Video: Philip Evans: How data will transform business 2025
Hình ảnh hóa có thể mô tả mô phỏng (một biểu diễn hình ảnh của kịch bản bằng gì) trong phân tích tiên đoán. Bạn có thể theo dõi một hình ảnh của một dự đoán với một mô phỏng chồng lên nhau và hỗ trợ dự đoán. Ví dụ, điều gì sẽ xảy ra nếu công ty ngừng sản xuất sản phẩm D? Điều gì sẽ xảy ra nếu thiên tai xảy ra ở văn phòng tại nhà? Điều gì xảy ra nếu khách hàng của bạn mất quan tâm đến một sản phẩm cụ thể? Bạn có thể sử dụng hình dung để mô phỏng hành vi tương lai của một công ty, một thị trường, một hệ thống thời tiết - bạn hãy đặt tên nó.
là một dạng hình ảnh khác mà bạn có thể sử dụng để hiển thị một mô hình phân tích tiên đoán toàn diện. Trang tổng quan sẽ cho phép bạn sử dụng nút điều khiển để thay đổi bất kỳ bước nào trong đường phân tích dự báo tiên đoán. Điều này có thể bao gồm chọn dữ liệu, xử lý dữ liệu, chọn mô hình tiên đoán, và chọn đúng phiên bản đánh giá. Bạn có thể dễ dàng sửa đổi bất kỳ phần nào của đường ống bất cứ lúc nào bằng cách sử dụng nút điều khiển trên bảng điều khiển. Bảng điều khiển là loại hình tương tác trực quan mà bạn có quyền kiểm soát và bạn có thể thay đổi sơ đồ, bảng hoặc bản đồ một cách năng động dựa trên các đầu vào bạn chọn bao gồm trong các phân tích tạo ra các biểu đồ và đồ thị đó.
Mô hình này đại diện cho các đối tượng dữ liệu như những con chim đang bay trong một không gian ảo, theo các quy tắc đổ xô đang
điều chỉnh cách mà một đàn chim di cư di chuyển trong tự nhiên.
cư dân mạng). Sử dụng chim chóc để phân tích hành vi trực tuyến của người dùng Internet. Tất cả các thông tin (thu thập từ các nguồn như thông tin người sử dụng mạng xã hội và giao dịch trực tuyến của khách hàng) sẽ được đại diện như một con chim tương ứng trong không gian ảo. Hai cư dân mạng đổ xô đến.
Nếu mô hình cho thấy có hai hoặc nhiều người dùng tương tác với nhau thông qua email hoặc trò chuyện, xuất hiện trong cùng một ảnh trực tuyến, mua cùng một sản phẩm hoặc chia sẻ cùng sở thích, mô hình cho thấy hai cư dân mạng đó là những con chim cùng nhau, sau các quy tắc đổ xô tự nhiên.Sự tương tác (nghĩa là, các con chim đại diện gần nhau đến mức nào) được thể hiện dưới dạng một chức năng toán học phụ thuộc vào tần suất tương tác xã hội, hoặc cường độ mà người dùng mua sản phẩm tương tự hoặc chia sẻ cùng một sở thích. Chức năng toán học mới nhất này phụ thuộc hoàn toàn vào loại phân tích mà bạn đang áp dụng.
Hình ảnh trên miêu tả sự tương tác trên Facebook giữa Netizens X và Y trong không gian ảo như không gian ảo chim non, nơi mà cả X và Y đều được thể hiện như chim. Bởi vì Netizens X và Y đã tương tác với nhau, lần lặp lại tiếp theo sẽ cho thấy hai con chim của họ gần nhau hơn.Một thuật toán được biết đến như là "đàn chiên theo lãnh đạo" do Prof. Anasse Bari và Giáo sư Bellaachia sáng tạo đã được lấy cảm hứng từ một khám phá mới đây cho thấy sự năng động lãnh đạo trong chim bồ câu. Thuật toán này có thể khai thác các đầu vào của người dùng cho các điểm dữ liệu cho phép phát hiện các nhà lãnh đạo, khám phá những người theo dõi của họ, và bắt đầu hành vi đổ xô trong không gian ảo bắt chước chặt chẽ những gì xảy ra khi các đàn tự nhiên hình thành - trừ các đàn, trong trường hợp này là các cụm dữ liệu được gọi là < nhóm dữ liệu
Kỹ thuật này không chỉ phát hiện các mẫu trong dữ liệu, mà còn cung cấp một minh họa rõ ràng về các kết quả thu được bằng cách sử dụng các mô hình phân tích tiên đoán. Các quy tắc sắp xếp hành vi đổ xô tự nhiên trong tự nhiên được mở rộng để tạo ra các quy tắc đổ xô mới phù hợp với phân tích dữ liệu:
Tính đồng nhất của đàn giống: Các thành viên của đàn có sự giống nhau về dữ liệu. Lãnh đạo bầy đàn dữ liệu:
Mô hình dự đoán các nhà lãnh đạo thông tin.
- Đại diện cho một tập dữ liệu lớn như một đàn chim là một cách để dễ dàng hình dung dữ liệu lớn trong bảng điều khiển. Mô hình trực quan này có thể được sử dụng để phát hiện các phần dữ liệu ngoài tầm nhìn, người lãnh đạo hoặc người theo dõi. Một ứng dụng chính trị có thể là để hình dung ra ngoài cộng đồng, các nhà lãnh đạo cộng đồng hoặc những người theo cộng đồng. Trong lĩnh vực y sinh học, mô hình này có thể được sử dụng để hình dung ra bộ gen và các nhà lãnh đạo bên ngoài trong số các mẫu di truyền của một bệnh cụ thể (ví dụ như các đột biến nhất định nhất).
- Một hình ảnh chim hót cũng có thể được sử dụng để dự đoán các mô hình tương lai của các hiện tượng không rõ trong không gian ảo - bất ổn dân sự, một phong trào xã hội mới nổi lên, dòng dõi của khách hàng tương lai. Hình ảnh đổ nát đặc biệt hữu ích nếu bạn nhận được khối lượng lớn dữ liệu được truyền ở tốc độ cao: Bạn có thể thấy sự hình thành đổ xô trong không gian ảo chứa các con chim đại diện cho các đối tượng dữ liệu của bạn. Các kết quả phân tích dữ liệu được phản ánh (theo nghĩa đen) trên không gian ảo. Thực tế đưa ra một hình tượng, nhưng có thể quan sát được và có ý nghĩa phân tích, đại diện thuần túy lấy cảm hứng từ thiên nhiên. Hình ảnh hóa như vậy cũng có thể hoạt động tốt như các mô phỏng hoặc những gì-nếu kịch bản.
Một hình ảnh dựa trên hành vi đổ xô bắt đầu bằng cách lập chỉ mục cho mỗi cư dân mạng một con chim ảo. Ban đầu, tất cả các con chim đang nhàn rỗi.Khi dữ liệu được đưa vào, mỗi con chim bắt đầu đổ xô vào không gian ảo theo kết quả phân tích và các quy tắc đổ xô.
Theo dõi cư dân mạng đổ xô đi tìm.
Dưới đây, đàn gia súc đang hình thành khi phân tích được trình bày.
Những gì đàn đang làm.
Sau khi phân tích dữ liệu trong một thời gian dài kết thúc bằng t + k, kết quả của việc áp dụng các kết quả phân tích tiên đoán này có thể được mô tả như sau: Thuật toán theo đàn gốc phân biệt các thành viên của đàn thành ba lớp: một nhà lãnh đạo, những người theo và những người ngoài cuộc.
Đàn chiên chia nhỏ chiên.Thuật toán theo đàn được phát minh bởi Tiến sĩ Bari và Tiến sĩ Bellaachia và được giải thích chi tiết trong các tài nguyên này:
"Flock by Leader: Một Máy Mới Tìm hiểu về thuật toán phân cụm dựa vào sinh học", IEEE Hội nghị quốc tế Swarm Intelligence, 2012.Điều này cũng xuất hiện như là một chương sách trong
Tiến bộ trong Swarm Intelligence,Phiên bản 2012 - (Springer-Verlag).
- "SFLOSCAN: Khung khai thác dữ liệu sinh học lấy cảm hứng từ mạng lưới xã hội năng động", Hội nghị quốc tế IEEE về Tình báo tính toán, 2011 (SSCI 2011), 2011.