Analyses de Big Data, détection d’anomalies et modèles prédictifs

Name: Analyses de Big Data, détection d’anomalies et modèles prédictifs
Author: Chintan Thakkar

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Cours : à la demande

(musique lumineuse) Bienvenue dans les analyses de données massives, détection d'anomalies et modèles prédictifs. Dans ces leçons, vous apprendrez les différents types d'analyses réalisables à l'aide du big data et l'analyse diagnostique par rapport à l'analyse descriptive. Vous acquerrez également des connaissances à propos de la détection des anomalies par rapport aux modèles prédictifs à l'aide de mégadonnées. L'analyse diagnostique est une technique pour identifier pourquoi un problème survient. Vous utilisez le grand ensemble de données et créez les analyses. Une fois l'exécution de l'analyse terminée, alors il peut résoudre le cas d'utilisation pour vous. Il effectue une plongée profonde dans les données et identifie la cause racine. Un exemple serait une centrale électrique qui ne génère pas la sortie attendue. Vous pouvez collecter toutes les données métriques de la centrale puis générer les analyses. L'analyse s'exécute et la sortie est générée, vous aider à diagnostiquer le problème. Voici le processus étape par étape pour l'analyse diagnostique. Première étape, travaillez avec un analyste d'affaires pour identifier l'énoncé réel du problème. Deuxième étape, analyser l'ensemble de données et identifier les données appropriées pour l'analyse. Troisième étape, collectez toutes les données. Quatrième étape, implémentez l'analyse. Cinquième étape, tester les analyses par rapport aux données de test et valider les résultats. Sixième étape, exécuter des analyses par rapport aux ensembles de données réels et diagnostiquer le problème. L'analyse est souvent effectuée à l'aide de l'exploration de données, ou le processus d'exploration des données. L'algorithme de traitement des données prend les données brutes réelles, puis génère la sortie. La sortie vous aidera à identifier le problème réel vraiment lié à l'ensemble de données. L'utilisation de l'analyse diagnostique présente plusieurs avantages. Il vous aide à diagnostiquer le problème racine ou obtenir un raisonnement logique basé sur des données brutes réelles. Il peut vous aider à effectuer une analyse détaillée d'un problème et trouver une solution. Cela fonctionne très bien avec la plateforme BI et génère une visualisation personnalisable à partir des données. Il apporte des réponses précises à une problématique métier. Voici quelques autres cas d'utilisation qui peuvent être résolus à l'aide d'analyses diagnostiques. Satisfaction des employés. Vous pouvez collecter diverses données à partir d'un sondage auprès des employés, puis exécutez l'analyse sur ces données d'entrée. Les analyses fournissent divers résultats de diagnostic qui peuvent aider l'organisation à identifier les problèmes et fidéliser plus d'employés. Analyse de la santé. Exécution d'analyses sur les données de santé peut aider les fournisseurs de soins de santé à suivre la propagation des maladies, trouver des corrélations entre les conditions de santé, ou affiner un diagnostic. Produit marketing. Une équipe marketing peut enquêter sur leurs données de médias sociaux et déterminer les produits hautement performants et des produits peu performants. L'équipe peut alors évaluer les produits peu performants du marché et réfléchir à des moyens d'améliorer les ventes. Équipe de vente. L'équipe de vente peut utiliser ces analyses pour déterminer comment pour identifier les produits qui ne fonctionnent pas bien sur le marché.

Débutant Fournisseur : Chintan Thakkar 4 leçons · 16m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Ourdou, Chinese

Description du cours

L’analyse diagnostique est une technique utilisée pour identifier pourquoi un problème se produit. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données et que vous créez l’analyse, vous pouvez l’utiliser pour identifier la cause première. Dans ce cours intitulé « Analyses Big Data, détection d’anomalies et modèles prédictifs », vous apprendrez les différents types d'analyse qui peuvent être effectués à l'aide de Big Data et les analyses diagnostiques par rapport aux analyses descriptives. Vous acquerrez également des connaissances sur la détection des anomalies par rapport aux modèles prédictifs utilisant le Big Data.

L’analyse du Big Data est créée à partir de données historiques provenant d’événements passés, ce qui aurait pu se produire il y a quelques jours à plusieurs mois. Il permet aux organisations d’analyser les données et de prédire ensuite un résultat futur. L’analyse comportementale vous aide à répondre à la question "que s'est-il passé" dans la plupart des situations et peut augmenter les bénéfices d’une organisation par une analyse appropriée. Les compétences que vous apprenez dans ce cours peuvent vous aider à communiquer les changements qui se produisent au fil du temps et vous fournir des tendances pour l’avenir. Il peut également aider les entreprises à savoir quels sont les obstacles futurs à prévoir.

Ce que vous allez apprendre

Effectuer une analyse diagnostique avec le Big Data pour identifier pourquoi un problème survient et trouver ses causes profondes
Distinguer l'analyse diagnostique de l'analyse descriptive
Discuter des modèles prédictifs et de la façon dont ils utilisent les données historiques pour prédire les résultats futurs
Identifier les anomalies dans le Big Data à l'aide de techniques de détection d'anomalies
Appliquer l'analyse des tendances à l'aide du Big Data pour communiquer les changements au fil du temps
Utiliser l'analyse comportementale pour répondre à la question de ce qui s'est passé dans la plupart des situations

Points clés à retenir

L'analyse diagnostique est une technique utilisée pour identifier pourquoi un problème survient et peut pointer la cause profonde dans de grands ensembles de données.
L'analyse Big Data est créée à l'aide de données historiques issues d'événements passés, permettant aux organisations d'analyser les données et de prédire un résultat futur.
L'analyse comportementale aide à répondre à la question de ce qui s'est passé dans la plupart des situations et peut augmenter les profits d'une organisation grâce à une analyse appropriée.
Les compétences enseignées aident à communiquer les changements qui se produisent au fil du temps et fournissent des tendances pour l'avenir.
L'analyse Big Data peut aider les entreprises à savoir quels futurs obstacles prévoir.

Foire aux questions

Qu'apprendrai-je dans ce cours ?

Vous apprendrez les différents types d'analyses qui peuvent être effectuées à l'aide du Big Data, la différence entre l'analyse diagnostique et descriptive, et la différence entre la détection d'anomalies et les modèles prédictifs utilisant le Big Data.

Quels sujets les leçons couvrent-elles ?

Les leçons abordent l'Analyse des tendances à l'aide du Big Data, l'Analyse descriptive à l'aide du Big Data, la Détection d'anomalies à l'aide du Big Data et les Modèles prédictifs utilisant le Big Data.

Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?

Vous acquerrez des compétences en diagnostic, en détection d'anomalies, en analyse Big Data, en analyse de données, en analyse diagnostique et en analyse prédictive.

Comment les compétences de ce cours peuvent-elles aider une organisation ?

Les compétences peuvent aider à communiquer les changements qui se produisent au fil du temps, fournir des tendances pour l'avenir, aider les entreprises à savoir quels futurs obstacles prévoir et augmenter les profits d'une organisation grâce à une analyse appropriée.

Qu'est-ce que l'analyse diagnostique ?

L'analyse diagnostique est une technique utilisée pour identifier pourquoi un problème survient, et lors du travail avec de grands ensembles de données, elle peut être utilisée pour identifier la cause profonde.