Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quy trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu một cách có hệ thống để khám phá thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) , phân tích dữ liệu đóng vai trò là nền tảng quan trọng cho phép chuyển đổi thông tin thô thành các mô hình hiệu suất cao. Bằng cách kiểm tra nghiêm ngặt dữ liệu đào tạo , các nhà phát triển có thể khám phá các mẫu ẩn, xác định độ lệch của tập dữ liệu và xác định các tính năng hiệu quả nhất cho việc đào tạo.

Vòng đời phân tích trong AI

Hành trình từ dữ liệu thô đến những hiểu biết hữu ích thường bao gồm một số giai đoạn chính. Nó bắt đầu với quá trình tiền xử lý dữ liệu , trong đó các tập dữ liệu thô được làm sạch để xử lý các giá trị bị thiếu và sự không nhất quán, thường sử dụng các thư viện như Pandas để thao tác hiệu quả. Tiếp theo là kỹ thuật tính năng , trong đó các thuộc tính thô được chuyển đổi thành các đầu vào có ý nghĩa cho một mô hình.

Phân tích trong bối cảnh này thường được phân loại thành bốn loại, như được nêu ra bởi các tổ chức như Trường Kinh doanh Harvard :

• Phân tích mô tả: Xem xét dữ liệu lịch sử để hiểu những gì đã xảy ra (ví dụ: phân tích độ chính xác của mô hình trong quá khứ).
• Phân tích chẩn đoán: Kiểm tra lý do tại sao điều đó xảy ra (ví dụ: chẩn đoán tình trạng quá khớp ).
• Phân tích dự đoán: Sử dụng các mô hình thống kê để dự báo kết quả trong tương lai (ví dụ: mô hình dự đoán cho doanh số bán hàng).
• Phân tích theo quy định: Đề xuất các hành động cần thực hiện dựa trên dự đoán (ví dụ: bổ sung hàng tồn kho tự động).

Vì tầm nhìn máy tính (CV) Cụ thể, phân tích giúp các kỹ sư hiểu được phân phối lớp và thuộc tính đối tượng. Bạn có thể sử dụng ultralytics thư viện để khám phá nhanh số liệu thống kê tập dữ liệu.

from ultralytics.data.explorer import Explorer

# Initialize Explorer with a standard dataset like COCO8
exp = Explorer(data="coco8.yaml")

# Generate and print statistics to understand class distribution
stats = exp.stats()
print(stats["class_distribution"])

Các Ứng dụng Thực tế

Phân tích dữ liệu thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp bằng cách cung cấp thông tin cho sự phát triển của các hệ thống thông minh:

1. Phân tích hình ảnh y tế : Trong chăm sóc sức khỏe, phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các tập dữ liệu hình ảnh phức tạp, chẳng hạn như tập dữ liệu U não . Các nhà nghiên cứu sử dụng phân tích để đối chiếu các đặc điểm hình ảnh với kết quả điều trị của bệnh nhân, từ đó nâng cao hiệu quả của các công cụ chẩn đoán. Viện Y tế Quốc gia (NIH) nhấn mạnh vai trò của khoa học dữ liệu trong việc thúc đẩy y học chính xác. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu này, các mô hình YOLO11 có thể được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ như phát hiện khối u với độ nhạy cao.

2. AI trong Bán lẻ : Các nhà bán lẻ tận dụng phân tích để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Bằng cách áp dụng công nghệ phát hiện đối tượng vào nguồn cấp dữ liệu video, doanh nghiệp có thể track Mức tồn kho theo thời gian thực. Các nền tảng như Google Cloud for Retail tích hợp những phân tích này để dự đoán nhu cầu và giảm thiểu lãng phí. Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này cho phép quản lý tồn kho thông minh hơn và cải thiện hiệu quả hoạt động .

Phân biệt các khái niệm liên quan

• Trực quan hóa dữ liệu : Trong khi phân tích là quá trình tổng quát để tìm kiếm thông tin chi tiết, trực quan hóa là phương pháp cụ thể để biểu diễn những phát hiện đó bằng đồ họa. Các công cụ như Tableau thường được sử dụng trong quá trình phân tích để trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ hoặc bảng thông tin, giúp các số liệu phức tạp như Độ chính xác trung bình ( mAP ) dễ hiểu hơn.
• Khai thác dữ liệu : Đây là một tập hợp con chuyên biệt của phân tích tập trung vào việc khám phá các mẫu chưa từng được biết đến trong các tập dữ liệu khổng lồ. Theo định nghĩa của Oracle , khai thác dữ liệu thường sử dụng các phương pháp tự động để sàng lọc "Dữ liệu lớn", trong khi phân tích chung cũng có thể bao gồm kiểm định giả thuyết thủ công trên các tập dữ liệu nhỏ hơn.
• Học máy (ML) : Mô hình ML là công cụ học hỏi từ dữ liệu. Phân tích dữ liệu cung cấp nhiên liệu bằng cách chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao và xác định không gian vấn đề. Trong khi phân tích dữ liệu tập trung vào việc diễn giải dữ liệu để có được thông tin chi tiết, ML tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định tự động.