Comment créer des visualisations du comportement des oiseaux affluent dans l'analyse prédictive

Dans l'analyse prédictive, une visualisation peut représenter une simulation - une représentation imagée d'un scénario what-if. Vous pouvez suivre une visualisation d'une prédiction avec une simulation qui chevauche et prend en charge la prédiction.

Par exemple, ce qui se passe si l'entreprise arrête la fabrication du produit D? Qu'advient-il si une catastrophe naturelle frappe le bureau à domicile? Qu'advient-il si vos clients perdent tout intérêt dans un produit en particulier? Vous pouvez utiliser la visualisation pour simuler le comportement futur d'une entreprise, un marché, un système météorologique - vous l'appelez.

UN tableau de bord est un autre type de visualisation que vous pouvez utiliser pour afficher un modèle global d'analyse prédictive. Le tableau de bord vous permettra, à l'aide d'un bouton de commande, de changer toute étape dans le pipeline d'analyse prédictive. Cela peut comprendre la sélection de données, le pré-traitement des données, la sélection d'un modèle prédictif, et la sélection des versions d'évaluation de droite.

Vous pouvez facilement modifier tout ou partie du pipeline à tout moment en utilisant le bouton de commande sur le tableau de bord. Un tableau de bord est un type de la visualisation interactive où vous avez le contrôle et vous pouvez modifier les diagrammes, tableaux ou cartes basées dynamiquement sur les entrées que vous choisissez d'inclure dans les analyses qui genearte ces tableaux et de graphiques.

Au moins une technique d'analyse prédictive est purement inspiré par le phénomène naturel des oiseaux grégaires. Le modèle d'oiseau flocage identifie non seulement les groupements dans les données, il les montre en action dynamique. La même technique peut être utilisée pour représenter des tendances cachées dans vos données.

Le modèle représente les objets de données que les oiseaux volent dans un espace virtuel, à la suite flocage règles qui orchestrent comment un essaim migration des oiseaux se déplace dans la nature.

Représentant plusieurs objets de données que les oiseaux révèle que les objets de données similaires se précipiteront pour former subflocks (regroupements). La similarité entre les objets dans le monde réel est ce qui pousse les mouvements des oiseaux correspondantes dans l'espace virtuel. Par exemple, imaginez que vous souhaitez analyser les données recueillies en ligne à partir de plusieurs utilisateurs d'Internet (aussi connu comme les internautes).

Chaque élément d'information (tirées de sources telles que les informations de réseau social de l'utilisateur, les transactions en ligne des clients, et ainsi de suite) sera représenté comme un oiseau correspondante dans l'espace virtuel.

Si le modèle constate que deux ou plusieurs utilisateurs d'interagir les uns avec les autres par e-mail ou chat, apparaissent dans la même photo en ligne, acheter le même produit, ou de partager les mêmes intérêts, le modèle montre ces deux internautes que les oiseaux qui affluent ensemble, suivant les règles de flocage naturelles.

L'interaction (qui est, à quel point les oiseaux représentatifs arriver à l'autre) est exprimée comme une fonction mathématique qui dépend de la fréquence de l'interaction sociale, ou l'intensité avec laquelle les utilisateurs achètent les mêmes produits ou partagent les mêmes intérêts. Cette fonction mathématique dernière dépend uniquement du type de l'analyse que vous postulez.

L'interaction entre les internautes sur Facebook X et Y dans le cyberespace est dépeint comme espace virtuel oiseaux flocage, où X et Y sont représentés comme des oiseaux. Parce internautes X et Y ont interagi avec l'autre, la prochaine itération flocage montrera leurs deux oiseaux que se rapprocher.

Un algorithme connu sous le nom “ affluer par le leader, ” Créé par l'équipe du professeur Bellaachia, a été inspiré par une découverte récente a révélé que la dynamique de leadership chez les pigeons. Cet algorithme peut exploiter entrée de l'utilisateur pour les points de données qui lui permettent de détecter les dirigeants, découvrent leurs partisans, et initient flocage comportement dans l'espace virtuel qui imite de près ce qui se passe lorsque les troupeaux se forment naturellement -, sauf les troupeaux sont appelés grappes de données troupeaux de données.

Cette technique ne détecte pas seulement les modèles de données, mais fournit également une représentation graphique claire des résultats obtenus par l'application de modèles d'analyse prédictive. Les règles qui orchestrent le comportement de flocage naturelle dans la nature ont été étendues à créer de nouvelles règles de flocage qui sont conformes à l'analyse de données:

• Troupeau de données homogénéité: Membres du troupeau spectacle similitude dans les données.

• Troupeau de données de leadership: Le modèle prévoit dirigeants d'information.

Représentant un grand ensemble de données comme une volée d'oiseaux est une façon de visualiser facilement les grandes données dans un tableau de bord.

Ce modèle de visualisation peut être utilisée pour détecter les éléments de données qui sont aberrantes, les dirigeants, ou des adeptes. Une application politique pourrait être de visualiser les valeurs aberrantes de la communauté, les leaders communautaires, ou des adeptes de la communauté. Dans le domaine biomédical, le modèle peut être utilisé pour visualiser les génomes et les dirigeants de aberrantes parmi les échantillons génétiques d'une maladie particulière (disons, ceux qui montrent une mutation particulière plus régulièrement).

Une visualisation d'oiseau flocage peut également être utilisé pour prédire les tendances futures de phénomènes inconnus dans le cyberespace - troubles civils, un mouvement social émergent, la lignée d'un futur client.

La visualisation flocage est particulièrement utile si vous recevez un grand volume de données transmises en continu à grande vitesse: Vous pouvez voir la formation de flocage dans l'espace virtuel qui contient les oiseaux qui représentent vos objets de données. Les résultats de l'analyse de données sont reflétées (littéralement) sur la mouche sur l'espace virtuel.

Réalité donné une fiction, encore observable et une signification analytique, représentation purement inspiré de la nature. Ces visualisations peuvent également travailler ainsi que des simulations ou des scénarios de simulation.

Une visualisation basée sur le comportement commence à affluer en indexant chaque internaute à un oiseau virtuel. Initialement, tous les oiseaux sont au repos. Comme les données arrive, chaque oiseau commence à affluer dans l'espace virtuel, selon les résultats d'analyse et les règles de flocage.

Le troupeau est formé émergents que les analyses sont présentés.

Après l'analyse des données sur une grande période de temps se terminant à t + k, les résultats de cette application des résultats de d'analyse prédictive peuvent être représentés: L'algorithme troupeau par chef différencie les membres du troupeau en trois classes: un chef de file, les adeptes, et les valeurs aberrantes.