Datenanalyse

Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Schlussfolgerungen über diese Informationen zu ziehen. Dazu gehört das Prüfen, Bereinigen, Umwandeln und Modellieren von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. In den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ist die Datenanalyse der grundlegende Schritt, der es ermöglicht, leistungsstarke Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten. Durch das Aufdecken von Mustern, Korrelationen und Anomalien in Datensätzen liefern Analysten die entscheidenden Erkenntnisse, die für die Entwicklung eines Modells und die Gewährleistung seiner Effektivität erforderlich sind.

Der Prozess folgt in der Regel einem Lebenszyklus, der Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Dazu gehören die Datenvorverarbeitung zur Behandlung fehlender Werte und Inkonsistenzen, die explorative Datenanalyse zum Verständnis der wichtigsten Merkmale und die Anwendung statistischer Verfahren zur Prüfung von Hypothesen. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse sind entscheidend für Aufgaben wie das Feature Engineering, die Auswahl geeigneter Modellarchitekturen und die Abstimmung von Hyperparametern. Im Allgemeinen gibt es vier Arten der Datenanalyse, die jeweils eine andere Ebene von Erkenntnissen bieten, von der Rückschau bis zur Vorausschau. Dazu gehören die deskriptive, die diagnostische, die prädiktive und die präskriptive Analytik, wie in Ressourcen wie der Harvard Business School Online erläutert wird.

Real-World AI/ML-Anwendungen

Die Datenanalyse ist ein wesentlicher Faktor für den Fortschritt bei zahlreichen KI-Anwendungen:

1. Medizinische Bildanalyse: Bevor ein KI-Modell Anomalien in medizinischen Scans erkennen kann, wird eine umfangreiche Datenanalyse durchgeführt. Die Rohbilder werden vorverarbeitet (normalisiert, in der Größe verändert) und bereinigt. Explorative Analysen helfen dabei, Schwankungen in der Bildqualität oder demografische Merkmale von Patienten in Datensätzen wie dem Hirntumordatensatz zu verstehen. Die Analytik hilft bei der Identifizierung relevanter Merkmale und bei der Bewertung der Leistung des Diagnosemodells(Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität) im Vergleich zu Expertenkommentaren, was zu Verbesserungen für den klinischen Einsatz führt. Ressourcen wie die NIH-Initiative für biomedizinische Datenwissenschaft unterstreichen ihre Bedeutung. Sehen Sie, wie YOLO-Modelle für die Tumorerkennung in der medizinischen Bildgebung verwendet werden können.
2. KI-gesteuertes Bestandsmanagement im Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Datenanalysen, um ihre Lagerbestände zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren. Dazu gehören die Analyse historischer Verkaufsdaten, die Erkennung saisonaler Trends und das Verständnis von Kundenkaufmustern für prädiktive Modellierung. Darüber hinaus können Computer-Vision-Systeme (CV) mit Hilfe von Modellen, die auf der Grundlage analysierter visueller Daten trainiert wurden, den Regalbestand in Echtzeit überwachen. Die Datenanalyse bewertet die Effektivität dieser Systeme, indem sie die Erkennungsgenauigkeit analysiert und die Bestandsdaten mit den Verkaufsergebnissen verknüpft, was intelligentere Nachschubstrategien ermöglicht. Entdecken Sie Google Cloud AI for Retail für Branchenlösungen. Ultralytics bietet Einblicke in die Effizienz des Einzelhandels mit KI.

Unterscheidung von verwandten Begriffen

• Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Informationen und Daten. Sie ist eine Komponente der Datenanalyse, die dazu dient, Ergebnisse zu kommunizieren oder Daten durch Diagramme, Grafiken und Karten zu untersuchen. Während die Analytik den gesamten Prozess der Datenuntersuchung umfasst, ist die Visualisierung das spezifische Werkzeug, das verwendet wird, um die Ergebnisse verständlich zu machen. Tools wie Tableau sind für die Erstellung überzeugender Visualisierungen sehr beliebt.
• Data Mining: Hierbei handelt es sich um eine spezielle Technik, die im Rahmen des umfassenderen Bereichs der Datenanalyse eingesetzt wird. Data Mining konzentriert sich auf die Entdeckung bisher unbekannter Muster und Trends in großen Datenbeständen, oft unter Verwendung hochentwickelter Algorithmen. Wie Oracle erklärt, nutzt die Analytik diese entdeckten Muster, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Hypothesen zu testen.
• Maschinelles Lernen: ML ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die aus Daten lernen. Die Datenanalyse fließt häufig in den ML-Lebenszyklus ein, indem Daten aufbereitet, Merkmale identifiziert und die Modellergebnisse anhand von Metriken wie der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP) bewertet werden. Während die Analytik Erkenntnisse für die menschliche Interpretation liefert, nutzt ML diese Erkenntnisse, um Modelle in die Lage zu versetzen, autonome Vorhersagen zu treffen.

Die Datenanalyse liefert die entscheidenden Erkenntnisse, die für den Aufbau, die Verfeinerung und die Validierung effektiver KI- und ML-Systeme in den verschiedensten Bereichen, vom Gesundheitswesen über die Landwirtschaft bis hin zur Fertigung, erforderlich sind. Der Einsatz von Plattformen wie Ultralytics HUB kann den Prozess von der Datenanalyse bis zur Modellbereitstellung rationalisieren.