數(shù)據(jù)科學(xué)家最常使用的十大算法

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本文來自于KDnuggets所做的十大算法調(diào)查，對于數(shù)據(jù)工程師常用的算法進行排名，并對其在2011-2016年間的變化進行介紹。

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，它們分別是：

▲Regression 回歸算法

▲Clustering 聚類算法

▲ Decision Trees/Rules 決策樹

▲Visualization 可視化

▲k-Nearest Neighbor 鄰近算法

▲PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析算法

▲Statistics 統(tǒng)計算法

▲Random Forests 隨機森林算法

▲Time series/Sequence 時間序列

▲Text Mining 文本挖掘

其中，受訪者表示平均使用了8.1個算法，相比2011年類似的調(diào)查大幅提高了。

與2011年的類似調(diào)查對比我們發(fā)現(xiàn)最流行的算法還是。相對來說最大的增長是由 (pct2016 /pct2011 - 1) 測定的以下算法：

Boosting，從 2011 年的 23.5% 至 2016 年的 32.8％，同比增長 40％

文本挖掘，從 2011 年的 27.7% 至 2016 年的 35.9％，同比增長 30％

可視化，從 2011 年的 38.3% 至 2016 年的 48.7％，同比增長 27％

時間序列，從 2011 年的 29.6% 至 2016 年的 37.0%，同比增長 25％

異常/偏差檢測，從 2011 年的 16.4% 至 2016 年的 19.5％，同比增長 19％

集成方法，從 2011 年的 28.3％至 2016 年的 33.6％，同比增長 19％

支持向量機，從 2011 年的 28.6% 至 2016 年的 33.6％，同比增長 18％

回歸算法，從 2011 年的 57.9% 至 2016 年的 67.1％，同比增長 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％

不同領(lǐng)域使用的算法比例

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)通過雇員的類型來分析最流行的10個算法和深度學(xué)習(xí)。

為了讓這些差異更容易觀看，我們針對特定雇員類型相關(guān)的平均算法使用量設(shè)計了一個算法。

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)計算法、隨機森林算法以及時間序列

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自于

美國/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，另外通過算法對于業(yè)界/政府的“親切度”進行了計算：

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Anomaly Detection，1.61

生存分析Survival Analysis，1.39

因子分析Factor Analysis，0.83

時間序列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在產(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

2016數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的算法調(diào)查匯總

匯總表格中各項含義分別是：

N：根據(jù)使用度排名

Algorithm：算法名稱，

類型：S - 監(jiān)督，U - 無監(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（％2016 年/2011％ - 1），

Industry Affinity—產(chǎn)業(yè)親切度（前文中提到）

via：雷鋒網(wǎng)

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