การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ - ระเบียบวิธี

ในแง่ของวิธีการการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมของการออกแบบการทดลอง การวิเคราะห์เริ่มต้นด้วยข้อมูล โดยปกติเราสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วยวิธีการอธิบายการตอบสนอง วัตถุประสงค์ของแนวทางนี้คือการทำนายพฤติกรรมการตอบสนองหรือทำความเข้าใจว่าตัวแปรอินพุตเกี่ยวข้องกับการตอบสนองอย่างไร โดยปกติในการออกแบบการทดลองทางสถิติจะมีการพัฒนาการทดลองและดึงข้อมูลมาเป็นผลลัพธ์ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลในลักษณะที่สามารถใช้โดยแบบจำลองทางสถิติโดยที่สมมติฐานบางอย่างมีอยู่เช่นความเป็นอิสระความเป็นปกติและการสุ่ม

ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เราจะนำเสนอข้อมูล เราไม่สามารถออกแบบการทดลองที่ตอบสนองโมเดลทางสถิติที่เราชื่นชอบได้ ในแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ขนาดใหญ่จำเป็นต้องใช้งานจำนวนมาก (ปกติ 80% ของความพยายาม) เพื่อทำความสะอาดข้อมูลดังนั้นจึงสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้

เราไม่มีวิธีการเฉพาะที่จะปฏิบัติตามในแอปพลิเคชันขนาดใหญ่จริง โดยปกติเมื่อกำหนดปัญหาทางธุรกิจแล้วจำเป็นต้องมีขั้นตอนการวิจัยเพื่อออกแบบวิธีการที่จะใช้ อย่างไรก็ตามแนวทางทั่วไปมีความเกี่ยวข้องที่จะกล่าวถึงและนำไปใช้กับปัญหาเกือบทั้งหมด

งานที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือ statistical modelingหมายถึงการจำแนกประเภทหรือปัญหาการถดถอยภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล เมื่อข้อมูลได้รับการทำความสะอาดและประมวลผลล่วงหน้าพร้อมใช้งานสำหรับการสร้างแบบจำลองแล้วควรใช้ความระมัดระวังในการประเมินแบบจำลองที่แตกต่างกันโดยมีเมตริกการสูญเสียที่สมเหตุสมผลจากนั้นเมื่อใช้แบบจำลองแล้วควรมีการรายงานการประเมินและผลลัพธ์เพิ่มเติม ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์คือการใช้แบบจำลองเท่านั้นและอย่าวัดประสิทธิภาพของโมเดล