Cómo crear visualizaciones de comportamiento de aves que acuden en análisis predictivo

En el análisis predictivo, una visualización puede representar una simulación - una representación gráfica de una situación hipotética. Usted puede seguir una visualización de una predicción con una simulación que se superpone y apoya la predicción.

Por ejemplo, ¿qué pasa si la empresa deja de fabricación del producto D? ¿Qué sucede si un desastre natural golpea la oficina en casa? ¿Qué sucede si sus clientes pierden interés en un producto en particular? Puede utilizar la visualización para simular el comportamiento futuro de una empresa, un mercado, un sistema de tiempo - lo que sea.

LA tablero es otro tipo de visualización que puede utilizar para mostrar un amplio modelo de análisis predictivo. El tablero de instrumentos le permitirá, mediante un botón de control, para cambiar cualquier paso en la tubería de análisis predictivo. Esto puede incluir la selección de la preprocesamiento de datos, los datos, la selección de un modelo de predicción, y la selección de las versiones de evaluación adecuados.

Usted puede modificar fácilmente cualquier parte de la tubería en cualquier momento usando el botón de control en el salpicadero. Un tablero de control es de tipo interactivo de visualización en el que tiene el control y puede cambiar los diagramas, tablas o mapas basados ​​dinámicamente en las entradas a los que decide incluir en los análisis que genearte esas tablas y gráficos.

Al menos una de las técnicas de análisis predictivo es puramente inspirado en el fenómeno natural de las aves que acuden. El modelo de aves que acuden no sólo identifica las agrupaciones de datos, se los muestra en acción dinámica. La misma técnica se puede utilizar para representar patrones ocultos en sus datos.

El modelo representa los objetos de datos como las aves que vuelan en un espacio virtual, siguiendo acuden reglas que orquestar cómo un enjambre migración de las aves se mueve en la naturaleza.

En representación de varios objetos de datos como las aves revela que los objetos de datos similares se reunirán para formar subflocks (agrupaciones). La similitud entre los objetos en el mundo real es lo que impulsa a los movimientos de las aves correspondientes en el espacio virtual. Por ejemplo, imagine que desea analizar los datos en línea recogidos de varios usuarios de Internet (también conocido como los internautas).

Cada pieza de información (obtenida de fuentes tales como información de red social del usuario, las transacciones en línea de los clientes, y así sucesivamente) se representa como un pájaro correspondiente en el espacio virtual.

Si el modelo considera que dos o más usuarios interactúan entre sí a través de correo electrónico o chat, aparecen en el mismo de fotos en línea, comprar el mismo producto, o comparte los mismos intereses, el modelo muestra los dos internautas como las aves que acuden juntos, siguiendo las reglas de flocado naturales.

La interacción (es decir, qué tan cerca las aves representativas consiguen entre sí) se expresa como una función matemática que depende de la frecuencia de la interacción social, o la intensidad con la que los usuarios compran los mismos productos o comparten los mismos intereses. Esta última función matemática depende exclusivamente del tipo de análisis que está solicitando.

La interacción en Facebook entre los internautas, X e Y en el ciberespacio es representado como espacio virtual de aves que acuden, en donde X e Y son representados como los pájaros. Debido internautas X e Y han interactuado entre sí, la próxima iteración flocado mostrará sus dos aves más cerca.

Un algoritmo conocido como " acuden por el líder, " creado por el equipo del profesor Bellaachia, se inspiró en un descubrimiento reciente que revela la dinámica de liderazgo en las palomas. Este algoritmo puede minar la entrada del usuario de puntos de datos que le permitan detectar líderes, descubren sus seguidores, e inician acuden comportamiento en el espacio virtual que imita muy de cerca lo que sucede cuando las bandadas forman naturalmente - con excepción de los rebaños están llamados cúmulos de datos rebaños de datos.

Esta técnica no sólo detecta patrones en los datos, sino que también proporciona una representación gráfica clara de los resultados obtenidos mediante la aplicación de modelos de análisis predictivo. Las normas que orquestan el comportamiento que acuden natural en la naturaleza se han ampliado para crear nuevas reglas de flocado que se ajusten a análisis de datos:

• Bandada de datos homogeneidad: Los miembros de la grey muestran similitud en los datos.

• Liderazgo rebaño de datos: El modelo anticipa líderes de información.

En representación de un gran conjunto de datos como una bandada de pájaros es una manera de visualizar fácilmente grandes volúmenes de datos en un cuadro de mandos.

Este modelo de visualización puede ser utilizado para detectar fragmentos de datos que son valores atípicos, líderes o seguidores. Una aplicación política podría ser para visualizar los valores extremos de la comunidad, líderes comunitarios, o seguidores de la comunidad. En el campo de la biomedicina, el modelo puede ser utilizado para la visualización de genomas y líderes outliers 'entre las muestras genéticas de una enfermedad en particular (digamos, los que muestran una mutación particular más consistente).

Una visualización de aves que acuden también se puede utilizar para predecir futuros patrones de fenómenos desconocidos en el ciberespacio - disturbios civiles, un movimiento social emergente, el linaje de un futuro cliente.

La visualización que acuden es especialmente útil si usted está recibiendo un gran volumen de datos por streaming a alta velocidad: Usted puede ver la formación de reunirse en el espacio virtual que contiene los pájaros que representan sus objetos de datos. Los resultados del análisis de datos se reflejan (literalmente) sobre la marcha en el espacio virtual.

Realidad recibió la ficción, sin embargo, observable y analíticamente significativa, la representación puramente inspirado en la naturaleza. Tales visualizaciones también pueden trabajar así como simulaciones o escenarios hipotéticos.

Una visualización basado en que se reúne el comportamiento comienza indexando cada internauta a un pájaro virtual. Inicialmente, todos los pájaros están inactivos. Como dato entra, cada ave comienza reuniéndose en el espacio virtual de acuerdo con los resultados de análisis y las normas que acuden.

El rebaño emergente se forma como se presentan los análisis.

Tras el análisis de datos a través de un gran período de tiempo que termina en t + k, los resultados de esta aplicación de los resultados de análisis predictivo se pueden representar: El algoritmo rebaño por el líder diferencia a los miembros de la manada en tres clases: un líder, seguidores, y valores atípicos.