Introducere în analiza datelor

În acest articol, vom vedea o prezentare a tipurilor de analize de date. În era secolului XX, cea mai remarcabilă schimbare este modul în care datele au devenit parte a sistemului nostru de luare a deciziilor în fiecare domeniu al vieții noastre. Nu există nici o îndoială că „Datele sunt uleiul nou” al fiecărui sector. Acum, odată cu creșterea lățimii de bandă aproape infinită, un nou set de provocări sosesc cu privire la modul în care folosim această scară imensă de date în mod eficient și obținem informații importante din date. Alături de scala mare de date, zgomotul crește treptat, analiza datelor este o colecție de diverse metodologii și mentalități pentru a obține cele mai bune rezultate din datele disponibile și a transforma datele brute într-o valoare de afaceri sau socială.

Tipuri de analiză a datelor

Pe baza metodologiilor utilizate, analiza datelor poate fi împărțită în următoarele patru părți:

  • Analiză descriptivă
  • Analiza datelor exploratorii
  • Analiza predictivă
  • Analiza inferențială

1. Analiza descriptivă

Analiza descriptivă este modalitatea numerică de a obține informații despre date. În analiza descriptivă, obținem o valoare rezumată a variabilelor numerice. Să presupunem că analizați datele de vânzare ale unui producător de mașini. În literatura de analiză descriptivă, veți căuta întrebări precum care este media, modul prețului de vânzare al unui tip de mașină, care a fost veniturile realizate prin vânzarea unui anumit tip de mașină etc. Putem obține tendința centrală și dispersia variabilelor numerice ale datelor utilizând acest tip de analiză. În majoritatea cazurilor practice de utilizare a științei datelor, analiza descriptivă vă va ajuta să obțineți informații la nivel înalt ale datelor și să vă obișnuiți cu setul de date. Terminologiile importante ale analizei descriptive sunt:

  • Media (media tuturor numerelor dintr-o listă de numere)
  • Mod (numărul cel mai frecvent dintr-o listă de numere)
  • Mediană (valoarea medie a unei liste de numere)
  • Abaterea standard (cantitatea de variație a unui set de valori de la valoarea medie)
  • Varianță (pătrat de abatere standard)
  • Intervalul inter-quartile (valori cuprinse între 25 și 75 percentile unei liste de numere)

În python, biblioteca pandas oferă o metodă numită „descrie”, care oferă informații descriptive despre cadrul de date. De asemenea, folosim alte biblioteci, cum ar fi modelul de statistici sau ne putem dezvolta codul după caz.

2. Analiza datelor exploratorii

Spre deosebire de analiza descriptivă a datelor în care analizăm datele în mod numeric, analiza datelor exploratorii este modalitatea vizuală de a analiza datele. După ce vom avea o înțelegere de bază a datelor la îndemână prin analize descriptive, vom trece la analiza exploratorie a datelor. De asemenea, putem împărți analiza datelor exploratorii în două părți:

  • Analiza Uni Variate (caracteristica explorării unei singure variabile)
  • Analiza multivariate (analiza comparativă a mai multor variabile, dacă comparăm corelația a două variabile, se numește analiză bivariate)

În modul vizual de analiză a datelor, utilizăm diferite tipuri de comploturi și grafice pentru analiza datelor. Pentru a analiza o singură variabilă (analiză univariată) putem folosi o diagramă de bare, histograme, diagramă de casetă cu biciul, vioară, etc. Pentru analiza multivariată, utilizăm complotul de împrăștiere, comploturi, comploturi multidimensionale etc.

Dar de ce avem nevoie de analiza datelor exploratorii?

  • Analiza datelor exploratorii oferă un mod vizual de a descrie datele, ceea ce ajută la identificarea mai clară a caracteristicilor datelor.
  • Ne ajută să identificăm ce caracteristici sunt mai importante. Acest lucru este util în special atunci când avem de-a face cu date de înaltă dimensiune. (adică metode precum PCA și T-SNE ajută la reducerea dimensionalității).
  • Este o metodă eficientă de a explica rezultatul suportat executivilor și deținătorilor de tehnici care nu sunt tehnici.

În python, există multe biblioteci pentru a efectua analiza datelor exploratorii. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh etc. sunt cele mai populare printre acestea.

3. Analiza predictivă

Ce se întâmplă dacă știm dinainte greșelile pe care le vom face în viitor? Vom încerca să le evităm pe cele corecte? Analiza predictivă nu este decât modalitatea cea mai științifică de a prezice rezultatele viitoare prin analizarea evenimentelor istorice. Inima științei datelor se bazează pe o analiză predictivă. Analiza predictivă ne ajută să răspundem la următoarele întrebări: „Putem prevedea dacă un cumpărător va cumpăra sau nu un anumit produs?” Sau „Putem estima costul total pe care un asigurator trebuie să-l plătească pentru creanțe? „Sau„ Putem estima cantitatea de precipitații în musonul viitor? ”

Analiza predictivă ne ajută să oferim rezultatul aproximativ sau cel mai probabil al întrebărilor importante care rezultă apoi în schimbări masive de afaceri și schimbări socio-economice. Modelele de învățare automată sunt dezvoltate pe baza datelor istorice pentru a prezice rezultatul unor evenimente viitoare similare nevăzute.

4. Analiza inferențială

Analiza inferențială este literatura de știință a datelor, în timp ce prezicem rezultatul referențial pentru mai multe sectoare. De exemplu, derivând indicele prețurilor de consum sau venitul pe cap de locuitor. Nu este posibil să ajungeți la fiecare consumator unul câte unul și să calculați. În loc de aceasta, luăm probe științifice de la populație și, cu ajutorul analizei statistice, obținem indicele.

Concluzie

În acest articol, am discutat despre diferitele metodologii de analiză a datelor. Avem nevoie să folosim toate aceste metode sau putem folosi oricare dintre ele? Ei bine, acum se bazează pe cazul de utilizare și domeniul aplicației. Dar, în majoritatea cazurilor, vom începe cu analiza descriptivă și exploratorie a datelor și vom dezvolta modele predictive pentru a prezice rezultatele viitoare.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru Tipurile de analiză a datelor. Aici vom discuta o scurtă privire de ansamblu asupra Analizei datelor și a diferitelor metodologii bazate pe cazul de utilizare și domeniul aplicației. De asemenea, puteți parcurge articolele noastre sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Top 8 Instrumente gratuite de analiză a datelor
  2. Introducere în tipuri de tehnici de analiză a datelor
  3. Analiză de date și analiză de date - diferențe de top
  4. Aflați conceptul de integrare a datelor

Categorie:

Date mare