Что такое статистическое моделирование для анализа данных СевероВосточный университет

Что такое статистическое моделирование для анализа данных?

Те, кто делает карьеру в области анализа данных или науки о данных, вероятно, знаком со многими соответствующими навыками, необходимыми для успеха в этой сложной области. Тем не менее, хотя уровень необходимых знаний и практических способностей может показаться ошеломляющим для некоторых, Элис Мелло, ассистент преподавателя программы аналитики Северо-Восточного колледжа профессиональных исследований, рекомендует всем начинающим специалистам в области данных начинать с основ.

«Если вы хотите проникнуть в сферу анализа данных, вам нужно иметь страсть к данным и страсть к фактам», — говорит она. «Дело не только в вычислении цифр. Осмысливая данные, вы претворяете их в жизнь, делаете выводы и используете их для создания и рассказывания историй ».

К счастью, те, кто потратит время на то, чтобы понять роль, которую статистическое моделирование играет в аналитике данных — и способы использования различных методов моделирования для анализа и обработки данных — будут иметь контекст, необходимый для этого..

Загрузите наше бесплатное руководство по аналитике.

Руководство по тому, что вам нужно знать, от самых популярных должностей в отрасли до востребованных сегодня навыков работы с данными..

Что такое статистическое моделирование и как оно используется?

Статистическое моделирование — это процесс применения статистического анализа к набору данных. Статистическая модель — это математическое представление (или математическая модель) наблюдаемых данных..

Когда аналитики данных применяют различные статистические модели к исследуемым данным, они могут понимать и интерпретировать информацию более стратегически. Вместо того, чтобы просеивать необработанные данные, эта практика позволяет им определять взаимосвязи между переменными, делать прогнозы относительно будущих наборов данных и визуализировать эти данные, чтобы неаналитики и заинтересованные стороны могли их использовать и использовать..

«Когда вы анализируете данные, вы ищете закономерности», — говорит Мелло. «Вы используете образец, чтобы сделать вывод обо всем».

3 причины изучить статистическое моделирование.

Хотя перед специалистами по обработке данных чаще всего ставятся задачи по построению моделей и написанию алгоритмов, аналитики также иногда взаимодействуют со статистическими моделями в своей работе. По этой причине аналитики, которые хотят преуспеть, должны стремиться получить твердое представление о том, что делает эти модели успешными. .

«Поскольку машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными, все больше и больше компаний и организаций используют статистическое моделирование, чтобы делать прогнозы о будущем на основе данных», — говорит Мелло. «[Итак], если вы работаете в области анализа данных, вам необходимо понимать, как работают лежащие в основе модели … Независимо от того, какой анализ вы проводите или с какими данными вы работаете, вам нужно будет использовать статистическое моделирование в некотором роде ».

Ниже приведены некоторые из преимуществ, которые дает глубокое понимание статистического моделирования..

1. Вы будете лучше подготовлены, чтобы выбрать модель, соответствующую вашим потребностям..

Существует множество различных типов статистических моделей, и эффективный аналитик данных должен иметь полное представление о них всех. В каждом сценарии вы должны быть в состоянии определить не только то, какая модель поможет лучше всего ответить на поставленный вопрос, но и какая модель наиболее подходит для данных, с которыми вы работаете..

2. Вы сможете лучше подготовить свои данные для анализа..

Данные редко бывают готовы к анализу в необработанном виде. Чтобы ваш анализ был точным и жизнеспособным, необходимо сначала очистить данные. Эта очистка часто включает в себя систематизацию собранной информации и удаление «плохих или неполных данных» из выборки..

«Прежде чем любая статистическая модель может быть завершена, вам необходимо изучить [и] понять данные», — говорит Мелло. «Если [в данных] нет качества, то вы не сможете извлечь из них какую-либо информацию».

Как только вы узнаете, как работают различные статистические модели и как они используют данные, вам станет проще определить, какие данные наиболее актуальны для вопроса, на который вы пытаетесь ответить..

3. Вы станете лучшим коммуникатором..

Что такое статистическое моделирование для анализа данных СевероВосточный университет дать

В большинстве организаций аналитики данных должны сообщать свои выводы двум разным аудиториям. Первая аудитория — это представители бизнес-команды, которым не нужно разбираться в деталях вашего анализа, а просто нужно знать основные выводы. Вторая аудитория состоит из тех, кто интересуется более детальными деталями; этой группе понадобится как список общих выводов, так и объяснение того, как вы их пришли.

Глубокое понимание статистического моделирования может помочь вам лучше общаться с обеими этими аудиториями, поскольку вы будете лучше подготовлены, чтобы делать выводы и, следовательно, создавать более качественные визуализации данных, которые помогают передавать сложные идеи неаналитикам. В то же время комплексное понимание того, как эти модели работают на бэкэнде, позволит вам при необходимости генерировать и объяснять эти более подробные детали..

Важные статистические методы анализа данных.

Прежде чем можно будет создать какую-либо статистическую модель, аналитику необходимо собрать или получить данные, размещенные в базе данных, облаках, социальных сетях или в простом файле Excel. Для этого аналитики также должны хорошо разбираться в структуре данных и управлении, в том числе в том, как и где данные хранятся, извлекаются и обслуживаются. Таким образом, те, кто работает в этой области, должны разделять страсть к фактам и данным, а также понимать основы манипулирования данными..

Когда приходит время анализировать данные, аналитики могут выбрать для использования целый ряд статистических моделей. По словам Мелло, наиболее распространенные техники можно разделить на две группы:

Обучение с учителем, включая модели регрессии и классификации. Обучение без учителя, включая алгоритмы кластеризации и правила ассоциации.

Модели регрессии.

Аналитики данных используют регрессионные модели для изучения взаимосвязей между переменными. Организации часто используют регрессионные модели, чтобы определить, какие независимые переменные имеют наибольшее влияние на зависимые переменные — информацию, которую можно использовать для принятия важных бизнес-решений. .

«Наиболее традиционные модели регрессии, которые использовались в течение длительного времени, — это логистическая регрессия, линейная регрессия и полиномиальная регрессия», — говорит Мелло. «Это самые распространенные».

Другие примеры регрессионных моделей могут включать пошаговую регрессию, гребневую регрессию, регрессию лассо и эластичную чистую регрессию..

Классификационные модели.

Классификация — это процесс, в котором алгоритм используется для анализа существующего набора данных известных точек. Понимание, достигнутое в результате этого анализа, затем используется как средство надлежащей классификации данных. Классификация — это форма машинного обучения, которая может быть особенно полезной при анализе очень больших и сложных наборов данных, чтобы делать более точные прогнозы..

«Классификационные модели — это форма машинного обучения с учителем, которое часто используется, когда аналитику нужно понять, как они пришли к определенной точке», — говорит Мелло. «Они дают вам больше, чем просто результат; [они предоставляют] дополнительную информацию, которую вы можете использовать, чтобы объяснить результаты прогноза своему боссу или заинтересованному лицу ».

Некоторые из наиболее распространенных моделей классификации включают деревья решений, случайные леса, ближайшего соседа и наивный байесовский анализ..

Есть также модели нейронных сетей, которые больше используются в ИИ. «Это очень мощные модели, и они могут очень хорошо делать точные прогнозы, — говорит Мелло, — но обычно вы не можете объяснить, что происходит за кулисами».

Копаем глубже: неизвестный процесс, который происходит с этой моделью, можно сравнить с помещением сырого теста в одну сторону черного ящика и получением свежеиспеченного хлеба с другой стороны. Поскольку вы понимаете входы (тесто) и выходы (хлеб), вы можете делать определенные предположения о том, что произошло внутри коробки (тесто было приготовлено), но точный механизм того, как это произошло, неизвестен..

Изучение методов статистического моделирования.

Для тех, кто готов изучить методы статистического моделирования и продвинуться в своей карьере аналитика, получение степени магистра аналитики — один из наиболее эффективных способов получить эти навыки. Однако, по словам Мелло, не все аналитические программы созданы одинаково, поэтому важно, чтобы профессионалы были избирательны при выборе программы..

Чтобы наилучшим образом согласовать ваш опыт учебы в аспирантуре с карьерными целями аналитика, Мелло предлагает искать программы, которые включают машинное обучение в учебную программу. Поскольку эта тенденция продолжает развиваться, ожидается, что все больше и больше организаций будут нанимать аналитиков данных, которые понимают основы этих систем. На самом деле, машинное обучение пользуется таким высоким спросом, что те, кто разбирается в этом вопросе, могут рассчитывать на среднюю зарплату около 113000 долларов в год..

Кроме того, те, у кого есть степень бакалавра в области математики, информатики или инженерии, а также твердое понимание статистического моделирования, наряду с алгоритмами и машинным обучением, поддерживающими различные модели, могут использовать это понимание в карьере специалиста по данным. Это стратегический шаг для увеличения потенциальной заработной платы. .

«Не все программы анализа данных будут охватывать машинное обучение, — говорит Мелло, — но здесь, в Северо-Востоке, мы делаем это из-за расширенных возможностей, которые оно может предложить выпускникам».

Другие соображения, которые следует учитывать при выборе аналитической программы для регистрации, включают:

Возможности экспериментального обучения: предлагает ли программа вам широкие возможности применить свои уроки на практике в реальных практических ситуациях, которые могут помочь вам развить свои навыки? Соответствующая учебная программа. Поскольку аналитика данных — это быстро развивающаяся область, важно, чтобы любая программа, которую вы рассматриваете, способна идти в ногу с отраслевыми тенденциями. Профессорско-преподавательский состав: обучение непосредственно у преподавателей, имеющих опыт работы в отрасли, дает студентам доступ к ценным сетевым возможностям, которые могут быть полезны при поиске работы. Обучение у лидеров отрасли также позволяет учащимся познакомиться с передовыми инструкциями, разработанными непосредственно на основе реального опыта..

Узнайте больше о продвижении своей карьеры с помощью магистра профессиональных исследований в области аналитики из Северо-Востока.

Похожие статьи