开发一个NLP,你给计算机一个它非常适合做的任务,同时教会它在提取过程中像人类一样思考。这是两全其美。

核心数据科学算法:K-Means和K-Medoids聚类分析

聚类是用于统计数据分析的主要技术之一。

顾名思义,“聚类”为使用相似的距离度量将相似的对象收集到不同的组中或将数据集分布到子集中的过程。

K-means聚类常说是被数据科学家放在其工具箱中使用的基本算法。该算法能在数据科学行业中的流行,当然也是有其特别的优势。

  • 简单
  • 速度
  • 效率

它是如何工作的?

K-means和k-medoids 是分区聚类算法中使用的方法,其功能基于指定组的初始数量或更精确地通过在组之间重新分配对象来实现。

该算法的工作原理是首先将所有的点分离到一个已经选定的群集数量。该过程是通过测量点和每个聚类中心之间的距离来进行的。由于k-means只能在欧几里德空间中起作用,因此该算法的功能受到限制。尽管算法具有缺点,但k-means仍然是聚类中使用的最强大的工具之一。可以看到这些应用程序广泛用于多个领域-物理科学,自然语言处理(NLP)和医疗保健。

k-means算法的扩展涉及其k-centers的更智能的起始位置,这进一步允许更多可变的簇大小。发生这种情况时,创建的距离将大于欧几里德距离。

此外CLARANS,CLARA和PAM,这些方法有助于集成超越欧几里德距离测量的距离。

k-means聚类也是有缺陷需要进行解决的。异常值通常是由于欺诈行为、人为错误和机械故障而出现的。这也可以在k-means聚类中看到。

首先,需要在数据集中应用k-means聚类算法,然后才能开始从每个聚类中识别离群值。基于距离的方法和基于聚类的方法,用于识别或检测数据集中的异常值和异常。

主要目标是首先检测异常值,然后将其删除,从而使聚类更加可靠。

以下是k-means聚类失败的预测要点:

  • 当群集的大小和密度不同时,将无法正常工作。
  • 预测要分割数据的质心的准确数量变得困难。
  • k形心的初始放置会影响结果。
  • 质心是数据集中的一个虚点,其价值可能较小。
  • 对维度的规模敏感,因此重新缩放数据可能会变得困难。
  • 利用欧几里德距离划分点。然而,在高维的设置中它会变得无效,因为所有点彼此之间的距离相等。
  • 即使分区没有意义,该算法也会划分空间。

围绕Medoids (PAM)算法的分区

除了聚类的均值之外,还可以使用medoid进行分区,也可以使用数据点位于聚类的中心点。据说,Medoid与聚类中的所有点具有最小的相似点,对数据集中的异常值较不敏感。

聚类算法在机器学习(ML)的无监督学习下证明了自己。k-means背后的主要思想之一是我们想向已有的数据中添加新点(k)–每一个点被称为质心。k-means算法是每个数据科学家必须在其工具箱中拥有的最简单的数据科学算法之一。

现在,这些分区可以使用任意距离,而不必始终依赖于欧几里德距离。这是PAM,CLARA和CLARANS中最关键的一点。

以下是PAM涉及的步骤:

  • 给定k
  • 现在选择随机数k作为初始medoid
  • 这些实例中的每一个都需要分配给最近的medoid(x)
  • 然后计算目标函数,即将每个实例的pf差异与最接近的medoids相加
  • 选择任意随机实例(y)
  • 如果发生这种情况,将x替换为y,并且交换或替换操作会降低功能
  • 然后重复(3-6),直到不再更改为止

CLARA(大型应用程序的集群)是PAM的更快版本,有助于在算法中启用循环的嵌套顺序。我们需要一个更快版本的PAM,以防PAM算法的时间复杂度比k-means算法慢。

尽管k-means聚类算法存在多个缺点,例如容易受到离群值的影响,依赖于欧几里德距离以及收集不代表真实数据点的质心,但PAM,CLARA和CLARANS在解决该问题中起着重要作用。

作者:Niti Sharma

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