Introducere în analiza datelor
În acest articol, vom vedea o sinteză despre Ce este analiza datelor ?. În lumea inteligenței artificiale, a învățării automate și a științei datelor, unul dintre cei mai folosiți termeni este analiza datelor. Putem spune că analiza datelor ajută întreprinderile să înțeleagă ce strategie ar trebui să aplice și unde să o aplice. Înainte de a intra în detalii despre Analiza datelor trebuie să înțelegem ce este analiza datelor și de ce este necesară analiza datelor.
Ce este analiza datelor?
Analiza datelor se referă la tehnica de analiză a datelor pentru îmbunătățirea productivității și creșterea afacerilor. Este procesul de inspecție, curățare, transformare și modelare a datelor.
De ce avem nevoie de analiza datelor?
Avem nevoie de analiză de date în principal din motivele menționate mai jos:
- Adunați perspective ascunse.
- Pentru a genera rapoarte pe baza datelor disponibile.
- Efectuați analiza pieței.
- Îmbunătățirea strategiei de afaceri.
Cine este un analist de date?
Analistul de date este o persoană care colectează date din diverse surse și structura și modelele pentru a găsi un model pentru a genera raportul. Diverse industrii încearcă să adune un set divers de date pentru a crea un model din acesta. De exemplu, companiile din sectorul producției înregistrează diferiți parametri precum starea cozii pentru unitatea de producție și modul în care poate fi sincronizată cu alte unități, cum ar fi asigurarea calității, ambalarea și unitatea de depozitare pentru a asigura timpul de oprire minim. Ideea de aici este de a reduce utilizarea inactivă a unei resurse care va crește productivitatea fără a afecta costul. La fel ca industria prelucrătoare, alte industrii, precum industria jocurilor de noroc, urmăresc recompensele pentru utilizatorii lor și companiile de livrare a alimentelor pot ține evidența obiceiului alimentar al oamenilor din anumite structuri demografice.
Etapele de bază ale analizei datelor
Acum vom discuta câțiva pași de bază ai analizei datelor:
Pasul 1: Sarcina principală aici ar fi profilarea datelor. În structura actuală, cea mai mare parte a industriei tradiționale nici măcar nu este conștientă de datele pe care le au deja, deoarece în zilele anterioare nu a existat o distincție clară între datele de interacțiune și datele tranzacționale. Prin urmare, cea mai mare provocare în cazul implementării de Machine Learning sau a implementării AI este de a afla unde se află datele și cum se află datele. Aceasta implică profilarea datelor cu o cantitate foarte mare de date și aflarea proprietăților precum corectitudinea datelor, completitatea datelor, procentul nul și mai ales relevanța și clasificarea datelor disponibile.
Pasul 2: Apoi, trebuie să stocăm aceste date folosind orice metodă de stocare a datelor nestructurate. Acest lucru este identic cu procesarea datelor nestructurate prin intermediul infrastructurii de date mari deja existente. Infrastructura de stocare din epoca modernă este diferită de cea tradițională RDBMS. Acum, infrastructura de date mari poate extrage informații din date nestructurate precum un comentariu pe Facebook sau un mesaj trimis prin e-mail.
Pasul 3: Următorul pas ar fi construirea unui model după clasificarea și gruparea datelor. Odată pregătit un model de date, sistemul va începe să extragă informații.
Pasul 4: Odată ce datele încep să curgă, atunci diverse date precum datele de interacțiune și datele tranzacționale pot fi corelate și procesate pentru a stabili un model care nu numai că va putea crea un raport asupra datelor istorice, dar va putea defini și o strategie clară pentru viitorul atunci când este introdus într-un motor AI.
Tipuri de analiză a datelor
Analiza datelor poate fi de diferite tipuri:
1. Analiza descriptivă
Acest tip de analiză spune întreprinderii ce a mers efectiv și ce a mers greșit în comă atunci când un restaurant știe că acei utilizatori care au comandat pizza odată, au păstrat reordonarea, dar nu există o reordonare pentru risotto-ul lor. aceasta oferă indicelui restaurantului că ar trebui să îmbunătățească rețeta risotto-ului lor și să țină accentul pe pizza pentru a menține afacerea funcțională.
2. Analiza diagnosticului
Acest lucru vă spune de ce s-a întâmplat ceva dacă luați un exemplu de BlackBerry, datele arată pe măsură ce piața iPhone începe să crească cu telefoanele cu ecran tactil fără tastatură, vânzările de telefoane mobile BlackBerry au scăzut și au făcut ca această companie să își piardă cota de piață în mod semnificativ. Acesta este un exemplu în viața reală a analizei diagnostice.
3. Analiza predictivă
Acest tip de strategie analitică spune unei afaceri ce este posibil să se întâmple. Un alt exemplu din viața reală ar fi cazul lui Kodak. Acolo unde au întârziat foarte mult să realizeze că în cele din urmă fotografia de film se va stinge și noul viitor va fi digital, astfel încât analiza lor predictivă a eșuat, iar alții precum Nikon, Canon, Sony au capturat piața. Kodak a întârziat atât de mult să intre pe piața camerelor digitale, fiind deja terminat pentru ei.
4. Analiza prescriptivă
Această analiză urmărește să înțeleagă și să descrie cursul viitor al acțiunilor pentru creșterea sau susținerea activității curente. în general, companiile folosesc tehnici și algoritmi de învățare automată pentru a defini regulile de afaceri care urmează. Un exemplu în acest sens ar putea fi faptul că orice companie de telecomunicații înțelege că, pe măsură ce telefoanele sunt din ce în ce mai bune la calcul, prin urmare, apelul va fi mai puțin prioritizat și accentul va crește consumul de date mobile.
Instrumente populare de analiză a datelor
Să ne uităm la unele instrumente de analiză a datelor utilizate pe scară largă, împreună cu unele instrumente care sunt lideri de piață în acest segment:
- Tabel: Poate crea o vizualizare a datelor, tabloul de bord și raportul de analiză după conectarea la diverse surse de date. Acest instrument funcționează pe date nestructurate, prin urmare, compatibile cu Big Data.
- Power BI: anterior a fost o extensie la MS Excel, ulterior a devenit un instrument separat. Este ușor și se actualizează frecvent.
- R și Python: Dacă vă plac codificarea și personalizarea personalizată, atunci R și Python este opțiunea pentru dvs. R este mai bun pentru analiza statistică, în timp ce Python scoate din casetă bibliotecile de analiză a datelor încorporate.
- Apache Spark: Apache Spark este un procesor de date rapid, ușor și pe scară largă, care execută date din grupuri de date mari și poate prelucra rapid o bucată imensă de date.
Concluzie
Putem spune că utilizarea datelor în mod corespunzător poate oferi un nou set de cunoștințe pentru orice afacere care va asigura utilizarea eficientă a resursei, o mai bună înțelegere a clientului și a pieței, care va duce la creșterea afacerii.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Ce este analiza datelor ?. Aici discutăm diferitele tipuri de analize de date împreună cu Instrumente pentru gestionarea perfectă a datelor. De asemenea, puteți parcurge articolele noastre sugerate pentru a afla mai multe -
- Top 8 Instrumente gratuite de analiză a datelor
- Introducere în tipuri de tehnici de analiză a datelor
- Analiză de date și analiză de date - diferențe de top
- Ce este integrarea datelor?
- Tipuri de analiză a datelor | Metodologie diversă