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| 本文作者： 李尊 | 2016-09-18 18:38 |
導(dǎo)讀：本文來(lái)自于KDnuggets所做的十大算法調(diào)查，對(duì)于數(shù)據(jù)工程師常用的算法進(jìn)行排名，并對(duì)其在2011-2016年間的變化進(jìn)行介紹。
基于調(diào)查，KDnuggets總結(jié)出了數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的十大算法，它們分別是：
1. Regression 回歸算法
2. Clustering 聚類(lèi)算法
3. Decision Trees/Rules 決策樹(shù)
4. Visualization 可視化
5. k-Nearest Neighbor 鄰近算法
6. PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析算法
7. Statistics 統(tǒng)計(jì)算法
8. Random Forests 隨機(jī)森林算法
9. Time series/Sequence 時(shí)間序列
10. Text Mining 文本挖掘
其中，受訪者表示平均使用了8.1個(gè)算法，相比2011年類(lèi)似的調(diào)查大幅提高了。
與2011年的類(lèi)似調(diào)查對(duì)比我們發(fā)現(xiàn)最流行的算法還是回歸算法、聚類(lèi)算法、決策樹(shù)和可視化。相對(duì)來(lái)說(shuō)最大的增長(zhǎng)是由 (pct2016 /pct2011 - 1) 測(cè)定的以下算法：
Boosting，從 2011 年的 23.5% 至 2016 年的 32.8％，同比增長(zhǎng) 40％
文本挖掘，從 2011 年的 27.7% 至 2016 年的 35.9％，同比增長(zhǎng) 30％
可視化，從 2011 年的 38.3% 至 2016 年的 48.7％，同比增長(zhǎng) 27％
時(shí)間序列，從 2011 年的 29.6% 至 2016 年的 37.0%，同比增長(zhǎng) 25％
異常/偏差檢測(cè)，從 2011 年的 16.4% 至 2016 年的 19.5％，同比增長(zhǎng) 19％
集成方法，從 2011 年的 28.3％至 2016 年的 33.6％，同比增長(zhǎng) 19％
支持向量機(jī)，從 2011 年的 28.6% 至 2016 年的 33.6％，同比增長(zhǎng) 18％
回歸算法，從 2011 年的 57.9% 至 2016 年的 67.1％，同比增長(zhǎng) 16％
另外，2016年最流行的新算法分別是：
K-近鄰，46％
主成分分析，43％
隨機(jī)森林算法，38％
優(yōu)化，24％
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 深度學(xué)習(xí)，19％
奇異值分解，16％
下降最多的分別是：
關(guān)聯(lián)規(guī)則，從 2011 年的 28.6% 至 2016 年的 15.3％，同比下降 47％
增量模型，從 2011 年的 4.8% 至 2016 年的 3.1％，同比下降 36％
因素分析，從 2011 年的 18.6% 至 2016 年的 14.2％，同比下降 24％
生存分析，從 2011 年的 9.3% 至 2016 年的 7.9％，同比下降 15％
我們注意到幾乎所有人都在使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
政府和工業(yè)界數(shù)據(jù)科學(xué)家比學(xué)生或者學(xué)術(shù)研究院使用更多不同的算法，而且工業(yè)界數(shù)據(jù)科學(xué)家更傾向于使用元算法。
下面，我們繼續(xù)通過(guò)雇員的類(lèi)型來(lái)分析最流行的10個(gè)算法和深度學(xué)習(xí)。
為了讓這些差異更容易觀看，我們針對(duì)特定雇員類(lèi)型相關(guān)的平均算法使用量設(shè)計(jì)了一個(gè)算法。
Bias(Alg,Type)=Usage(Alg,Type)/Usage(Alg,All) - 1.
我們注意到：
工業(yè)界數(shù)據(jù)科學(xué)家更傾向于使用回歸算法、可視化、統(tǒng)計(jì)算法、隨機(jī)森林算法以及時(shí)間序列
政府/非盈利組織更傾向于使用可視化、主成分分析算以及時(shí)間序列
學(xué)術(shù)界研究人員更傾向于使用主成分分析算法和深度學(xué)習(xí)
學(xué)生一般使用的算法較少，但是它們會(huì)做更多的文本挖掘以及深度學(xué)習(xí)
另外，參與投票的讀者主要來(lái)自于
美國(guó)/加拿大, 40%
歐洲, 32%
亞洲, 18%
拉丁美洲, 5.0%
非洲/中東, 3.4%
澳大利亞/新西蘭, 2.2%
在 2011 年的調(diào)查中，我們將產(chǎn)業(yè)/政府分在了同一組，將學(xué)術(shù)研究人員/學(xué)生分在了第二組，另外通過(guò)算法對(duì)于業(yè)界/政府的“親切度”進(jìn)行了計(jì)算：
N(Alg,Ind_Gov) / N(Alg,Aca_Stu)
------------------------------- - 1
N(Ind_Gov) / N(Aca_Stu)
親切度為 0 的算法表示其在產(chǎn)業(yè)/政府和學(xué)術(shù)研究人員/學(xué)生之間的使用情況對(duì)等。IG親切度越高表示該算法越被產(chǎn)業(yè)界普遍使用，反之越“學(xué)術(shù)”。
其中，最“產(chǎn)業(yè)”的算法是：
增量模型Uplift modeling，2.01
異常檢測(cè)Anomaly Detection，1.61
生存分析Survival Analysis，1.39
因子分析Factor Analysis，0.83
時(shí)間序列Time series/Sequences，0.69
關(guān)聯(lián)規(guī)則Association Rules，0.5
其中增量模型Uplift modeling又一次成了最“產(chǎn)業(yè)”的算法，但是令人驚訝的是其使用率確很低—只有3.1%，幾乎是這次調(diào)查中使用率最低的算法。
最“學(xué)術(shù)”的算法是：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Neural networks - regular, -0.35
樸素貝葉斯Naive Bayes, -0.35
支持向量機(jī)SVM, -0.24
深度學(xué)習(xí)Deep Learning, -0.19
EM, -0.17
下圖是所有算法以及它們?cè)诋a(chǎn)業(yè)界/學(xué)術(shù)界的親切度：
數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的算法 工業(yè)界 vs 學(xué)術(shù)界
匯總表格中各項(xiàng)含義分別是：
N：根據(jù)使用度排名
Algorithm：算法名稱(chēng)，
類(lèi)型：S - 監(jiān)督，U - 無(wú)監(jiān)督，M - 元，Z - 其他，
%指代調(diào)查中使用這種算法的調(diào)查者比例
Change—變動(dòng)（％2016 年/2011％ - 1），
Industry Affinity—產(chǎn)業(yè)親切度（前文中提到）
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題圖來(lái)子Data Scientists at Work
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