Вопрос или проблема
Вопрос
Я не очень знаком с названиями общепринятых алгоритмов в Data Science, и мне кажется, что это то, что часто используется, и, следовательно, должно иметь название – хочу обратиться к его правильному названию ради правильной документации в кодовой базе. Я реализовал алгоритм, который -наверное- похож на TF-IDF (единственный похожий алгоритм, который я знаю по названию), он работает с набором данных, содержащим строковый и численный столбцы, вот как алгоритм работает на примерной таблице:
| Вход (str) | Выход (float) |
|---|---|
| a | 2.0 |
| b | 0.0 |
| a | 1.0 |
| a | 6.0 |
| c | 8.0 |
| c | 4.0 |
Шаг 1
группируем по входным данным и находим среднее значение выхода
| Вход (str) | Среднее значение выхода (float) |
|---|---|
| a | 3.0 |
| b | 0.0 |
| c | 6.0 |
Шаг 2
Рассчитываем ранг входных данных на основе порядка их столбца Выход
| Вход (str) | Ранг (float) |
|---|---|
| a | 2.0 |
| b | 1.0 |
| c | 3.0 |
Шаг 3
Затем мы отображаем входные строки на этот новый ранг
| Вход (float) | Выход (float) |
|---|---|
| 2.0 | 2.0 |
| 1.0 | 0.0 |
| 2.0 | 1.0 |
| 2.0 | 6.0 |
| 3.0 | 8.0 |
| 3.0 | 4.0 |
Последующий вопрос
Предположим, что ответ не дает ответа на этот вопрос, как это называется для произвольного метода агрегации, например, мы берем медиану или максимум вместо нахождения среднего на первом шаге.
.
Ответ или решение
Введение в теорию:
TF-IDF (Термины-Формула Обратной Частоты Документа) является популярным методом в информационном поиске и текстовой аналитике. Он измеряет важность термина в контексте документа, учитывая как часто термин встречается в документе, так и как часто он встречается в наборе документов в целом. Ваша задача, однако, отличается по своей сути от TF-IDF, и она скорее связана с обобщенной обработкой и сортировкой данных. Целью данного пользователя является нахождение алгоритмического подхода к обработке данных, где один из ключевых аспектов заключается в ранжировании элементов на основе агрегированных значений.
Пример:
Предложенный вами алгоритм можно охарактеризовать следующим образом:
1. Вы выполняете агрегацию данных, группируя их по одной из колонок и вычисляя среднее значение другой колонки. Этот шаг напоминает методы агрегирования данных, такие как вычисление средней, медианной или максимальной величины.
2. Полученные средние значения далее используются для ранжирования элементов, что позволяет понять относительное положение элементов внутри группы.
3. Потом вы применяете ранги к исходным данным, что помогает преобразовать их в более удобную для анализа форму.
Применение и поиск аналогий:
Ваш алгоритм является примером обобщенного подхода к обработке данных, включающего агрегацию и ранжирование. В отличие от TF-IDF, который специфичен для текстовой аналитики, ваш метод можно применять ко многим типа данных, объединяя агрегационные функции с ранжированием.
Этот тип задачи может быть также обнаружен в таких областях, как Data Wrangling (подготовка и изменение данных) и Exploratory Data Analysis (исследовательский анализ данных). В подобных сценариях часто требуется не просто агрегация, но и более сложная обработка, включающая ранжирование, нормализацию и различные виды фильтрации.
Если вернуться к терминологии, конкретного названия для алгоритма, полностью аналогичного вашему, может не существовать. Тем не менее, его можно описать как “агрегирование и ранжирование данных” или “обобщенная структура ранжирования”.
Относительно вашего дополнительного вопроса о применении других агрегатов, например медианы или максимума, можно упомянуть, что это вносит лишь изменения в первый шаг алгоритма, не меняя его основную структуру. Таким образом, это по-прежнему остается частью процесса агрегации и ранжирования, где просто изменяется метод агрегации.
Заключение:
Ваш алгоритм демонстрирует универсальную стратегию обработки данных, которая может быть адаптирована под различные аналитические задачи. Несмотря на отсутствие конкретной имени, подобные алгоритмы находят широкое применение в аналитике данных путем адаптации общеизвестных способов агрегации и сортировки для структурирования и улучшения данных. Рассматривая потенциал алгоритма в более общем контексте, его можно интегрировать в различные процессы анализа данных, чтобы получить ценную информацию из сложных наборов как структурированных, так и неструктурированных данных.
Продолжая ваше исследование, стоит углубляться в такие аспекты, как адаптация агрегации и использование различных методов фильтрации и нормализации для достижения более эффективной обработки данных. На сегодняшний день, такие исследования могут сыграть важную роль в разработке инновационных решений для анализа и обработки больших объемов данных.