Статистический анализ в data-science машинном обучении

О чем речь? Статистический анализ позволяет эффективно отыскивать скрытые паттерны в данных. И потому он применяется как для предсказания погоды и построения прогноза заболеваемости гриппом, так и для изучения возможного оттока клиентов.

На что обратить внимание? Очевидно, что развитие технологий рождает повышенный спрос на data-scientist. При помощи статистического анализа можно обнаружить неочевидные данные, что особенно перспективно в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта.

Особенности статистического анализа

Статистический анализ и обработка данных применяются в любой сфере. Астрономия, математика, биология, экономический анализ и другие области знаний не могут существовать без учёта и категоризации имеющейся информации.

Машинное обучение также основывается на статистическом анализе процессов. Невозможно решить задачи в этой области, не пользуясь статистикой.

Любая организация станет более успешной, если её работа основана на грамотном управлении данными. Поэтому специалисты по подходу data-science и аналитики всё больше котируются на рынке труда. Именно статистика позволяет провести качественную обработку данных и сделать выводы на их основе, которые помогут повысить доходы предприятия.

Наблюдения и факты сами по себе не представляют ценности для развития компании. Для того чтобы преобразовать их в рациональные идеи, необходимо воспользоваться описательной статистикой. Логическая статистика позволит на основе изучения отдельных небольших информационных блоков сделать вывод об общей закономерности, присущей происходящим процессам.

Статистический анализ данных — это подход, который позволяет найти ответы на следующие вопросы:

• Какие признаки являются самыми важными?
• Каким требованиям должен отвечать эксперимент, чтобы на его основе можно было сформировать стратегию продукта?
• Какие показатели имеют значение для увеличения прибыли?
• Какой результат является наиболее распространённым при применении определённого подхода? Соответствует ли он ожиданиям?
• Как установить достоверность получаемых данных?

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 29964

На эти и многие другие важные вопросы способны ответить специалисты по статистическому анализу. Принимаемые на основе полученных данных решения влияют на политику компании и позволяют увеличить эффективность всех производственных процессов. Цель статистического анализа заключается в том, чтобы получить максимально достоверные выводы о текущей ситуации на рынке и положении продукта предприятия в существующих реалиях.

Задачи статистического анализа в машинном обучении

Любые процессы машинного обучения основаны на решении задач, которые представлены ниже. Статистика играет далеко не последнюю роль в реализации этих процессов. Статистический анализ информации участвует в следующих аспектах машинного обучения:

Формулирование проблемы

Это, пожалуй, самая важная часть моделирования. Необходимо чётко сформулировать цели, которые необходимо достигнуть. Именно результаты статистического анализа позволяют определить характер проблемы (классификация или регрессия) и структуру входных и выходных данных для конкретной задачи. Постановка проблемы только кажется лёгкой задачей, но это не так.

Читайте также!

Инструменты аналитики: обзор 13 лучших

Подробнее

Если вы ещё только начинаете работу с машинным обучением, то на первых порах вам потребуется овладеть большим количеством знаний в области изучения наблюдений. Есть два направления, которые подлежат тщательному исследованию: экспериментальный анализ данных (EDA) и добыча данных (Data Mining).

Первичное исследование данных

Этот процесс даёт понимание распределения элементов в системе и взаимосвязи между ними.

Знание домена позволяет получить информацию о конкретном типе переменных. Но не менее важной является работа с реальными наблюдениями. Необходимо грамотно визуализировать данные и исследовать описательную статистику.

Очистка данных

Иногда данные, которые аналитики получают из хранилища информации или из эксперимента, являются нетронутыми. Но бывают и такие ситуации, когда они оказываются искажёнными. Ошибки, которые в них имеются, повлияют на все последующие процессы и принятые на их основе решения.

Это происходит по ряду причин (повреждение данных, пропущенные значения, наблюдения разного масштаба, не приведённые к единому знаменателю), каждая из которых может поменять конечный результат. Чтобы свести риск ошибки к минимуму, необходимо владеть методами очистки.

Подготовка данных и формирование конвейера преобразования

Если данные были искажены, то использовать их в моделировании ситуации нельзя. Есть определённый алгоритм действий, которые можно применять для подобной информации. Вам придётся разработать ряд преобразований, которые сделают данные подходящими для использования в ваших целях. На основе выработанного алгоритма можно создать конвейер преобразований.

Выбор типа модели и её оценка

Этот пункт является очень важным шагом в решении поставленной задачи. Вам поможет оценочная статистика. Она позволит получить прогнозы модели на основании данных, с которыми модель ещё не сталкивалась. Статистический анализ систем, используемых в работе, даст сделать выводы о перспективности использования данного типа модели.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Инженер-аналитик» до 22 сентября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Индивидуальная настройка модели

Практически в любом алгоритме машинного обучения существует совокупность параметров, которые дают решить поставленную задачу. На основе данных статистического анализа модель может быть настроена наиболее продуктивным образом.

Ниже приведены аргументы, которые обосновывают важность статистического анализа в работе с Data Science и ML:

• Помогает развивать свои продукты при помощи правильно трактуемых данных.
• Использует большое количество методов визуализации информации, а также методов разведочного анализа данных.
• Позволяет находить актуальные тренды и паттерны, незаметные на первый взгляд, в обилии информации.
• Представляет собой основу для создания алгоритмов машинного обучения, которые будут способны предсказать грядущие ситуации.
• Применяет техники вероятности для прогнозирования результатов.

18 ключевых методов статистического анализа в data science

• Среднее арифметическое. Сумма всех значений определённого параметра, разделённая на количество анализируемых объектов.
• Среднее геометрическое. Произведение всех значений параметра, разделённое на количество анализируемых объектов.

Только до 19.09

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

• Среднее гармоническое. Представляет собой количество экземпляров, разделённое на сумму обратных значений заданного параметра.
• Мода. Позволяет сделать вывод о том, относится ли данный объект к популярным. Если значение часто встречается, значит, данный продукт является модным в настоящее время.
• Медиана. Центральная точка или 50-й перцентиль данных.
• Дисперсия. Показывает, насколько значение параметров исследуемого объекта отклоняется от среднего в данной группе. Высокие показатели обозначают то, что данные варьируются в значительной степени. Низкая дисперсия указывает на низкую вариативность информации.Этот метод активно применяется в описательной статистике.
• Среднеквадратическое отклонение. Указывает долю дисперсии данных. Значение этого показателя определяет количество данных, отклоняющихся от среднего показателя.
• Нормальное распределение. Самым оптимальным считается вариант, при котором данные равномерно распределяются по обеим сторонам. Среднее значение и медиана находятся недалеко друг от друга.

• Коэффициент асимметрии. В статистическом анализе структуры данных этот показатель определяет, насколько асимметрично распределяются данные. Они могут отклоняться в сторону по двум направлениям, которые представляют собой два типа асимметричности:
  • Положительный коэффициент асимметрии. В этом случае данные находятся по правую сторону распределения. Правая сторона длиннее, среднее значение и медиана больше моды.
  • Отрицательный коэффициент асимметрии. В таком случае данные находятся по левую сторону распределения. Левая сторона длиннее, среднее значение и медиана меньше моды.
• Коэффициент эксцесса. Этот показатель даёт информацию о ряде свойств распределения данных. Обычно имеют место три возможных варианта:
  • Эксцесс менее нормы. Распределение выражено в виде плоских концов, что соответствует малым отклонениям в распределении.
  • Нормальный эксцесс. В этом случае данные распределены нормально и укладываются в понятие нормального распределения.
  • Эксцесс более нормы. Высота пика кривой превышает её ширину, а данные сосредотачиваются в одном месте.
• Межквартильный размах (IQR). Межквартильный размах равен размаху средней половины распределения.
• Разность между максимальным и минимальным значениями.
• Абсолютное отклонение. Это среднее расстояние между каждой точкой и средним значением параметра объекта. Оно позволяет проанализировать уровень вариативности в датасете.

  Читайте также!

  Анализ больших данных: будущее за Big Data

  Подробнее
  
• Матрица корреляций. Чтобы установить взаимосвязь между несколькими исследуемыми параметрами, необходимо использовать corr().Этот метод позволяет увидеть, насколько связи между параметрами влияют на свойства объектов.
• Забор образцов. Этот метод обычно практикуется при статистическом анализе большого количества данных. Можно сделать выборку образцов, что повысит производительность модели и улучшит визуализацию.
• Обнаружение отклонений с помощью диаграммы размаха. Диаграммы размаха активно применяются в разведочном анализе данных.
• Ковариантность. Этот показатель указывает на взаимосвязь двух параметров, а именно на то, пропорциональны ли они друг другу. В случае получения положительных значений параметры признаются пропорциональными, и наоборот.
• Удаление отклонений. Этот метод применяется для нормализации отклонений в датасете.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Выводы статистического анализа помогают решить многие задачи, возникающие в бизнесе. Но статистика нужна не только предпринимателям. Она важна во всех сферах деятельности и позволяет составить верное представление о существующем положении вещей, закономерностях и исключениях из правил.

К примеру, статистический анализ активно используется в машинном обучении. Он помогает разрешать ряд вопросов, возникающих при создании моделей. Использование этого инструмента позволяет избавиться от спорных моментов, а также решить вопросы масштабируемости и стандартизации, установить взаимосвязь между параметрами объектов.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование