***一期的 KDnuggets 調(diào)查展示了一份數(shù)據(jù)科學(xué)家使用度***的算法列表，這份列表中包含了很多驚喜，包括最學(xué)術(shù)的算法和面向產(chǎn)業(yè)化的算法。

哪些方法/算法是您在過(guò)去 12 個(gè)月中運(yùn)用到一個(gè)實(shí)際的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的應(yīng)用程序中的?

這是基于 844 個(gè)投票者的結(jié)果。

排名前十的算法以及他們的投票者的比例分布如下：

圖 1 ：數(shù)據(jù)科學(xué)家使用度***的 10 大算法

每個(gè)受訪者平均使用 8.1 個(gè)算法，這相比于 2011 的相似調(diào)查顯示的結(jié)果有了巨大的增長(zhǎng)。

與 2011 年關(guān)于數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)查相比，我們注意到最常用的方法仍然是回歸、聚類(lèi)、決策樹(shù)/Rules 和可視化。相對(duì)來(lái)說(shuō)***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/序列分析，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，從 2011 年的 57.9% 至 2016 年的 67.1%，同比增長(zhǎng) 16%

***算法在 2016 年的調(diào)查中有了新的上榜名單：

• K-近鄰，46%
• 主成分分析，43%
• 隨機(jī)森林，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%

***幅下降的有：

• 關(guān)聯(lián)規(guī)則，從 2011 年的 28.6% 至 2016 年的 15.3%，同比下降 47%
• 隆起造型，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%

下表顯示了不同的算法類(lèi)型的使用：監(jiān)督算法、無(wú)監(jiān)督算法、元算法，以及職業(yè)類(lèi)型決定的對(duì)算法的使用。我們排除 NA(4.5%)和其他(3%)的職業(yè)類(lèi)型。

表 1：根據(jù)職業(yè)類(lèi)型顯示的不同算法使用度

我們注意到，幾乎每個(gè)人都使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

政府和產(chǎn)業(yè)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家比學(xué)生和學(xué)術(shù)研究人員使用更多不同類(lèi)型的算法，而產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家們更傾向于使用元算法。

接下來(lái)，我們根據(jù)職業(yè)類(lèi)型分析了前 10 名的算法+深度學(xué)習(xí)使用情況。

表 2：根據(jù)職業(yè)類(lèi)型分類(lèi)的 10 大算法+深度學(xué)習(xí)使用情況

為了更明顯的看到差異，我們計(jì)算了具體職業(yè)分類(lèi)相比于平均算法使用度的一個(gè)算法偏差，即偏差(ALG，類(lèi)型)=使用(ALG，類(lèi)型)/使用(ALG，所有的)

圖 2：職業(yè)對(duì)算法的使用偏好

我們注意到，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家們更傾向于使用回歸、可視化、統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)森林和時(shí)間序列。政府/非營(yíng)利更傾向于使用可視化、主成分分析和時(shí)間序列。學(xué)術(shù)研究人員更傾向于使用主成分分析和深度學(xué)習(xí)。學(xué)生普遍使用更少的算法，但多為文本挖掘和深度學(xué)習(xí)。

接下來(lái)，我們看看某一具體地域的參與度，表示整體的 KDnuggets 的用戶(hù)：

• 美國(guó)/加拿大，40%
• 歐洲，32%
• 亞洲，18%
• 拉丁美洲，5%
• 非洲/中東，3.4%
• 澳洲/新西蘭，2.2%

由于在 2011 年的調(diào)查中，我們將產(chǎn)業(yè)/政府分在了一組，而將學(xué)術(shù)研究/學(xué)生分在了第二組，并計(jì)算了算法對(duì)于業(yè)界/政府的親切度：

因此親切度為 0 的算法表示它在產(chǎn)業(yè)/政府和學(xué)術(shù)研究人員或?qū)W生之間的使用情況對(duì)等。越高 IG 親切度表示算法越被產(chǎn)業(yè)界普遍使用，反之越接近「學(xué)術(shù)」。

最「產(chǎn)業(yè)」的算法是：

• 異常檢測(cè)，1.61
• 生存分析，1.39
• 因子分析，0.83
• 時(shí)間序列/序列，0.69
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則，0.5

而 uplifting modeling 又是最「產(chǎn)業(yè)的算法」，令人驚訝的發(fā)現(xiàn)是，它的使用率極低 – 只有 3.1% – 是本次調(diào)查的算法中***的。

最學(xué)術(shù)的算法是：

• 常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，-0.35
• 樸素貝葉斯，-0.35
• 支持向量機(jī)，-0.24
• 深度學(xué)習(xí)，-0.19
• EM，-0.17

下圖顯示了所有的算法及其產(chǎn)業(yè)/學(xué)術(shù)親切度。

圖 3：KDnuggets 投票：最常被數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的算法：產(chǎn)業(yè)界 VS 學(xué)術(shù)界

下表有關(guān)于算法的細(xì)節(jié)、兩次調(diào)查中使用算法的比例、以及像上面解釋的產(chǎn)業(yè)親切度。

接下來(lái)的圖表展示了算法的細(xì)節(jié)，按列

N：根據(jù)使用度排名

• 算法：算法名稱(chēng)，
• 類(lèi)型：S – 監(jiān)督，U – 無(wú)監(jiān)督，M – 元，Z – 其他，
• 在 2016 年調(diào)查中使用這種算法的調(diào)查者比例
• 在 2011 年調(diào)查中使用這種算法的調(diào)查者比例
• 變動(dòng)(%2016 年/2011% – 1)，
• 產(chǎn)業(yè)親切度(如上所述)

表 3：KDnuggets 2016 調(diào)查：數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的算法