Анализ данных — основы и терминологи

Алгоритмы и эвристики

Описанную задачу распознавания цифр можно решать пытаясь самостоятельно подобрать функцию, реализующую соответствующее отображение. Получится, скорее всего, не очень быстро и не очень хорошо. С другой стороны, можно прибегнуть к методам машинного обучения, то есть воспользоваться вручную размеченной выборкой (или, в других случаях, теми или иными историческими данными) для автоматического подбора решающей функции. Таким образом, здесь и далее (обобщенным) алгоритмом машинного обучения я буду называть алгоритм, так или иначе на основе данных формирующий недетерминистический алгоритм, решающий ту или иную задачу. (Недетерминистичность полученного алгоритма нужна для того, чтобы под определение не подпадал справочник, использующий предварительно подгруженные данные или внешний API).
Таким образом, машинное обучение является наиболее распространенным и мощным (но, тем не менее, не единственным) методом анализа данных. К сожалению, алгоритмов машинного обучения, хорошо обрабатывающих данные более или менее произвольной природы люди пока не изобрели и поэтому специалисту приходится самостоятельно заниматься предобработкой данных для приведения их в пригодный для применения алгоритма вид. В большинстве случаев такая предобработка называется фичеселектом (англ. feature selection) или препроцессингом. Дело в том, что большинство алгоритмов машинного обучения принимают на вход наборы чисел фиксированной длины (для математиков — точки в

). Однако сейчас также широко используются разнообразные алгоритмы на основе нейронных сетей, которые умеют принимать на вход не только наборы чисел, но и объекты, имеющие некоторые дополнительные, главным образом геометрические, свойства, такие как изображения (алгоритм учитывает не только значения пикселей, но и их взаимное расположение), аудио, видео и тексты. Тем не менее, некоторая предобработка как правило происходит и в этих случаях, так что можно считать, что для них фичеселект заменяется подбором удачного препроцессинга.
Алгоритмом машинного обучения с учителем (в узком смысле этого слова) можно назвать алгоритм (для математиков — отображение), который берет на вход набор точек в

(еще называются примерами или samples)

и меток (значений, которые мы пытаемся предсказать)

, а на выходе дает алгоритм (функцию)

, уже сопоставляющий конкретное значение

любому входу

, принадлежащему пространству примеров. Например, в случае упомянутой выше нейросети, распознающей цифры, с помощью специальной процедуры на основе обучающей выборки устанавливаются значения, соответствующие связям между нейронами, и с их помощью на этапе применения вычисляется то или иное предсказание для каждого нового примера. Кстати, совокупность примеров и меток называется обучающей выборкой.
Список эффективных алгоритмов машинного обучения с учителем (в узком смысле) строго ограничен и почти не пополняется несмотря на активные исследования в этой области. Однако для правильного применения этих алгоритмов требуется опыт и подготовка. Вопросы эффективного сведения практической задачи к задаче анализа данных, подбора списка фичей или препроцессинга, модели и ее параметров, а также грамотного внедрения непросты и сами по себе, не говоря уже о работе над ними в совокупности.
Общая схема решения задачи анализа данных при использовании метода машинного обучения выглядит таким образом:

Цепочку «препроцессинг — модель машинного обучения — постпроцессинг» удобно выделять в единую сущность. Часто такая цепочка остается неизменной и лишь регулярно дообучается на новопоступивших данных. В некоторых случаях, особенно на ранних этапах развития проекта, ее содержимое заменяется более или менее сложной эвристикой, не зависящей напрямую от данных. Бывают и более хитрые случаи. Заведем для такой цепочки (и возможных ее вариантов) отдельный термин и будем называть мета-моделью (meta-model). В случае эвристики она редуцируется до следующей схемы:

Эвристика — это просто вручную подобранная функция, не использующая продвинутых методов, и, как правило, не дающая хорошего результата, но приемлемая в определенных случаях, например на ранних стадиях развития проекта.

Задачи машинного обучения с учителем

В зависимости от постановки, задачи машинного обучения делят на задачи классификации, регрессии и логистической регрессии.
Классификация — постановка задачи при которой требуется определить, какому классу из некоторого четко заданного списка относится входящий объект. Типичным и популярным примером является уже упоминавшееся выше распознавание цифр, в ней каждому изображению нужно сопоставить один из 10 классов, соответствующий изображенной цифре.
Регрессия — постановка задачи, при которой требуется предсказать некоторую количественную характеристику объекта, например цену или возраст.
Логистическая регрессия сочетает свойства перечисленных выше двух постановок задач. В ней задаются совершившиеся события на объектах, а требуется предсказать их вероятности на новых объектах. Типичным примером такой задачи является задача предсказания вероятности перехода пользователя по рекомендательной ссылке или рекламному объявлению.

Типичный цикл развития проекта

В самых общих чертах цикл развития проекта по анализу данных выглядит следующим образом.

1. Изучение постановки задачи, возможных источников данных.
2. Переформулировка на математическом языке, выбор метрик качества предсказания.
3. Написание пайплайна для обучения и (хотя бы тестового) использования в реальном окружении.
4. Написание решающей задачу эвристики или несложного алгоритма машинного обучения.
5. По необходимости улучшение качества работы алгоритма, возможно уточнение метрик, привлечение дополнительных данных.

Комплексный анализ текста

Данное задание включает в себя множество параметров, по которым легче понять отрывок из произведения. Но четкой инструкции или схемы не существует, хотя придерживаться какого-то плана необходимо, чтобы составить текст анализа, где вывод будет вытекать из определенных фактов, подтверждающихся приведенными аргументами.

Стоит начать с того, что после прочтения, необходимо озаглавить текст. Так для себя можно определить тему и тематику и уже вначале ответить на вопрос: «что этим отрывком автор хотел сказать?».

Стоит помнить, что тема — это предмет рассуждения. А тематика — это совокупность тем, которые могут быть в предложенном отрывке.

В помощь при анализе могут быть использованы средства связи, разделяющиеся на лексические и морфологические. Т.е. необходимо определить, используются ли синонимы, повторы, союзы, глаголы и деепричастия.

Упомянуть нужно и о стиле текста, который может быть художественным, официально-деловым, научным или разговорным. А также следует уточнить, какой используется тип речи: повествование, рассуждение или описание.

Знание всех моментов несомненно поможет при разборе, и ученик уже не будет задавать вопрос: а как делать анализ текста. Он сразу по определенному плану начнет исследовать предложенное произведение, и в конце легко сможет сделать вывод с приведенными аргументами.

По русскому языку и литературе

И напоследок. Анализы текстов по русскому языку и литературе могут несколько отличаться друг от друга. Если он взят из какого-либо произведения, необходимо использовать несколько одинаковых шагов. По-порядку:

1. Жанр текста — легенда, стихотворение, притча, воспоминание, очерк
2. Тема текста — в любом произведении есть своя тема
3. Какие использованы приемы построения текста — повторы, противопоставления, усиление, динамичность, созерцание
4. Использование изобразительных средств
5. Общее впечатление от прочитанного — если вдумчиво читать текст, то определенное впечатление обязательно останется, о нем и следует рассказать в самом конце анализа

Как делать анализ стиха?

Чтобы объемно и точно проанализировать стихотворение необходимо составить план, в котором по пунктам будут разбираться особенности произведения. Примерный план стихотворения может быть следующим:

• История создания стихотворного текста, описание событий, которые привели к его созданию. В этой части можно дать немного информации о жизни автора. Также следует указать, насколько это произведение значимо для поэта.
• Необходимо определить жанр, предмет и тематику произведения. Предметом изображения в лирическом произведении является внутренний мир человека, его мысли, чувства в их движении и развитии.
• Рассматриваются сюжет и композиция стихотворения. Сюжет в лирическом произведении очень часто отсутствует. Это обусловлено в основном тем, что лирика – это выразительный род, а не повествовательный, она выражает, а не повествует.
• Описание лирического героя и передача общего настроения стихотворения. Жизнь в поэтическом тексте представляется через переживания лирического героя. Понятие лирического героя – ключевое для этого вида литературы. Лирический герой – это носитель эмоции, чувства, переживания, определенного состояния, от лица которого создается стихотворение.

• Разбор лексики стихотворения и выразительных средств. Выразительные средства делают стих ярче и богаче. К ним относятся эпитеты, метафоры, аллегории, олицетворение, гипербола и т.д. Также следует обратить внимание на стихотворный метр, которым написано стихотворение.

• В конце анализа необходимо выразить свое собственное мнение к прочитанному, рассказать, какие чувства вызвало данное произведение.

Обзор по литературе

Анализ текста — это краткий пересказ, разбор содержания какого-либо произведения. Можно анализировать стихи, рассказы, поэмы и так далее. Это учит осмысленному чтению. Именно поэтому педагоги дают ученикам такое задание. Анализ простых произведений помогает без проблем понимать более сложные труды. Кроме того, это развивает творческие способности ученика, мышление, речь. Анализ помогает понять смысл произведения, выделить мораль и главную мысль автора.

Как сделать анализ текста по литературе:

Нужно перечитать труд автора (с чувством, выражением, паузами, сменой интонаций).

1. Необходимо вспомнить все, что известно об авторе, или узнать о его биографии, интересах из дополнительной литературы.
2. Нужно определить стиль, которым написано произведение. Их всего пять: научный, официально-деловой, публицистический, художественный, разговорный.
3. После этого нужно определить тип речи. Их всего три: описание, повествование, рассуждение.
4. Необходимо обозначить жанр произведения. Примеры: пьеса, рассказ, баллада, былина, очерк, эссе и так далее.
5. Затем нужно определить главную тему произведения.
6. Написать заголовок или подумать над заголовком. Почему автор выбрал именно этот вариант?
7. Составить план работы, разделив его на смысловые части.
8. Обозначить способы связи частей, обратить особое внимание на лексические и синтаксические средства.
9. Определить связь, соотношение начала и конца работы.
10. Определить основные литературные приемы, на которых построен текст. Пример: преувеличение, противопоставление, быстрая смена действий и так далее.
11. Выделить и описать основные образы, в том числе образ автора.
12. Изучить фонетику текста. Что и для чего использует писатель? Пример: повторение согласных или гласных.
13. Изучить морфологический состав текста. Какие части речи и для чего использует автор?
14. Изучить синтаксис. Почему автор использовал именно эти формы и для чего?
15. Обозначить главную идею текста. Что хотел сказать автор?
16. Выразить личное впечатление от прочитанного, свои ощущения, эмоции, состояния.

Отдельное внимание нужно уделить лексическому анализу текста. Необходимо подумать, все ли слова понятны. Если нет, то следует обратиться к словарям.

На что еще обратить внимание при анализе лексики текста:

• ключевые слова в каждой смысловой части;
• опорные синонимы и антонимы;
• неоднозначные слова и слова с переносным значением;
• использование архаизмов, историзмов, неологизмов;
• просторечные выражения и возвышенный слог;
• эмоциональные и оценочные высказывания;
• фразеологизмы.

Важно отдельно проанализировать средства художественной выразительности. В каждом пункте нужно ответить на вопрос: «Зачем, для чего автор использовал именно это слово?».

Универсальный план

Встречаются разные вариации плана. Некоторые учреждения допускают вольное изложение и относят это задание к творческим.

Сокращенный вариант плана для анализа:

Род произведения: эпос, лирика или драма.

1. Жанр.
2. Несколько характеристик-особенностей жанра. Например: приключенческий роман.
3. Что вдохновило автора на создание сюжета. Из личной жизни, из прошлого, по мотивам работ других писателей и так далее.
4. Главная тема произведения. Тема — это то, что описано в произведении.
5. Главная идея произведения. Идея — смысл, что хотел сказать автор.
6. Главное противоречие и его особенности (если есть).
7. Композиция.

Если подробно заполнить каждый пункт, то получится развернутый портрет работы автора.

Комплексный анализ предполагает разбор текста по трем уровням: идеи и образы, стилистика текста, фонетика текста (для лирических произведений).

Как делается анализ текста:

Чтение текста и разделение его на части.

1. Обзор заголовка (тема, идея, смысл, проблема).
2. Поиск и разбор позиции автора.
3. Поиск и разбор микротем.
4. Разработка плана текста.
5. Разбор лексики, поиски определений незнакомых слов.
6. Изучение информации об авторе (в какую эпоху жил, чем интересовался, в каких условиях писал произведение).
7. Описания жанра и композиции.
8. Разбор художественных средств выразительности.
9. Отношение и впечатление читателя.

При разборе важно обратить внимание на систему образов, их связь друг с другом и на особенности развития сюжета. Определить принцип развития, завязку, основную часть, кульминацию и развязку.

3) Анализ каналов рекламы

4) Экономика продукта

Для чего нужен общий анализ крови. Почему этот анализ так важен?

Кровь – это особая ткань, которая является транспортом для различных веществ между другими тканями, органами и системами, обеспечивая при этом единство и постоянство внутренней среды организма. Таким образом, большинство процессов, затрагивающих состояние разных тканей и органов, так или иначе, отражаются на состоянии крови.

Кровь состоит из плазмы (жидкая часть крови) и форменных элементов – лейкоцитов, тромбоцитов, эритроцитов. Каждый вид форменных элементов имеет свои функции: лейкоциты отвечают за иммунную защиту, тромбоциты – за свертывание крови, эритроциты обеспечивают транспорт кислорода и углекислого газа.

У здорового человека состав крови довольно постоянен, а при заболевании он меняется. Поэтому с помощью анализа крови можно установить, что заболевание имеет место. Иногда общий анализ крови позволяет обнаружить болезнь на ранней стадии, когда основные симптомы заболевания еще не проявлены. Именно поэтому ОАК проводится при любом профилактическом обследовании. При наличии симптомов клинический анализ помогает разобраться в природе заболевания, определить интенсивность протекания воспалительного процесса. Клинический анализ используется для диагностики различных воспалительных заболеваний, аллергических состояний, заболеваний крови. Повторный общий анализ крови даст врачу возможность судить об эффективности назначенного лечения, оценить тенденцию к выздоровлению и при необходимости скорректировать курс лечения.

Выбор метрики и валидационная процедура

Метрика качества предсказания (нечеткого) алгоритма — это способ оценить качество его работы, сравнить результат его применения с действительным ответом. Более математично — это функция, берущая на вход список предсказаний

и список случившихся ответов

, а возвращающая число соответствующее качеству предсказания. Например в случае задачи классификации самым простым и популярным вариантом является количество несовпадений

, а в случае задачи регрессии — среднеквадратичное отклонение

. Однако в ряде случаев из практических соображений необходимо использовать менее стандартные метрики качества.
Прежде чем внедрять алгоритм в работающий и взаимодействующий с реальными пользователями продукт (или передавать его заказчику), хорошо бы оценить, насколько хорошо этот алгоритм работает. Для этого используется следующий механизм, называемый валидационной процедурой. Имеющаяся в распоряжении размеченная выборка разделяется на две части — обучающую и валидационную. Обучение алгоритма происходит на обучающей выборке, а оценка его качества (или валидация) — на валидационной. В том случае, если мы пока не используем алгоритм машинного обучения, а подбираем эвристику, можно считать, что вся размеченная выборка, на которой мы оцениваем качество работы алгоритма является валидационной, а обучающая выборка пуста — состоит из 0 элементов.

5) Риски и ограничения