Все методы анализа данных допустимы в школе

Обновлено: 03.07.2024

Если вы хотите превратить большой объем цифровых данных в форму удобную для восприятия и обсуждения, то Вам необходим описательный анализ данных. Мы подготовили для Вас серию статей, посвященных процессу анализа данных. В них мы расскажем о базовых принципах построения практического проекта по анализу данных.

Анализ данных в современном мире

Данные собирают все — от студента, который пишет диссертацию до компаний-монополистов с миллионной клиентской базой. Мы помогаем сделать так, чтобы собранная информация работала на Вас - приносила пользу и прибыль.

Анализ данных полезно использовать в любой сфере деятельности, однако, за время нашей работы, нам удалось отметить области с наиболее высоким спросом на аналитику данных:

Медицина и психология (научные работы)
Маркетинг
E-commerce
Страхование
Производство
Сфера оказания услуг
Ритейл

Развитие идет полным ходом, количество накопленной информации продолжает расти. Исследования требуют сложной обработки большого количества данных. Мало просто собрать данные - их обязательно нужно использовать, например, чтобы проверить гипотезы, выявить связи или построить прогнозы.

Анализ данных — это междисциплинарная область знаний, находящаяся на стыке математики и информационных технологий. Анализ позволяет преобразовать данные в выводы, полезные для принятия решений и построения дальнейших планов.

Виды анализа данных

Существуют разные варианты типов/видов анализа данных. Мы выделяем 3 вида анализа данных, за которыми к нам чаще всего обращаются клиенты:

Описательный анализ
Диагностический анализ
Предиктивный анализ

Каждый из этих анализов начинается с подготовки данных для дальнейшей обработки и завершается обзором результатов. Все три типа анализа отличаются уровнем сложности работы с информацией и степенью человеческого участия.

В этой статье мы поговорим об описательном анализе данных.

Подготовка исходных данных к обработке

Прежде чем мы перейдем к описательным статистикам, поговорим о важном этапе подготовки статистических данных - обеспечение качества. Прежде, чем приступать к любому виду анализа, необходимо убедиться, что в данных нет ошибок или пропусков, что данные полные, без дубликатов, корректно организованы и годятся для дальнейшего анализа.

Чаще всего, мы получаем данные в строках и столбцах в форме таблицы, но не всегда эти данные корректно организованы для дальнейших манипуляций. Ошибки в данных влекут за собой недостоверные результаты, неправильная структура данных - увеличивает срок выполнения задачи. Поэтому, на первом этапе любого анализа, мы проверяем исходные данные на корректность, при необходимости исправляем ошибки, структурируем данные.

Описательные статистики

Как мы писали выше, первым, наиболее простым типом анализа данных является описательный анализ (= он же описательные статистики).

Описательные статистики — это краткая и информативная характеристика данных в виде графиков, таблиц и числовых выражений. Важно отметить, что выбор статистических методов для анализа данных определяет тип переменных.

Для количественных данных выполняется проверка на нормальность, а в качестве описательных статистик рассчитываются средние ± средние квадратические отклонения; медиана и квартили; минимальные и максимальные значения в выборке.

Для качественных показателей рассчитываются частоты встречаемости.

Описательный анализ отвечает на вопрос “Что произошло?” Это может быть:

в выборке 34% здоровых и 66% больных человек

13% женщин и 87% мужчин, средний возраст которых - 35 лет

всего за год - 92 клиента, из них: 25 (27%) обратились повторно, а 67 (73%) – не вернулись.

Описательные статистики данных включают в себя:

Первым делом при обработке данных необходимо их проверить на нормальность распределения, это позволит правильно выбрать дальнейшие методы обработки данных для получения достоверных результатов. Для нормального распределения применяются параметрические методы, для ненормального распределения - непараметрические методы.

Существует множество тестов для проверки нормальности распределения. Среди часто используемых можно отметить:

Критерий Шапиро-Уилка
Критерий хи-квадрат
Критерий Колмогорова-Смирнова

Если вероятность случайного отличия мала (Р – значение меньше 0,05), то отличие признается достоверным (не случайным) - распределение признака не является нормальным.

Определение среднего или наиболее типичного значения для совокупности данных.

Степень индивидуальных отклонений от центральной тенденции, изменчивость данных (среднее квадратическое отклонение, квартильный размах).

Оценка частоты встречаемости признака.

Гистограммы распределения, диаграммы частот.

Таким образом, описательные статистики позволяют представить данные более осмысленно, что упрощает их интерпретацию.

О том как выявить различия признаков между группами, проверить наличие связи между показателями, выявить однородные группы и построить статистическую модель, мы расскажем в следующих статьях.

О проекте BIRDYX

Мы оказываем помощь в статистических расчетах. Чтобы заказать качественный анализ данных свяжитесь с нами одним из удобных способов, чтобы обсудить детали:

Мы растем, развиваемся, постоянно работаем над автоматизацией аналитических процессов, чтобы предоставлять Вам качественную аналитику оперативно и по доступной цене.

Как мне помог анализ состава тела. Реальная история клиента

13 июля 2021 г. 609 Info Health True story

Удивительная история нашего клиента о том, как ему помог анализ состава тела и направил его на верный путь к своей цели - похудению.

Полезные текстовые функции в Excel и Google таблицах

2 ноября 2021 г. 487 MS Excel Google Sheets Video File

Как привести телефонные номера к единому формату? Как сократить длинные ссылки? Как извлечь домены? Ответы на эти и другие похожие вопросы Вы найдете в статье.

Показатели состава тела. Расшифровка и интерпретация

22 сентября 2021 г. 509 Info Health

В этой статье мы рассмотрим основные показатели состава тела более детально. Что такое ИМТ? Какой % жира считается нормой? Сколько воды должно быть в организме?

Расшифровка показателей анализа состава тела

27 июня 2021 г. 2366 Info Health

Подробная расшифровка показателей анализа состава тела. Важно правильно интерпретировать результаты для снижения рисков заболеваний и достижения результатов

Тема 2. Основы выборочного метода.
Основные определения и понятия выборочного метода. Повторные
и бесповторные выборки. Первичный анализ данных, группировка.
Дискретные и интервальные вариационные ряды. Формула Стерджеса.
Генеральные характеристики: среднее, дисперсия, моменты высших
порядков (асимметрия, эксцесс). Мода и Медиана. Эмпирическая функция
распределения, полигон и гистограмма.

Тема 3. Оценка параметров распределения.
Точечные оценки. Несмещенность, состоятельность и
эффективность точечных оценок. Оценивание параметров функции
распределения. Метод моментов. Метод максимального правдоподобия.
Интервальные оценки. Точность и надежность выборочных оценок.
Доверительная вероятность. Доверительный интервал. Определение
объѐма репрезентативной выборки для однородной и стратифицированной
генеральной совокупности.

Тема 4. Проверка статистических гипотез.
Ошибки первого и второго рода. Уровень значимости и мощность
критерия. Описание гипотез и критерии их проверки. Простые и сложные
гипотезы. Проверка гипотез о равенстве средних и дисперсий двух
нормально распределенных генеральных совокупностей. Хи-квадрат
критерий Пирсона: проверка гипотезы о соответствии наблюдаемых
значений предполагаемому распределению вероятностей (дискретному
или непрерывному). Проверка гипотез о вероятностной природе данных
(стационарности, нормальности, независимости, однородности).

Тема 5. Статистический анализ связей.
Функциональная и статистическая зависимости. Корреляционная
таблица. Групповые средние. Понятие корреляционной зависимости.
Эмпирическая ковариация. Выборочный коэффициент корреляции, его
свойства. Основные задачи теории корреляции: определение формы и
оценка тесноты связи. Виды корреляционной связи (парная и
множественная, линейная и нелинейная).
Линейная корреляция. Уравнения прямых регрессии для парной
корреляции. Определение параметров прямых регрессии методом
наименьших квадратов. Значимость коэффициентов по критерию
Стьюдента.

Тема 6. Дисперсионный анализ.
Однофакторный дисперсионный анализ с одинаковым числом
испытаний на различных уровнях. Однофакторный дисперсионный анализ
с различным числом испытаний на различных уровнях. Двух- и
многофакторный дисперсионный анализ. Критерий адекватности
Фишера.

Раздел 1. Введение, основные понятия анализа данных
Введение в машинное обучение и анализ данных. Анализ данных в различных
прикладных областях. Основные определения. Этапы анализа данных. Постановки задач
машинного обучения. Примеры прикладных задач и их типы: классификация, регрессия,
ранжирование, кластеризация, поиск структуры в данных.

Раздел 2. Математические объекты и методы в анализе данных
Линейная алгебра и анализ данных. Линейные пространства, их примеры из машинного
обучения (признаки в кредитом скоринге, векторные представления текстов).
Коллинеарность и линейная независимость. Скалярное произведение, косинус угла,
примеры их применения. Векторы и матрицы, операции над ними. Матричное умножение.
Системы линейных уравнений. Обратная матрица.
Математический анализ и анализ данных (на примере парной линейной регрессии и
МНК). Производная и градиент, их свойства и интерпретации. Типы функций:
непрерывные, разрывные, гладкие. Градиентный спуск. Выпуклые функции и их особое
место в оптимизации.
Теория вероятностей и анализ данных. Случайные величины. Дискретные и непрерывные
распределения, их свойства. Примеры распределений и их важность в анализе данных:
биномиальное, пуассоновское, нормальное, экспоненциальное. Характеристики
распределений: среднее, медиана, дисперсия, квантили. Пример их использования при
генерации признаков. Центральная предельная теорема.
Математическая статистика и анализ данных. Оценивание параметров распределений.
Метод максимального правдоподобия. Пример использования: анализ текстов и наивный
байесовский классификатор. Доверительные интервалы и бутстрэппинг.

Раздел 3. Линейная регрессия и классификация
Линейная регрессия. Квадратичная функция потерь и предположение о нормальном
распределении шума. Метод наименьших квадратов: аналитическое решение и
оптимизационный подход. Стохастический градиентный спуск. Тонкости градиентного
спуска: размер шага, начальное приближение, нормировка признаков. Проблема
переобучения. Регуляризация.
Линейная классификация. Аппроксимация дискретной функции потерь. Отступ. Примеры
аппроксимаций, их особенности. Градиентный спуск, регуляризация. Классификация и
оценки принадлежности классам. Кредитный скоринг. Логистическая регрессия: откуда
берется такая функция потерь и почему она позволяет предсказывать вероятности.
Максимизация зазора как пример регуляризации и устранения неоднозначности решения.

Раздел 6. Композиции алгоритмов
Простейший пример: уменьшение дисперсии при усреднении алгоритмов методом
бутстреп. Блендинг алгоритмов.Понятие смещения и разброса (иллюстрация на примере
линейных методов и решающих деревьев). Уменьшение разброса с помощью усреднения.
Случайный лес. Оценка out-of-bag.

Раздел 7. Особенности реальных данных
Неполнота и противоречивость. Шумы и выбросы в данных. Методы поиска выбросов.
Пропуски в данных, методы их восстановления. Несбалансированные выборки: проблемы
и методы борьбы. Задача отбора признаков, примеры подходов.

Раздел 8. Анализ частых множеств признаков и ассоциативных правил
Задача анализа потребительской корзины. Поддержка и достоверность. Частые, замкнутые
и максимальные частые множества. Алгоритм Априори. Меры “интересности правил”.

Раздел 9.Кластеризация данных
Простые эвристические подходы. Алгоритм K-Means. Проблема устойчивости
результатов и важность грамотной инициализации, алгоритм K-Means++. Выбор числа
кластеров. Оценка качества кластеризации.

Кто во что горазд.

Тема 2. Предобработка и очистка данных
Методология KDD. Задачи предобработки данных. Технология ETL. Просмотр данных.
Очистка данных. Оценка качества данных. Заполнение пропущенных данных. Аномальные и
предельные данные. Использование ящечной диаграммы. Выявление дубликатов и
противоречий. Корреляционный анализ. Использование факторного анализа при
предобработке данных. Трансформация данных. Квантование. Сэмплинг. Группировка
данных.

Тема 3. Классификационный анализ без обучения. Кластерный анализ
Постановка задач кластерного анализа. Определение кластера. Параметры кластера.
Меры близости. Метрики кластерного анализа. Базовые алгоритмы кластеризации. Иерархическая кластеризация. Дендограммы. Метод К-средних. Профили кластеров.
Взаимосвязь кластерного и регрессионного анализа. Использование пакета Deductor для
решения задач кластерного анализа. Кластерный анализ в средствах интеллектулаьного
анализа MicrosoftOffice.

Тема 4. Анализ взаимосвязей между переменными. Ассоциативные правила
Основные положения непараметрической и нечисловой статистики. Таблицы
сопряженности. Таблица сопряженности 2х2. Таблицы флагов и заголовков.
Непараметрические и нечисловые критерии. Канонический анализ. Корреляционная
матрица. Коэффициенты канонической корреляции. Меры избыточности переменных.
Задачи ассоциации. Ассоциативные правила. Поддержка и достоверность ассоциативных
правил. Лифт. Алгоритмы построения ассоциативных правил. Рекомендации по генерации
правил. Алгоритм apriori. Использование пакета Deductor для построения ассоциативных
правил.

Тема 5. Классификационный анализ с обучением
Формулировка задачи классификации. Классификационный анализ с обучением.
Деревья решений. Алгоритмы построения деревьев решений. Классификация критериев
разбиений. Критерий Gini. Деревья классификации и их свойства. Типы ветвления. Методы и
алгоритмы построения деревьев. Алгоритм CART. Определение прекращения построения
дерева классификации. Использование нейронных сетей для решения задач классификации.
Карты Кохоннена. Логистическая регресссия. Сравнение результатов классификации
различными методами.
Примеры алгоритмов построения деревьев решений. Использование статистических
пакетов Deductor, Statistica, Excel для построения деревьев решений.

Вопросы разные

Примерный перечень вопросов
1. Основные понятия машинного обучения. Основные постановки задач. Примеры
прикладных задач.
2. Линейные пространства. Векторы и матрицы. Линейная независимость. Обратная
матрица.
3. Производная и градиент функции. Градиентный спуск. Выпуклые функции.
4. Случайные величины. Дискретные и непрерывные распределения. Примеры.
5. Оценивание параметров распределений, метод максимального правдоподобия.
Бутстрэппинг.
6. Линейные методы классификации и регрессии: функционалы качества, методы
настройки, особенности применения.
7. Метрики качества алгоритм регрессии и классификации.
8. Оценивание качества алгоритмов. Отложенная выборка, ее недостатки. Оценка
полного скользящего контроля. Кросс-валидация. Leave-one-out.
9. Деревья решений. Методы построения деревьев. Их регуляризация.
10. Композиции алгоритмов. Разложение ошибки на смещение и разброс.
11. Случайный лес, его особенности.
12. Методы поиска выбросов в данных. Методы восстановления пропусков в данных.
Работа с несбалансированными выборками.
13. Задача анализа потребительской корзины. Поддержка и достоверность. Частые,
замкнутые и максимальные частые множества. Алгоритм Априори.
14. Задача кластеризации. Алгоритм K-Means. Оценки качества кластеризации.

1 Дисперсионный анализ данных.
2 Кластерный анализ данных.
3 Методы классификации в Data mining.
4 Регрессионный анализ данных.
5 Анализ данных с использованием бинарной логистической регрессии.
6 Факторный анализ данных.
7 Метрики, применяемые в Data mining.
8 Ковариационный анализ данных.
9 Методы поиска ассоциативных правил.
10 Cиквенциальный анализ даных (поиск последовательных шаблонов).
11 Основные стандарты Data mining.
12 Анализ данных с использованием сети Кохонена.

2
1 Характеристики инструментальных средств Data mining.
2 Реляционные хранилища данных.
3 Многомерные хранилища данных.
4 Гибридные хранилища данных.
5 Виртуальные хранилища данных.
6 Характеристика ETL-процесса.
7 Оценка качества, очистка и предобработка анализируемых данных.
8 Сокращение размерности исходного множества анализируемых данных.

3
1 Искусственные нейронные сети. Многослойный персептрон.
2 Анализ данных с использованием генетических алгоритмов.
3 Анализ данных с использованием самоорганизующихся карт.
4 Оценка значимости регрессионных моделей с применением t-критерия Стьюдента
5 Оценка значимости регрессионных моделей с применением F-критерия Фишера.
6 Алгоритм построения деревьев решений ID3
7 Алгоритм построения деревьев решений С4.5.
8 Оценка полезности, эффективности и точности моделей, применяемых для анализа
данных.

1. Практическое применение алгоритмов Data mining.
2. Классификация с несколькими независимыми переменными методом Naïve Bayes.
3. Поиск оптимальной функции методом наименьших квадратов.
4. Сиквенциальный анализ.
5. Меры близости, основанные на расстояниях, используемые в алгоритмах
кластеризации.
6. Кластеризация данных при помощи нечетких отношений.
7. Характеристика классов задач, решаемых методами Data Mining.
8. Стандарты Data mining. Характеристика стандартов CWM и PMLL.
9. Библиотеки доступа к алгоритмам Data mining. Характеристика библиотеки
Xelopes.
10. Характеристика программных инструментов для выполнения интеллектуального
анализа данных.
11. Общая характеристика и классификация методов кластерного анализа данных.
12. Анализ данных с использованием методов классификации и регрессии.
13. Цели, задачи и принципы построения деревьев решений. Общая характеристика
алгоритмов построения деревьев решений.
14. Сферы применения деревьев решений.
15. Цели, задачи и принципы работы нейронных сетей.
16. Алгоритмы обучения нейронных сетей.
17. Цели, задачи, принципы и модели прогнозирования.

1. Цели и задачи аффинитивного анализа. Поддержка и достоверность ассоциативных
правил. Лифт и левередж.
2. Сферы применения ассоциативных правил.
3. Иерархические ассоциативные правила.
4. Цели, задачи и основное содержание кластерного анализа. Классификация методов
кластеризации.
5. Способы определения меры расстояния между кластерами.
6. Характеристика методов связи для процедуры кластеризации (одиночная, полная,
средняя).
7. Алгоритм кластеризации k-means.
8. Сети Кохонена (KCN).
9. Карты Кохонена (SOM).
10. Проблемы алгоритмов кластеризации.
11. Цели, задачи и отличительные особенности классификации и регрессии.
12. Сферы применения методов классификации и регрессии.
13. Простая линейная регрессия.
14. Оценка соответствия простой линейной регрессии реальным данным.
15. Простая регрессионная модель.
16. Оценка значимости простой регрессионной модели (t-критерий и F-критерий).
17. Множественная линейная регрессия.
18. Модель множественной линейной регрессии.
19. Оценка значимости множественной регрессионной модели.
20. Регрессия с категориальными входными переменными.
21. Методы отбора переменных в регрессионные модели.
22. Ограничения применимости регрессионных моделей.
23. Логистическая регрессия. Интерпретация модели логистической регрессии.
24. Множественная логистическая регрессия.
25. Цели, задачи и принципы построения деревьев решений. Общая характеристика
алгоритмов построения деревьев решений.
26. Сферы применения деревьев решений.
27. Алгоритмы IDЗ и С4.5.
28. Алгоритм CART.
29. Упрощение деревьев решений.
30. Цели, задачи и принципы работы нейронных сетей.
31. Принципы функционирования многослойного персептрона.
32. Алгоритмы обучения нейронных сетей.
33. Алгоритм обратного распространения ошибки.
34. Общая характеристика временных рядов и их компонентов. Цели и задачи анализа
временных рядов.
35. Цели, задачи и принципы прогнозирования. Модели прогнозирования. Обобщенная
модель прогноза.
36. Ансамбли моделей. Бэггинг. Бустинг.
37. Альтернативные методы построения ансамблей.
38. Оценка эффективности и сравнение моделей.
39. Lift- и Profit-кривые.
40. ROC-анализ.

Читать

14.06.2021, 302 просмотра.

совпадений и р а зличий хар а кт е рис т ик иссл е д у е мых объ е ктов .

Ан а ли з и р у ются наи б олее р аспрост р аненные оши б ки . И зложение

сопрово ж д а ется п р им е ра ми а н али за р ез у ль т ат ов п е д а гогических

Рабо та рассчита на на п едаг о г ов - иссл е до в ат е л ей , в пе рв ую

Рецензенты : А . М . Н о виков – д . п . н ., п роф ., ак а д е мик

А . И . Орлов – д . т . н ., п роф ., пр е з и дент Р о сси й ской

2. Стр у кт у ра педагоги ч еск о го эксперимента . .8

3.3. При м енение шк ал измерений в п е даг о гиче с ких

4. Анализ использования стат и стиче с ких методов в

диссер т ационных и с сл е дованиях по п е дагогике . . 26

5. Типовые задачи анализа данных в пед а гогич е ских

6.2. О бщие п о дх о ды к определен ию д о стоверности совпадений и

6.3. Мет о дика определения достоверн о сти совпадений и

различий для экс п еримента л ьных данных , изм е ренных в шк а ле

6.4. Мет о дика определения достоверн о сти совпадений и

различий для экс п еримента л ьных данных , изм е ренных в

6.5. А лгоритм выбора статистич е ск о го кри т ерия . . 58

С большим у довол ь ствием представляю чита т елю замечат ель -

н ую книгу , которая м о жет ос ч астливить начин а ющ е го и с сл е дова -

теля . В ней всё р ас с казано о статистич е ских м етодах , всё то , что

надо знать для у спешного сам о стоятельн о го приме н ения этих

методов в пед а гоги ч еских и сс л едованиях . А дал ь ше – выход в

море бо л ее пр о двин у тых методов . Конечно , если т акой вы х од

Статистические м етоды – это набор инстр у ментов на у чного

работника . Одни инстр у менты пр е дназначе ны для п е рвичной

обработки , др у гие – для бол ее тонкой отде л ки . Одни исп о льз у ются

чаще , др у гие – р е же . О дни – совре м енные , др у гие у старели . Но

есть базовый наб ор , кото р ым должен владеть каждый на у чный

работник . Этот н а бор и пр е дстав л ен в книге пр о фес с ора

В настоящее время теория изме р ений – это базовая о бще н ауч -

ная теория , с которой должен быть знаком к а ждый на у чный работ -

ник . В книге ра с смотрены основные ш ка лы измерения . Из них в

педаг о гиче с ких и с следованиях , да и в любых иных , наиб о лее ч асто

применяются ш ка лы порядка и отн о шений . На о снове теории

измерений дае т ся об о снованная крит и ка р аспрос т раненной п ра к -

Изложение п о строено на о снове в ыде л енной автором стр у кту -

ры педаг о гического эксперимен та . Эта стр у кт у ра такова . Создают -

ся эксперимент а льная и контроль н ая гр у ппы . Проверяется отсут -

ствие различий м е жду ними . Затем в экспери м ентальной гр у ппе

применяется исс л ед у емая мет о дика . А в контрольной – традици -

онная . Если в ко н ечном сос т оянии гр у ппы различаются , то нали цо

эфф е кт ( п р евосходство ) и с сл е д у емой методики .

В книге р ассмот р ены мет о ды ре ш ения шести базовых з а дач .

Для к а ждой из дв ух наиболее часто при м еняемых ш кал измерения

( порядковой и отношений ) раз о браны м етоды описания данных ,

проверки совп а дения хар а кт е ристик дв ух гр у пп и у становления

различия дв ух гр у пп . Приведены все не о бходи м ые форм у лы и

алгорит мы рас ч етов . Нет не о бходим о сти об р ащат ь ся к иной лите -

Однако с т атистиче с кие м е т о ды от н юдь не исчер п ываю т ся ба -

обратиться к с у щественно бол ее то л стым сочинениям , мн о гие из

которых у казаны в спи с ке ли т ерат у ры . В частн о сти , при различии

гр у пп в начальном состоянии м о жет по м очь техн о логия ста н дарти -

зации выборки . Бол ее того , конт р ольная гр у ппа не всегда н у жна ,

Наконец – самое в а жн ое . Н астоя щ ая книга полез на не тол ь ко

при проведении п е даг о гиче с ких и с следований . Столь же х о рошо

она может бы ть использова на и в на у чных медицин с ких ис с ледо -

ваниях . А также и в любых и н ых областях на у ки , от р аслях н арод -

ва МЗ - Пресс . Прочитаете ее – пе р еходи те к др у гим книгам серии .

Экс п еримента л ьные и ссл е дования иг р ают с у щ е ственн ую роль

во всех на у ках . Можно у тверждать , что , чем мен ее стр о гой являет -

ся на у ка , тем б о лее значим ую р о ль в ней иг р ает экс п еримент

Действительно , в на у ках си л ьной версии ( см . [ 1 4]), исп о льз у ющих

математиче с кий аппа р ат , многие рез у льтаты м о г ут быть пол у чены

и обоснованы теорети ч ески , на ба зе с у ществ у ющ е го эмпирическо -

го матер и ала . В н а у ках же с л абой ве р сии , к кото р ым на с егодняш -

ний день принадл е жит и п е даг о гика , эксперимент зач а ст ую явля -

ется единствен н ым спо с обом п о дтверждения сп р аведливости

гипотезы и рез у льтатов те о ретиче с кого исс л едования , т ак как

отс у тствие общепринятой а ксиомат и ки и а декватного форма л ьного

аппарата не позволяет привести до л жного обоснования , не прибе -

гая к эксперименту . Например , м о жно ли априори сказа ть , что та

или иная новая метод и ка об у чения или воспитания б о лее э ффек -

тивна , чем известные и применяе м ые до нее ? Вряд ли – пока эта

методика не б у дет а п робирова на , и рез у льтаты ее приме н ения не

б у д ут сопоставлены с р ез у льтатами применения традиционных

При планировании и подведении рез у льтатов экспери м ента

с у щественн ую роль иг р ают с т атистич е ские методы , ко т орые

дают , в том чи с ле , возможность у станавливать степень достовер -

ности сходства и различия и с след у емых объек т ов на основании

Анализ дисс е ртационных и ссл е дований по п е дагогиче с ким

на у кам ( см . четв е ртый ра з дел н а стоящей рабо ты ) позволяет кон -

статировать , что на с е годняшний день с кл а дывае т ся сл е д у ющая

картина . С о дной сто р оны , больши н ство исс л едоват е лей че т ко

представляет , что использован ие статистич е ских м етодов н е обхо -

димо ( хотя бы потому , что это является об щ епринятым тр е бовани -

ем в на у ке ), и с у щ е ств у ет обширная лите р ат у ра по тео р етической

и приклад н ой статист и ке . С др у гой стороны , статистич е ские мето -

Эксперимент – общий эмпирический метод исследова н ия , суть которо го

заключается в том , что я вления и процессы изучаются в строго к онтролируе -

мых и управляемых условиях . Основной при н цип л ю бого эксперимента – измене -

ние только одного фактора при неизменности и контролируемости всех осталь -

ды в педаг о гике либо не и спольз у ются вообще , л и бо час то исполь -

Объяснений этому нескол ь ко . Во - первых , не о бходимо пр и -

знать , что с у ществ у ющая лите р ат у ра в бол ь шинстве своем ориен -

тирована на л юдей , и м ею щ их мате м атическое или т е хниче с кое

образование , и п р актич е ски н е дост у пна г у манитариям ( немн ого -

численные книги по м атематич е ской статистике для г у манитариев

[4, 5, 8, 9 , 10, 12, 2 3, 26, 3 0] пода в ляют своим о бъемом и , все т аки ,

наверное , с лишком сл о жны ). Во - вторых , кл а сс типов ых ( на и бол ее

распрост р аненных , ма с совых ) з а дач ( сл у чаев ) а н ализа данных ,

возникающих в п е д а гогич е ских и с сл е дованиях , д о статочно у зок , и

для эффективного ре ш ения этих задач вовсе не треб у ется зн а ком -

ства со всем богатейшим а рсен а лом с т атистиче с ких мет о дов . Все

это приводит к тому , что педагоги - исследоват е ли боятся исп о льзо -

вать статистиче с кие ме т оды , а е сли и испо л ьз у ют , то на у ровне

" ша м анских з аклинаний ", о собо не понимая , что и к ак н адо дела ть ,

жение " ре ц ептов " применения статистиче с ких ме т одов для реше -

ния типовых задач ан а лиза дан н ых в педаг о гиче с ких ис с ледовани -

ях . Желающим же пол у чить бо л ее полн ое пр е дставлен ие о том , как

и в каких сит у ациях , какие методы м о жно и н у жно испо л ьзовать ,

порекоме н д у ем ознакомит ь ся с пе р ечислен н ыми в списке литера -

т у ры многочисленными у чебниками и кн и гами , с о де р ж а щими

методики и о п ыт применения с т атистиче с ких мет о дов в различных

Дальне й шее изложение имеет сл е д у ющ ую стр у кт у ру . Во вто -

ром разд е ле опи с ана модель п ед а гогич е ск о го экс п еримента и

алгоритм действий ис с ледова т еля при о р ганизации экс п еримента и

обработке его р ез у льтатов . Третий раздел с о де р жит минималь но

необходи м ые с в едения из теории изм е рений относит е льно т о го ,

как о го р о да данные с у ществ у ют , и к а кие оп е рации к ним приме -

нимы . В четвертом разделе п роводится а н ализ использования

статистиче с ких мет о дов в дис с ертационных исс л едованиях по

педаг о гике , что позволяет пе р ечислить н аибо л ее ра с прост р анен -

Следует признать , ч то иногда мы были вынуждены немного ж е ртвовать

ные ош и бки , и сформ у лировать в пятом р азде ле типовые з а дачи

анализа данных в п е даг о гиче с ких экс п еримента л ьных и с сл е дова -

ниях . Шестой р аздел вклю ч ает опи с ание мет о дов р е шения этих

задач и приме ры , а т а кже а лгоритм выбора статистич е ск о го крите -

рия – принятия решения относи т ельно т о го , какой м етод сл е д у ет

использовать в той или иной конк р етной сит у ации .

Целью эксперимента , в том числе в д и сс е ртационном ис с ледо -

вании по педагогиче с ким на у кам , является эмпирич е ское подтвер -

жден ие или опрове р жение гипоте зы исс л едования и / и ли сп р авед -

Рассмотрим след у ющ ую м о дель п едагог и ческ о го эксп е римен -

та . П у сть имеется некото р ый педаг о гиче с кий объект , из м енение

состояния котор о го и с след у ется в х о де экс п еримента . В кач е стве

объ е кта м о жет выст у пать отде л ьный индивид , гр у ппа , кол л ектив и

т . д ., например , множество у чащихся , о б у чаемых по новой ( п редла -

Анализ данных можно описать как процесс, состоящий из нескольких шагов, в которых сырые данные превращаются и обрабатываются с целью создать визуализации и сделать предсказания на основе математической модели.

Анализ данных — это всего лишь последовательность шагов, каждый из которых играет ключевую роль для последующих. Этот процесс похож на цепь последовательных, связанных между собой этапов:

Определение проблемы;
Извлечение данных;
Подготовка данных — очистка данных;
Подготовка данных — преобразование данных;
Исследование и визуализация данных;
Предсказательная модель;
Проверка модели, тестирование;
Развертывание — визуализация и интерпретация результатов;
Развертывание — развертывание решения.

Определение проблемы

Процесс анализа данных начинается задолго до сбора сырых данных. Он начинается с проблемы, которую необходимо сперва определить, а затем и решить.

Определить ее можно только сосредоточившись на изучаемой системе: механизме, приложении или процессе в целом. Исследование может быть предназначено для лучшего понимания функционирования системы, но его лучше спроектировать так, чтобы понять принципы поведения и впоследствии делать предсказания или выбор (осознанный).

Процессы определения и документации результатов научной проблемы или бизнеса нужны для того, чтобы сосредоточить анализ на получении результатов.

На самом деле, всеобъемлющее и исчерпывающее исследование системы — это сложный процесс, и почти всегда нет достаточного количества информации, с которой можно начать. Поэтому определение проблемы и особенно планирование приводят к появлению руководящих принципов, которым необходимо следовать в течение всего проекта.

Когда проблема определена и задокументирована, можно двигаться к этапу планирования проекта анализа данных. Планирование необходимо для понимания того, какие профессионалы и ресурсы понадобятся для выполнения требований проекта максимально эффективно. Таким образом задача — рассмотреть те вопросы в области, которые касаются решения этой проблемы Необходимо найти специалистов с разными интересами и установить ПО, нужное для анализа данных.

Построение хорошей команды — один из ключевых факторов успешного анализа данных.

Также во время фазы планировки выбирается эффективная команда. Такие команды должны быть междисциплинарными, чтобы у них была возможность решать проблемы, рассматривая данные с разных точек зрения.

Извлечение данных

Когда проблема определена, первый шаг для проведения анализа — получение данных. Они должны быть выбраны с одной базовой целью — построение предсказательной модели. Поэтому выбор данных — также важный момент для успешного анализа.

Данные должны максимально отражать реальный мир — то, как система реагирует на него. Например, использовании больших наборов сырых данных, которые были собраны неграмотно, это привести либо к неудаче, либо к неопределенности.

Поэтому недостаточное внимание, уделенное выбору данных или выбор таких, которые не представляют систему, приведет к тому, что модели не будут соответствовать изучаемым системам.

Поиск и извлечение данных часто требует интуиции, границы которой лежат за пределами технических исследований и извлечения данных. Этот процесс также требует понимания природы и формы данных, предоставить которое может только опыт и знания практической области проблемы.

Вне зависимости от количества и качества необходимых данных важный вопрос — использование лучших источников данных.

Если средой изучения выступает лаборатория (техническая или научная), а сгенерированные данные экспериментальные, то источник данных легко определить. В этом случае речь идет исключительно о самих экспериментах.

Но при анализе данных невозможно воспроизводить системы, в которых данные собираются исключительно экспериментальным путем, во всех областях применения. Многие области требуют поиска данных в окружающем мире, часто полагаясь на внешние экспериментальные данные или даже на сбор их с помощью интервью и опросов.

В таких случаях поиск хорошего источника данных, способного предоставить все необходимые данные, — задача не из легких. Часто необходимо получать данные из нескольких источников данных для устранения недостатков, выявления расхождений и с целью сделать данные максимально общими.

Интернет — хорошее место для начала поиска данных. Но большую часть из них не так просто взять. Не все данные хранятся в виде файла или базы данных. Они могут содержаться в файле HTML или другом формате. Тут на помощь приходит техника парсинга. Он позволяет собирать данные с помощью поиска определенных HTML-тегов на страницах. При появлении таких совпадений специальный софт извлекает нужные данные. Когда поиск завершен, у вас есть список данных, которые необходимо проанализировать.

Подготовка данных

Из всех этапов анализа подготовка данных кажется наименее проблемным шагом, но на самом деле требует наибольшего количества ресурсов и времени для завершения. Данные часто собираются из разных источников, каждый из которых может предлагать их в собственном виде или формате. Их нужно подготовить для процесса анализа.

Подготовка данных включает такие процессы:

получение,
очистка,
нормализация,
превращение в оптимизированный набор данных.

Обычно это табличная форма, которая идеально подходит для этих методов, что были запланированы на этапе проектировки.

Многие проблемы могут возникнуть при появлении недействительных, двусмысленных или недостающих значений, повторении полей или данных, несоответствующих допустимому интервалу.

Изучение данных/визуализация

Изучение данных — это их анализ в графической или статистической репрезентации с целью поиска моделей или взаимосвязей. Визуализация — лучший инструмент для выделения подобных моделей.

За последние годы визуализация данных развилась так сильно, что стала независимой дисциплиной. Многочисленные технологии используются исключительно для отображения данных, а многие типы отображения работают так, чтобы получать только лучшую информацию из набора данных.

Исследование данных состоит из предварительного изучения, которое необходимо для понимания типа и значения собранной информации. Вместе с информацией, собранной при определении проблемы, такая категоризация определяет, какой метод анализа данных лучше всего подойдет для определения модели.

Эта фаза, в дополнение к изучению графиков, состоит из следующих шагов:

Обобщение данных;
Группировка данных;
Исследование отношений между разными атрибутами;
Определение моделей и тенденций;
Построение моделей регрессионного анализа;
Построение моделей классификации.

Как правило, анализ данных требует обобщения заявлений касательно изучаемых данных.

Обобщение — процесс, при котором количество данных для интерпретации уменьшается без потери важной информации.

Кластерный анализ — метод анализа данных, используемый для поиска групп, объединенных общими атрибутами (также называется группировкой).

Еще один важный этап анализа — идентификация отношений, тенденций и аномалий в данных. Для поиска такой информации часто нужно использовать инструменты и проводить дополнительные этапы анализа, но уже на визуализациях.

Другие методы поиска данных, такие как деревья решений и ассоциативные правила, автоматически извлекают важные факты или правила из данных. Эти подходы используются параллельно с визуализацией для поиска взаимоотношений данных.

Предсказательная (предиктивная) модель

Предсказательная аналитика — это процесс в анализе данных, который нужен для создания или поиска подходящей статистической модели для предсказания вероятности результата.

После изучения данных у вас есть вся необходимая информация для развития математической модели, которая кодирует отношения между данными. Эти модели полезны для понимания изучаемой системы и используются в двух направлениях.

Первое — предсказания о значениях данных, которые создает система. В этом случае речь идет о регрессионных моделях.

Второе — классификация новых продуктов. Это уже модели классификации или модели кластерного анализа. На самом деле, можно разделить модели в соответствии с типом результатов, к которым те приводят:

Модели классификации: если полученный результат — качественная переменная.
Регрессионные модели: если полученный результат числовой.
Кластерные модели: если полученный результат описательный.

Простые методы генерации этих моделей включают такие техники:

линейная регрессия,
логистическая регрессия,
классификация,
дерево решений,
метод k-ближайших соседей.

Но таких методов много, и у каждого есть свои характеристики, которые делают их подходящими для определенных типов данных и анализа. Каждый из них приводит к появлению определенной модели, а их выбор соответствует природе модели продукта.

Проверка модели

Проверка (валидация) модели, то есть фаза тестирования, — это важный этап. Он позволяет проверить модель, построенную на основе начальных данных. Он важен, потому что позволяет узнать достоверность данных, созданных моделью, сравнив их с реальной системой. Но в этот раз вы берете за основу начальные данные, которые использовались для анализа.

Как правило, при использовании данных для построения модели вы будете воспринимать их как тренировочный набор данных (датасет), а для проверки — как валидационный набор данных.

Таким образом сравнивая данные, созданные моделью и созданные системой, вы сможете оценивать ошибки. С помощью разных наборов данных оценивать пределы достоверности созданной модели. Правильно предсказанные значения могут быть достоверны только в определенном диапазоне или иметь разные уровни соответствия в зависимости от диапазона учитываемых значений.

Этот процесс позволяет не только в числовом виде оценивать эффективность модели, но также сравнивать ее с другими. Есть несколько подобных техник; самая известная — перекрестная проверка (кросс-валидация). Она основана на разделении учебного набора на разные части. Каждая из них, в свою очередь, будет использоваться в качестве валидационного набора. Все остальные — как тренировочного. Так вы получите модель, которая постепенно совершенствуется.

Развертывание (деплой)

Это финальный шаг процесса анализа, задача которого — предоставить результаты, то есть выводы анализа. В процессе развертывания бизнес-среды анализ является выгодой, которую получит клиент, заказавший анализ. В технической или научной средах результат выдает конструкционные решения или научные публикации.

Развертывание — это процесс использования на практике результатов анализа данных.

Есть несколько способов развертывания результатов анализа данных или майнинга данных. Обычно развертывание состоит из написания отчета для руководства или клиента. Этот документ концептуально описывает полученные результаты. Он должен быть направлен руководству, которое будет принимать решения. Затем оно использует выводы на практике.

В документации от аналитика должны быть подробно рассмотрены следующие темы:

Результаты анализа;
Развертывание решения;
Анализ рисков;
Измерения влияния на бизнес.

Когда результаты проекта включают генерацию предсказательных моделей, они могут быть использованы в качестве отдельных приложений или встроены в ПО.

Читайте также: