Wprowadzenie do analizy danych
W tym artykule zobaczymy zarys Co to jest analiza danych ?. W świecie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i analizy danych jednym z najczęściej używanych terminów jest analiza danych. Możemy powiedzieć, że analiza danych pomaga firmom zrozumieć, jaką strategię powinny zastosować i gdzie ją zastosować. Zanim przejdziemy do szczegółów analizy danych, musimy zrozumieć, czym jest analiza danych i dlaczego analiza danych jest w ogóle potrzebna.
Co to jest analiza danych?
Analiza danych odnosi się do techniki analizy danych w celu zwiększenia wydajności i rozwoju działalności. Jest to proces kontroli, czyszczenia, przekształcania i modelowania danych.
Dlaczego potrzebujemy analizy danych?
Potrzebujemy analizy danych zasadniczo z powodów wymienionych poniżej:
- Zbierz ukryte spostrzeżenia.
- Generowanie raportów na podstawie dostępnych danych.
- Wykonaj analizę rynku.
- Poprawa strategii biznesowej.
Kim jest analityk danych?
Analityk danych to osoba, która zbiera dane z różnych źródeł oraz struktury i modeli w celu znalezienia wzorca do wygenerowania raportu. Różne branże próbują zebrać różnorodny zestaw danych, aby stworzyć z niego model. Na przykład firmy z sektora produkcyjnego rejestrują różne parametry, takie jak stan kolejki dla jednostki produkcyjnej i sposób, w jaki można ją zsynchronizować z innymi jednostkami, takimi jak zapewnienie jakości, pakowanie i jednostka magazynująca, aby zapewnić minimalne przestoje. Chodzi tutaj o ograniczenie bezczynności zasobów, co zwiększy produktywność bez wpływu na koszty. Podobnie jak przemysł wytwórczy, inne branże, takie jak przemysł gier, śledzą nagrody dla swoich użytkowników, a firmy dostarczające żywność mogą śledzić nawyki żywieniowe ludzi w określonych strukturach demograficznych.
Podstawowe etapy analizy danych
Teraz omówimy kilka podstawowych kroków analizy danych:
Krok 1: Podstawowym zadaniem tutaj byłoby profilowanie danych. W obecnej strukturze większość tradycyjnego przemysłu nie jest nawet świadoma danych, które już posiadają, ponieważ we wcześniejszych dniach nie było wyraźnego rozróżnienia między danymi dotyczącymi interakcji a danymi transakcyjnymi. Dlatego największym wyzwaniem w przypadku implementacji uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji jest ustalenie, gdzie znajdują się dane i jak się one znajdują. Obejmuje to profilowanie danych przy użyciu ogromnej ilości danych i wyszukiwanie właściwości takich jak poprawność danych, kompletność danych, zerowy odsetek, a przede wszystkim trafność i kategoryzacja dostępnych danych.
Krok 2: Następnie musimy przechowywać te dane przy użyciu dowolnej niestrukturalnej metody przechowywania danych. Jest to to samo, co przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych za pośrednictwem istniejącej infrastruktury dużych zbiorów danych. Infrastruktura pamięci masowej współczesnej epoki różni się od tradycyjnego RDBMS. Teraz infrastruktura Big Data może wydobywać informacje z nieustrukturyzowanych danych, takich jak komentarz na Facebooku lub wiadomość wysłana za pośrednictwem poczty elektronicznej.
Krok 3: Kolejnym krokiem byłoby zbudowanie modelu po kategoryzacji i grupowaniu danych. Po przygotowaniu modelu danych system zacznie wyodrębniać informacje.
Krok 4: Gdy dane zaczną płynąć, różne dane, takie jak dane interakcji i dane transakcyjne, mogą zostać skorelowane i przetworzone w celu ustalenia wzorca, który nie tylko będzie w stanie utworzyć raport na temat danych historycznych, ale także będzie w stanie zdefiniować jasną strategię dla przyszłość po wprowadzeniu do silnika AI.
Rodzaje analizy danych
Analiza danych może być różnego rodzaju:
1. Analiza opisowa
Tego rodzaju analiza mówi przedsiębiorstwu, co właściwie poszło dobrze, a co poszło nie tak, jak na przykład śpiączka, gdy restauracja dowiaduje się, że użytkownicy, którzy raz zamówili pizzę, wciąż zmieniali kolejność, ale risotto nie zmienia kolejności. daje restauracji wskazówkę, że powinni poprawić przepis na swoje risotto i skupić się na pizzy, aby utrzymać działalność firmy.
2. Analiza diagnostyczna
To wyjaśnia, dlaczego coś się stało, jeśli weźmiesz przykład BlackBerry, dane pokazują, gdy rynek iPhone'ów zaczyna boom dzięki telefonom z ekranem dotykowym bez klawiatury, sprzedaż telefonów komórkowych BlackBerry spadła i znacznie utraciła swój udział w rynku. To jest prawdziwy przykład analizy diagnostycznej.
3. Analiza predykcyjna
Ten rodzaj strategii analitycznej informuje firmę, co może się wydarzyć. Innym przykładem tego może być Kodak. Tam, gdzie spóźnili się z uświadomieniem sobie, że w końcu fotografia filmowa wyginie, a nowa przyszłość będzie cyfrowa, więc ich analiza predykcyjna zawiodła, a inni, tacy jak Nikon, Canon, Sony zdobyli rynek. Kodak spóźnił się z wejściem na rynek aparatów cyfrowych, dla nich to już koniec.
4. Analiza preskryptywna
Niniejsza analiza ma na celu zrozumienie i opisanie przyszłego kierunku działania w celu rozwoju lub utrzymania obecnej działalności. ogólnie rzecz biorąc, firmy używają technik uczenia się i algorytmów do określania przyszłych reguł biznesowych. Przykładem może być to, że każda firma telekomunikacyjna rozumie, że ponieważ telefony stają się coraz lepsze w obliczeniach, połączenia będą mniej priorytetowe, a nacisk zostanie położony na zużycie danych mobilnych.
Popularne narzędzia analizy danych
Przyjrzyjmy się niektórym szeroko stosowanym narzędziom do analizy danych wraz z niektórymi narzędziami, które są liderami rynku w tym segmencie:
- Tableau: Może utworzyć wizualizację danych, pulpit nawigacyjny i raport z analizy po podłączeniu do różnych źródeł danych. To narzędzie działa na nieustrukturyzowanych danych, dlatego jest kompatybilne z Big Data.
- Power BI: wcześniej było to rozszerzenie do MS Excel, później stało się oddzielnym narzędziem. Jest lekki i często aktualizowany.
- R i Python: Jeśli lubisz niestandardowe kodowanie i dostosowywanie, R i Python jest dla Ciebie opcją. R jest lepszy do analizy statystycznej, gdy Python ma wbudowane biblioteki analizy danych.
- Apache Spark: Apache Spark to szybki, lekki i wielkoskalowy procesor danych, który wykonuje dane z klastrów dużych zbiorów danych i może szybko przetwarzać dużą część danych.
Wniosek
Możemy powiedzieć, że prawidłowe wykorzystanie danych może dać nowy zestaw wglądu każdej firmie, co zapewni efektywne wykorzystanie zasobów, lepsze zrozumienie klienta i rynku, co ostatecznie spowoduje wzrost biznesu.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po analizie danych ?. Tutaj omawiamy różne typy analizy danych wraz z narzędziami do idealnego zarządzania danymi. Możesz także przejrzeć nasze sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 8 najlepszych bezpłatnych narzędzi analizy danych
- Wprowadzenie do rodzajów technik analizy danych
- Analiza danych a analiza danych - najważniejsze różnice
- Co to jest integracja danych?
- Rodzaje analizy danych | Różne metodyki