Наука о данных. Базовый курс

Данные, где каждый объект в наборе может иметь собственную внутреннюю структуру, отличающуюся от внутренних структур других объектов. Например, текстовые данные часто не структурированы и требуют, чтобы к ним применялась последовательность операций для извлечения структурированного представления каждого объекта.

Объект (Instance)

Каждая строка в наборе данных содержит информацию, относящуюся к одному объекту (также называемому экземпляром, сущностью, случаем или записью).

Поиск ассоциативных правил (Association Rule Mining)

Техника анализа данных при неконтролируемом обучении, которая ищет группы элементов, часто встречающихся вместе. Классическим примером использования является анализ рыночной корзины, когда розничные компании пытаются идентифицировать наборы товаров, которые часто покупают вместе, к примеру хот-дог, кетчуп и пиво.

Прогнозирование (Prediction)

В контексте науки о данных и машинного обучения прогнозирование — это задача вычисления значения целевого атрибута для данного объекта на основе значений других атрибутов (или входных атрибутов) этого же объекта.

Производный атрибут (Derived Attribute)

Атрибут, значение которого генерируется путем применения функции к данным, а не путем прямого измерения объекта (в отличие от базового атрибута). Примером производного атрибута является атрибут, который описывает среднее значение выборки.

Регрессионный анализ (Regression Analysis)

Вычисляет ожидаемое (или среднее) значение числового целевого атрибута при всех заданных значениях входного атрибута. Регрессионный анализ предполагает параметризованную математическую модель гипотетической взаимосвязи между входами и выходами, известную как функция регрессии. Функция регрессии может иметь множество параметров, и целью регрессионного анализа является поиск правильных настроек для них.

Собранные данные (Captured Data)

Данные, которые зафиксированы непосредственно в процессе сбора данных (в отличие от аномалий).

Структурированные данные (Structured Data)

Данные, которые могут храниться в таблице, каждый объект которой имеет одинаковый набор атрибутов (в отличие от неструктурированных данных).

Транзакционные данные (Transactional Data)

Включают информацию о событиях, таких как продажа товара, выставление счета, доставка груза, оплата кредитной картой и т. д.

Умный город (Smart City)

Проекты умных городов, как правило, пытаются интегрировать данные в режиме реального времени из множества различных источников в единый центр данных, где они анализируются и используются для принятия управленческих решений и планирования.

Хранилище данных (Data Warehouse)

Централизованный репозиторий, который содержит данные из разных источников со всех уровней организации. Данные структурированы так, чтобы поддерживать генерацию сводных отчетов. Интерактивная аналитическая обработка (OLAP) — термин, используемый для описания типичных операций в хранилище данных.

Целевой атрибут (Target Attribute)

В задаче прогнозирования целевой атрибут — это атрибут, которому модель прогнозирования обучается для вычисления значений.