Вопрос или проблема
Я на своей первой (настоящей) работе в области данных и программирования. Как все могут себе представить, это может быть довольно сложно, и я много учусь, учитывая, что я студент по специальности «Наука о данных» в университете. Однако я совершенно застрял и хочу попросить о помощи.
Чтобы дать вам немного контекста, вот что происходит: от меня ожидается, что я создам модель, которая сможет кластеризовать людей (на основе необходимой помощи) на основе данных, которые называются «уровень помощи». Эти данные представляют собой профильные настройки пользователей, данные сенсоров (движение, двери, дым и т. д.) и данные тревоги (паника, дым, бездействие и т. д.). Данные тревоги и сенсоров имеют временную метку события. У меня есть данные за 2 месяца. Другими словами, от меня ожидается, что я создам кластеризующую модель людей на протяжении этих 2 месяцев. Кроме того, у меня нет никаких данных о текущем уровне их помощи.
Я реорганизовал данные так, чтобы их группировать по ID, году, месяцу, времени суток (ночь, утро, день, вечер). Эти сгруппированные данные связаны с каждым типом сенсора, закодированы методом one-hot и затем подсчитываются для каждого ID, года, месяца, времени суток соответственно. Это выглядит следующим образом: структура данных, размер: (4688, 10) Отказ от ответственности: в целях конфиденциальности я размылил записи. Префикс ‘type_’ обозначает тип сенсора.
Сейчас у меня проблемы с продолжением. Я сосредоточен на цели, однако у меня нет представления, как туда добраться. Я пытался подогнать модель KMeans, но я просто не могу интерпретировать модель и осознать, имеют ли логические группы, которые она «находит», какой-либо смысл. Можно сказать, что это бесполезно. Что вы можете порекомендовать, чтобы помочь мне? Будет здорово, если кто-то даст мне совет!
С уважением!
Прежде всего: поздравляю с вашей работой!
Мне кажется, что у вас есть две задачи:
- Создание хорошей кластеризации временных рядов из нескольких сенсоров
- Интерпретация кластеризации и нахождение значимого описания кластеров.
Что ж, это звучит как интересная задача. Учтите, что, как и в большинстве проектов в области науки о данных, хорошее понимание ваших данных может оказаться решающим (и stackexchange не может сделать это за вас). Но есть несколько идей, которые мы можем предложить:
Кластеризация временных рядов
Насколько я понимаю, вы кластеризуете людей. Таким образом, все данные одного человека, собранные за определенный период времени, считаются одной выборкой. Это означает, что для одного человека существуют временные ряды данных с сенсоров.
Обычно временные ряды преобразуются в вектор фиксированной длины для подготовки к кластеризации. Это можно сделать либо
- извлекая значимые признаки (количество движения, число тревог и т. д.), либо
- используя векторизацию. Векторизация обучается без участия человека, чтобы найти хорошую (но не обязательно значимую) трансформацию временного ряда в пространство векторов фиксированной длины. Векторизация слов является ярким примером для текста, но также существуют векторизации, подходящие для ваших данных.
В обоих случаях кластеризация (независимо от алгоритма) зависит от меры расстояния. Обычно используется евклидово расстояние, но есть и другие варианты. Я предлагаю вам (возможно, вместе с вашими коллегами, которые знают о данных) потратить некоторое время, чтобы подумать, когда две выборки считаются сходными. Если это невозможно, по крайней мере должна быть выполнена нормализация признаков.
Если
Эти предварительные шаги, которые преобразуют каждую выборку данных в вектор фиксированной длины с (более или менее) значительными расстояниями между этими векторами, как минимум так же важны, как выбор алгоритма кластеризации (вероятно, намного более важны). Теперь вы можете применять алгоритмы кластеризации на ваш выбор.
Интерпретация кластеризации
Это сложная задача. Она зависит от того, какой интерпретации ожидают, к кому она адресована (другие специалисты по данным, эксперт в области и т. д.) и для какой цели она используется.
Обратите внимание, что каждая из ваших учебных выборок будет отнесена к одному кластеру.
- Вы можете начать с различных выборок из каждого кластера. Часто выборки являются хорошей отправной точкой для обсуждения кластеров.
- Другой вариант — создать статистику значимых характеристик (среднее, стандартное отклонение, минимальное, максимальное значение чего-то вроде числа тревог, движения и т. д.)
Надеюсь, это поможет вам найти направление и сделать несколько следующих шагов.
Ответ или решение
Как кластеризовать данные сенсоров: практическое руководство для начинающих специалистов в области данных
Добро поздравить с вашей первой работой в сфере данных! Понимание и умение кластеризовать данные, особенно когда дело касается сенсорной информации, является важным навыком в вашей новой роли. Давайте разберем, как можно эффективно кластеризовать данные пользователей на основе их потребностей в уходе, используя данные сенсоров.
1. Понимание вашей задачи
Ваша цель — создать модель, которая будет кластеризовать пользователей на основе необходимых им уровней ухода. Данные включают профильные настройки пользователей, сенсорные данные (движение, двери, дым и т. д.), а также данные тревоги (паника, дым, бездействие и т. д.). Учитывая, что у вас есть данные за два месяца и что нет информации о текущем уровне ухода, вы должны учитывать, как извлечь полезную информацию из этих данных.
2. Предварительная обработка данных
Ваш первый шаг — это предварительная обработка данных. Вы правильно сгруппировали данные по ID, году, месяцу и времени суток. Однако, вы должны рассмотреть дополнительные шаги:
-
Нормализация данных: Некоторые ваши переменные могут варьироваться в значениях (например, количество движений и количество тревог), что может привести к искажению результатов кластеризации. Убедитесь, что данные нормализованы, чтобы у них были сопоставимые диапазоны значений.
-
Извлечение признаков: Рассмотрите возможность выделения признаков из временных рядов данных. Это могут быть:
- Общее количество движений за неделю.
- Среднее количество тревог за день.
- Максимальное время без движения.
- Частота использования различных сенсоров.
Вы можете использовать такие методы, как метод скользящего среднего или агрегацию по неделям, чтобы извлечь более значимые временные шаблоны.
3. Выбор алгоритма кластеризации
После того, как данные будут подготовлены и преобразованы в фиксированную длину векторов, вы можете выбирать алгоритм кластеризации. K-Means — это хороший старт, но есть и другие алгоритмы, которые могут лучше подойти для ваших данных, такие как:
- Иерархическая кластеризация: Позволяет понять структуру ваших данных и увидеть, как они связаны друг с другом на различных уровнях.
- DBSCAN: Хорошо подходит для кластеризации данных с различной плотностью и может выявлять выбросы.
- Gaussian Mixture Models (GMM): Позволяет более гибко подходить к форме кластеров.
Попробуйте несколько подходов и сравните результаты.
4. Интерпретация результатов
Интерпретация кластеров может быть самой сложной частью вашего проекта:
-
Анализ примеров: Просмотрите выборку пользователей из каждого кластера и определите общие черты.
-
Статистический анализ: Рассчитайте такие статистики, как среднее, стандартное отклонение, минимумы и максимумы для каждой переменной.
-
Визуализация: Используйте графики для наглядного представления распределения данных по кластерам. Это может быть полезным для их представления коллегам и клиентам.
5. Итог
Кластеризация — это итеративный процесс. Не бойтесь экспериментировать с различными методами предварительной обработки данных и алгоритмами кластеризации. Со временем вы научитесь понимать, какие подходы дают наиболее значимые результаты для вашей специфической задачи.
Удачи в вашей новой роли! Вы на правильном пути к освоению навыков анализа и кластеризации данных, которые помогут вам добиться успеха в вашей карьере.