ビッグデータ分析を理解する

ビッグデータ それを使って何かできる場合にのみ役立ちます。そうでなければ、それは単にゴミの山です。ただし、掘るのに必要な作業は、干し草の山から針を見つけようとするようなものです。意味のあるパターンは、多くの分析によってのみ明らかになります。分析が機能し、利用可能なすべての機械（頭脳を含む）を使用してデータを分析しようとします。これらの機械は、データを探索するための計算能力を伴うツールに他なりません。この記事では、ビッグデータ分析で使用される手法の概要を簡単に説明します。

概要

分析の前に、データはさまざまなソースから収集されます。アナリストが作業を行い、組織のビジネスプロセスに役立つ具体的なデータ製品を提供できるように配置する必要があります。収集されるデータは、非構造化生データ、半構造化データ、構造化データなど、さまざまな状態になります。これらはビッグデータ分析の原材料です。次に、探索の複雑なプロセスが、隠れたパターン、相関関係、および洞察を解明し始めます。アナリストは、分析の過程で利用可能なあらゆるツールとテクノロジーの助けを借りて、そこから何らかの価値を引き出しようとします。したがって、データ分析 手段とは、大量のデータセット（ビッグデータと呼ばれる1つ以上の特性を持つ）を調べて、意味のある情報を明らかにするプロセスです。

基本的な分析

アナリストは、データを分析するために厳密な努力とリソースを使用する前に、最初にデータに何らかの価値があることを確認する必要があります。場合によっては、単純な視覚化と統計が、いくつかの結果を得るために必要なものです。基本的なテクニックは次のとおりです。

基本的な監視： 大量のデータをリアルタイムで監視することも、洞察を得る方法の1つです。たとえば、何年にもわたって収集された気象データを監視するだけで、地理的地域の気候条件のタイプについてかなりの洞察を得ることができます。また、風、湿度、気圧、気温などのリアルタイム情報は、迫り来る嵐のタイプに光を当てることができます。すべてのドットを接続すると、膨大な情報を持つ多数のパラメーターが存在する可能性があります。今日、ソーシャルメディアのすべてのツイートのトレンドを利用できれば、大衆と彼らが何を考えているかを簡単に知ることができます。政治アナリストはしばしばそれを行い、彼らが行うことはストリーミングデータを監視することだけです。
スライスとダイシング： この一般的な手法は、データの大きなブロックを小さなデータセットにセグメント化して、表示と理解を容易にすることを指します。より扱いやすいサイズが得られるまで、セグメンテーションが繰り返し実行されます。特定のクエリは、洞察を得たり、計算を行ったり、グラフィカル表現を作成したり、より小さなデータセットに統計式を適用したりするために実行されます。これは、データの海に座っているアナリストの特定の視点を確認するのに役立ちます。パースペクティブが明確な場合にのみクエリを実行できます。したがって、この手法は、大量のデータを処理するときにクエリスペースを構築するのに役立ちます。
異常検出： 異常ここで、は、さまざまな効果を引き起こす可能性のある環境で発生するイベントの突然の変化を指します。たとえば、センセックスの突然の落ち込みは、突然の社会政治的変化、戦争や自然災害、または他の多くのことなど、多くの原因を引き起こす可能性があります。しかし、異常を検出できれば、状況を理解して分析するための貴重な洞察が得られます。統計または観察の単純なセットも問題の解決に役立つ場合があります。

高度な分析

当然のことながら、分析は必ずしも単純または単純ではありません。実際、多くの場合、データの複雑さに依存し、抽出する情報の種類によって、プロセスに関与する分析の種類が決まります。高度な分析では、機械学習、ニューラルネットワーク、高度な統計モデル、テキスト分析、高度なデータマイニング技術を使用してデータ量から意味のあるパターンを取得するなど、さまざまな形式のデータを複雑に分析するアルゴリズムを採用しています。

テキスト分析： テキスト分析は、非構造化データのコレクションから意味のある情報を引き出すプロセスです。非構造化データの処理は、ビッグデータ分析の大きな部分です。したがって、特定の技術を使用して情報を分析および抽出し、最終的にそれを構造化された情報に変換します。次に、構造化された情報を使用して、さらに分析するのに便利です。テキスト分析で採用されている手法は、計算言語学、統計学、およびその他のコンピュータサイエンス分野から派生しています。
予測モデリング： 予測モデリングでは、データマイニングソリューションと確率を使用して結果を予測します。この手法は、構造化データと非構造化データの両方に適用され、結果を予測します。たとえば、予測システムは、利用可能な行動属性に基づいて製品の消費者の数を予測したり、ソーシャルメディアのツイート傾向を観察することで人々の考え方の変化を予測したりすることができます。これは、決定的な社会政治的可能性があります。政治キャンペーンの結果。
統計データマイニングアルゴリズムの使用： 統計およびデータマイニングソリューションを使用した予測には、他にも多くの高度な手法があります。クラスター分析、マイクロセグメンテーション、アフィニティ分析などの手法があります。

結論

もちろん、この記事はトピックの表面をかじっただけですが、おそらくビッグデータ分析と呼ばれるものの味を提供します。組織によるビッグデータの使用の傾向は、すべての良い理由と悪い理由で急速に勢いを増しています。結果は間違いなく使用と誤用に開かれており、私たちはそれを止めることはできません。ビッグデータ分析のプロセスを支援するために、新しいツールとテクノロジーが作成されています。おそらく、気づきが唯一の休息です。