Что такое Data Farming? Методы для настоящего, возможности для будущего

В современном мире организации сталкиваются с постоянно растущим объемом данных и проблемой извлечения из них значимых идей. Традиционные методы анализа данных часто недостаточны для обработки этого потока данных, и вот тут-то и появляется data farming. Data farming — это относительно новый подход, который использует моделирование для анализа больших наборов данных и извлечения ценных идей.

В этой записи блога мы рассмотрим, что такое data farming, его основные концепции, преимущества и варианты использования. Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-аналитиком или просто интересуетесь этой темой, эта запись блога поможет вам лучше понять data farming.

Что такое обработка данных?

Data farming — это метод, который использует междисциплинарный подход, включающий высокопроизводительные вычисления, моделирование и симуляцию, а также статистический анализ, чтобы глубоко погрузиться в множество вопросов с многочисленными альтернативами. Это инновационный метод для тщательного изучения неопределенных событий с множеством потенциальных результатов.

Проводя многочисленные эксперименты, обработка данных позволяет нам понимать как очевидные, так и неясные результаты, тем самым предоставляя ценные ответы лицам, принимающим решения, которые сталкиваются с вопросами, на которые пока нет ответов.

Data Farming против Data Mining

Сбор и анализ данных — это два разных, но взаимосвязанных метода, используемых для извлечения информации из больших наборов данных.

Добыча данных — это метод обнаружения скрытых идей и закономерностей в больших наборах данных. Он использует ряд методов, таких как статистический анализ, машинное обучение и визуализация, для выявления корреляций и кластеров в данных, подобно тому, как шахтеры ищут ценные самородки руды. Добыча данных не требует особого контроля над данными и фокусируется на обнаружении закономерностей и закономерностей, которые уже присутствуют в собранных данных.

Data Farming, напротив, является контролируемым методом анализа данных. Он включает использование симуляций для создания больших объемов данных и извлечения идей посредством экспериментов.

Фермеры данных контролируют симуляции, корректируя параметры и экспериментируя с различными моделями и конструкциями. Такой подход позволяет им генерировать новые данные и легко определять ключевую информацию, такую ​​как причины и следствия факторов и ответов входных данных модели, а также визуализировать богатые графические и статистические представления взаимосвязей.

Примеры использования Data Farming

Data farming — это универсальная техника, которую можно применять в самых разных областях. Вот несколько примеров использования:

Финансовые системы, включая фондовые рынки, кредитный риск и страхование, могут быть смоделированы и проанализированы с помощью data farming. Моделирование предоставляет огромные объемы данных, которые аналитики могут использовать для обнаружения критических опасностей и возможностей, которые упускают типичные подходы к добыче данных.

Обработка данных может использоваться в бизнесе для проведения крупномасштабных испытаний с целью выявления фундаментальных причин эффективности работы компании, таких как поведение клиентов, прогнозирование продаж и т. д. Компании могут совершенствовать операции, создавать новые продукты и привлекать новых клиентов, генерируя огромные объемы данных с помощью моделирования.

Обработка данных может имитировать воздействие многочисленных маркетинговых методов на поведение потребителей и продажи, чтобы найти лучший из них.

• Инженерное дело

Энергосети, транспортные системы и промышленные процессы моделируются и анализируются с использованием обработки данных в инженерии. Масштабные испытания помогают инженерам улучшить производительность системы, найти дефекты конструкции и создать лучшие компромиссы затрат и выгод.

Обработка данных позволяет моделировать, оптимизировать и выявлять узкие места в проектах транспортных сетей.

Обработка данных может имитировать сложные биологические процессы в здравоохранении. Имитируя взаимодействие лекарств и дозировок, исследователи могут найти новые методы лечения, которые было бы трудно найти с помощью обычного тестирования.

Например, сбор данных может имитировать взаимодействие фармацевтических препаратов в популяции и выявлять эффективные методы лечения определенных заболеваний.

Метеорология и климатология используют обработку данных для понимания и прогнозирования сложных процессов. Моделирование предоставляет огромные объемы данных, позволяя ученым раскрывать системные драйверы и делать более точные прогнозы.

Преимущества обработки данных

Благодаря возможности осмысливать большие данные, фермерство данных является ключом к разгадке сложных и неопределенных сценариев будущего. Вот основные преимущества фермерства данных.

• Масштабные эксперименты

Data farming облегчает проведение крупномасштабных экспериментов по моделированию. Аналитики могут производить огромные объемы данных для получения идей и прогнозов. Возможность собирать огромные объемы данных позволяет исследовать многочисленные ситуации и входные параметры для извлечения полезных идей, которые было бы невозможно получить с помощью типичных подходов к добыче данных.

• Понимание причинно-следственных связей

Манипулирование симуляциями и экспериментами в Data Farming улучшает понимание связей ввода-вывода. Это полезно при попытке понять, как компоненты ввода влияют на результат.

Эти знания могут помочь специалистам в области финансов, инжиниринга и здравоохранения обнаружить факторы, влияющие на поведение системы, и принимать более обоснованные решения.

Data farming можно использовать для анализа неопределенных событий с многочисленными возможными результатами. Это позволяет лицам, принимающим решения, лучше подготовиться к различным сценариям и принимать более обоснованные решения. Например, в таких областях, как финансы и страхование, data farming можно использовать для моделирования различных сценариев и стресс-тестирования портфелей, для выявления потенциальных слабых мест и принятия более обоснованных инвестиционных решений.

Data farming хорошо подходит для обработки больших данных. Благодаря возможности обработки больших объемов данных он может извлекать ценные сведения, которые было бы трудно обнаружить с помощью традиционных методов добычи данных. Поскольку большие данные становятся все более распространенными во многих областях, это становится все более важным преимуществом data farming.

• Поддержка принятия решений

Сбор данных помогает лицам, принимающим решения, оценивать несколько результатов. Это готовит организации к различным обстоятельствам и улучшает процесс принятия решений, что может повысить эффективность, результативность и прибыльность.

Недостатки обработки данных

Хотя обработка данных открывает новые и инновационные возможности, у нее также есть свои недостатки, которые описаны ниже.

Фермерство данных требует больших вычислительных ресурсов и высокопроизводительных вычислений. Это может быть затратно, особенно для небольших компаний. Суперкомпьютеры и кластерные вычисления дороги и сложны в настройке и обслуживании. Фермерство данных стоит дороже, поскольку для хранения всех произведенных данных требуется много места.

Сбор данных — сложная задача, требующая навыков моделирования, симуляции и статистического анализа, что затрудняет ее выполнение неспециалистами. Для завершения процесса требуется междисциплинарная команда, которую может быть сложно собрать и которой сложно управлять, особенно для небольших фирм.

Результаты фарминга данных ограничены моделями и предположениями, которые могут неточно отражать реальные события. Опыт и понимание разработчика моделей также ограничивают модели фарминга данных. Сложные модели могут неточно отражать реальную систему, которую они изображают. Из-за этого фарминг данных может не давать полного представления о проблеме.

Зарегистрируйтесь в Программе профессиональной сертификации по науке о данных, чтобы освоить более десятка инструментов и навыков в области науки о данных, а также посетить мастер-классы преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM, эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything от IBM.

Станьте экспертом в области обработки данных с помощью Simplilearn

В заключение, data farming — это мощный подход, который позволяет проводить крупномасштабные эксперименты, понимать причинно-следственные связи и справляться с неопределенностью, а также большими данными с помощью моделирования. Он обеспечивает ценные идеи, которые могут помочь в принятии решений и могут применяться в различных областях.

Если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о data farming и других методах data science, рассмотрите возможность зачисления в аспирантуру по data science от Simplilearn. Программа предоставит вам знания и навыки, необходимые для того, чтобы стать профессионалом в области data science и вывести свою карьеру на новый уровень.

Часто задаваемые вопросы

1. Для чего используется ферма данных?

Для хранения, обработки и анализа больших объемов данных несколько компьютеров и устройств хранения объединяются в кластер, образуя ферму данных. Другие возможные приложения включают обработку данных в реальном времени, корпоративную аналитику и хранилище данных.

2. Что такое ферма интеллектуального анализа данных?

Фермы для майнинга данных — это просто набор десятков, сотен или даже тысяч единиц оборудования для майнинга, которые размещаются и эксплуатируются внутри одного здания.

3. Почему важна обработка данных?

Переформатируя информацию так, чтобы ее могла прочитать целевая система, обработка данных повышает ее практичность. Потоки данных могут быть быстро построены в удобном для навигации интерфейсе, и весь процесс может быть запланирован и автоматизирован с небольшими усилиями.

4. Каковы 4 этапа интеллектуального анализа данных?

Четыре этапа интеллектуального анализа данных: сбор и подготовка данных, моделирование данных, анализ данных и развертывание.

5. Каковы 7 шагов интеллектуального анализа данных?

Семь этапов интеллектуального анализа данных — это очистка данных, интеграция данных, сокращение данных, преобразование данных, интеллектуальный анализ данных, оценка закономерностей и представление знаний.