Datenanalyse

Data Analytics ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Schlussfolgerungen über diese Informationen zu ziehen. Sie umfasst das Untersuchen, Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. In den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) ist Data Analytics der grundlegende Schritt, der es ermöglicht, leistungsstarke Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren. Durch das Aufdecken von Mustern, Korrelationen und Anomalien in Datensätzen liefern Analysten die entscheidenden Erkenntnisse, die erforderlich sind, um die Entwicklung eines Modells zu steuern und seine Effektivität sicherzustellen.

Der Prozess folgt typischerweise einem Lebenszyklus, der Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Dazu gehören Datenvorverarbeitung zur Behandlung fehlender Werte und Inkonsistenzen, explorative Datenanalyse zum Verständnis wichtiger Merkmale und die Anwendung statistischer Techniken zum Testen von Hypothesen. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse sind entscheidend für Aufgaben wie Feature Engineering, die Auswahl geeigneter Modellarchitekturen und die Durchführung von Hyperparameter-Optimierung. Es gibt im Allgemeinen vier Arten von Datenanalysen, die jeweils ein anderes Maß an Einblick bieten, vom Blick zurück bis zum Blick nach vorn. Dazu gehören deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen, wie in Ressourcen wie der Harvard Business School Online erläutert.

KI/ML-Anwendungen in der realen Welt

Data Analytics ist maßgeblich an der Förderung des Fortschritts in zahlreichen KI-Anwendungen beteiligt:

1. Medizinische Bildanalyse: Bevor ein KI-Modell Anomalien in medizinischen Scans erkennen kann, wird Datenanalyse umfassend eingesetzt. Rohbilder werden vorverarbeitet (normalisiert, in der Größe angepasst) und bereinigt. Explorative Analysen helfen, Variationen in der Bildqualität oder Patientendemografie innerhalb von Datensätzen wie dem Brain Tumor dataset zu verstehen. Analysen helfen, relevante Merkmale zu identifizieren und die Leistung des Diagnosemodells (Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität) anhand von Expertenannotationen zu bewerten, um Verbesserungen für den klinischen Einsatz zu ermöglichen. Ressourcen wie die NIH Biomedical Data Science initiative unterstreichen ihre Bedeutung. Sehen Sie, wie YOLO-Modelle für die Tumorerkennung in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden können.
2. KI-gestütztes Einzelhandels-Bestandsmanagement: Einzelhändler nutzen Datenanalysen, um Lagerbestände zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren. Dies beinhaltet die Analyse historischer Verkaufsdaten, die Identifizierung saisonaler Trends und das Verständnis des Kaufverhaltens der Kunden für die prädiktive Modellierung. Darüber hinaus können Computer Vision (CV)-Systeme, die von Modellen angetrieben werden, die mit analysierten visuellen Daten trainiert wurden, den Lagerbestand in Echtzeit überwachen. Die Datenanalyse bewertet die Effektivität dieser Systeme, indem sie die Genauigkeit der Erkennung analysiert und die Bestandsdaten mit den Verkaufsergebnissen verknüpft, was intelligentere Nachschubstrategien ermöglicht. Entdecken Sie Google Cloud AI für den Einzelhandel für Branchenlösungen. Ultralytics bietet Einblicke in die Erreichung von Einzelhandelseffizienz mit KI.

Abgrenzung von verwandten Begriffen

• Data Visualization: Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Informationen und Daten. Sie ist eine Komponente der Datenanalyse, die verwendet wird, um Ergebnisse zu kommunizieren oder Daten durch Diagramme, Grafiken und Karten zu untersuchen. Während Analytics den gesamten Prozess der Datenuntersuchung umfasst, ist die Visualisierung das spezifische Werkzeug, mit dem die Ergebnisse verständlich gemacht werden. Tools wie Tableau sind beliebt, um überzeugende Visualisierungen zu erstellen.
• Data Mining: Dies ist eine spezielle Technik, die innerhalb des breiteren Felds der Datenanalyse verwendet wird. Data Mining konzentriert sich auf die Entdeckung bisher unbekannter Muster und Trends in großen Datensätzen, oft unter Verwendung ausgefeilter Algorithmen. Wie Oracle erklärt, verwendet Analytics diese entdeckten Muster, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Hypothesen zu testen.
• Maschinelles Lernen: ML ist eine Teilmenge der KI, die sich auf den Aufbau von Systemen konzentriert, die aus Daten lernen. Data Analytics fliesst oft in den ML-Lebenszyklus ein, indem Daten vorbereitet, Features identifiziert und Modellausgaben mit Metriken wie Mean Average Precision (mAP) bewertet werden. Während Analytics Erkenntnisse liefert, die Menschen interpretieren können, nutzt ML diese Erkenntnisse, um Modelle in die Lage zu versetzen, autonome Vorhersagen zu treffen.

Data Analytics liefert die entscheidenden Erkenntnisse, die für den Aufbau, die Verfeinerung und die Validierung effektiver KI- und ML-Systeme in verschiedenen Bereichen erforderlich sind, von der Gesundheitsversorgung über die Landwirtschaft bis hin zur Fertigung. Die Nutzung von Plattformen wie Ultralytics HUB kann den Prozess von der Datenanalyse bis zur Modellbereitstellung rationalisieren.