翻译|姜范波 lizyjieshu
校对|Lorine
最新的KDnuggets调查统计了数据科学家们实际工作中最常使用的算法，在大多数学术和产业界，都有惊人发现哦!
根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法?
于是就有了以下基于844份答卷的结果。
排名前十的算法和它们在投票者中所占比例
图1：数据科学家最常用的10大算法，所有算法见文末表格
每个受访者平均用到了8.1种算法，这相比于 2011 的相似调查显示的结果有了巨大的增长。
相比2011年对数据分析算法的调查，我们注意到最常用的方法仍然是回归，聚类，决策树/规则以及可视化。比例增幅最大的是(增幅=%2016/%2011 -1)：
- Boosting算法，提升了40%。由2011年的23.5%提升倒2016年的40%
- 文本挖掘(Text Mining)，提升了30%。从27.7%提升到35.9%
- 可视化(Visualization)，提升了27%。从38.3%提升到48.7%
- 时间序列/序列分析(Time series/Sequence analysis)，提升了25%。从29.6%提升到37.0%
- 异常检测(Anomaly/Deviation detection)，提升了19%，从16.4%提升到19.5%
- 组合方法(Ensemble methods)，提升了19%，从28.3%提升到33.6%
- 支持向量机(SVM)，提升了18%，从28.6%提升到33.6%
- 回归(Regression)，提升了16%，从57.9%提升到67.1%
2016年新秀中最为流行的是
- K-最近邻法(K-nearestneighbors), 46%
- 主成分分析(PCA), 43%
- 随机森林(Random Forests), 38%
- 优化(Optimization), 24%
- 神经网络-深度学习(Neural networks - Deep Learning), 19%
- 奇异值分解(Singular ValueDecomposition), 16%
降幅最大的是
- 关联规则(Associationrules),下降了47%，从28.6%降为15.3%
- Uplift modeling,下降了36%，从4.8% 降为3.1%(出人意料的低，因为有很多相关文献发表)
- 因子分析(Factor Analysis),下降了24%，从18.6%降为14.2%
- 存活分析(SurvivalAnalysis),下降了15%，从9.3%将为7.9%
下面的表格显示了不同的算法类型的使用场所：监督算法，无监督算法，元算法和其它算法。应用类型未知(NA，4.5%)或者其它职业类型(3%)的不包括在内。
表1：不同职业类型的算法使用
我们注意到，几乎所有的人都在使用监督学习算法。政府和产业界的数据科学家们使用的算法类型比学生和科学界要多。产业数据科学家们更倾向于使用元算法。
不同职业类型最常用的10大算法+深度学习情况
接下来，我们分析了不同职业类型最常用的10大算法+深度学习情况
表2: 不同职业类型的10大算法+深度学习
为了更清楚地展示这些差异，我们用一个公式来计算不同职业类型的算法使用率偏倚：
偏倚=某种职业类型的算法使用率/所有职业类型的算法使用率-1
图2：不同场所的算法使用率偏倚
我们注意到，产业数据科学家们更倾向于用回归，可视化，统计，随机森林和时间序列。政府/非盈利组织则更倾向于使用可视化，主成分分析和时间序列。学术界的研究人员们更多的用到主成分分析和深度学习。学生们普遍使用的算法较少，但多用到文本挖掘和深度学习。
接下来，我们看看某一具体地域的参与度，表示整体的KDnuggets用户。
参与调查人员的地区分布：
- 美国/加拿大, 40%
- 欧洲, 32%
- 亚洲, 18%
- 拉丁美洲, 5.0%
- 非洲/中东, 3.4%
- 澳大利亚/新西兰, 2.2%
在2011年的调查中，我们把产业和政府两个行业的被调查者合为一组，把学术研究者和学生合为一组，然后计算行业政府组的算法使用亲切度：
(行业政府组的算法使用率/学术学生组的算法使用率)/(行业政府组的人数/学术学生组的人数)-1
因此，亲切度为0的算法表示它在产业/政府组和学术学生组使用率相同。越高IG亲切度说明该算法越偏向于产业，结果越小则算法越偏向于学术。
最偏向于“产业算法”是：
- uplifting modelling, 2.01
- 异常检测, 1.61
- 存活分析, 1.39
- 因子分析, 0.83
- 时间序列/序列分析, 0.69
- 关联规则, 0.5
尽管uplift modeling再次成为最偏向于“行业算法”，令人吃惊的却是它使用率极低，只有3.1%，是整个调查中比例最低的。
最偏向于“学术算法”是：
- 神经网络, -0.35
- 朴素贝叶斯, -0.35
- 支持向量机, -0.24
- 深度学习, -0.19
- 最大期望, -0.17
下图显示了所有算法及其产业/学术亲切度。
图3：KDnuggets调研：数据科学家使用最多的算法：产业与学术领域对比
下表是所有算法调研结果的细节，分别是2016年受访人群使用比例，2011年使用比例，变化(2016年比例/2011年比例-1)以及上文提及的产业亲切度。
表3：KDnuggets2016调研：数据科学家使用的算法
下方的表格是所有算法的调研结果细节，不同列依次代表的是：
- 排名: 根据使用比例的排名
- 算法：算法名称
- 类型: S – 有监督, U – 无监督, M – 元(meta), Z – 其他方法,
- 在2016年调查中使用该算法的人数比例
- 在2016年调查中使用该算法的人数比例
- 变化：(%2016 / %2011 -1),
- 产业亲切度见上文的解释.
表4：KDnuggets 2016 调研：数据科学家使用的算法
来源：http://www.kdnuggets.com/2016/09/poll-algorithms-used-data-scientists.html
【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】
