Въведение в анализа на данните

В тази статия ще видим контур за Видовете анализ на данните. В ерата на 21 век вероятно най-забележителната промяна е как данните станаха част от нашата система за вземане на решения във всяка област от нашия живот. Няма съмнение, че „Данните са новата нефт“ на всеки сектор. Сега с увеличаването на почти безкрайната широчина на честотната лента, идва нов набор от предизвикателства за това как ефективно използваме този огромен мащаб на данните и извличаме важни изводи от данните. Наред с големия мащаб на данни, шумът също нараства постепенно, анализът на данни е съвкупност от различни методологии и мисловен начин, за да извлечете най-доброто от наличните данни и да преобразувате суровите данни в някаква бизнес или социална стойност.

Видове анализ на данни

Въз основа на използваните методологии анализът на данните може да бъде разделен на следните четири части:

  • Описателен анализ
  • Изследователски анализ на данните
  • Прогнозен анализ
  • Инферентен анализ

1. Описателен анализ

Описателният анализ е численият начин за получаване на представа за данните. При описателния анализ получаваме обобщена стойност на числовите променливи. Да предположим, че анализирате данните за продажбите на автомобилен производител. В литературата на описателния анализ ще потърсите въпроси като средната стойност, начина на продажната цена на даден тип автомобил, какви са приходите от продажбата на определен тип автомобил и т.н. Можем да получим централната тенденция и дисперсия на числовите променливи на данните, използвайки този тип анализ. В повечето случаи на практическо използване на научните данни, описателният анализ ще ви помогне да получите информация на високо ниво на данните и да свикнете с набора от данни. Важни терминологии на описателния анализ са:

  • Средно (средно за всички числа в списък с числа)
  • Режим (най-често число в списък с числа)
  • Медиана (средна стойност на списък от числа)
  • Стандартно отклонение (размер на изменение на набор от стойности от средната стойност)
  • Вариант (квадрат на стандартно отклонение)
  • Интерквартилен диапазон (стойности между 25 и 75 процентила от списък с числа)

В python библиотеката на pandas предоставя метод, наречен 'description', който предоставя описателна информация за рамката от данни. Ние също така използваме други библиотеки като статистически модел или можем да разработим нашия код според случая.

2. Анализ на проучвателните данни

За разлика от описателния анализ на данните, при който анализираме данните числено, проучвателният анализ на данните е визуалният начин за анализ на данните. След като имаме основно разбиране на наличните данни чрез описателен анализ, ще преминем към проучвателен анализ на данните. Можем също да разделим аналитичните данни на две части:

  • Универсален променлив анализ (изследване на характеристиката на една променлива)
  • Мултиварентен анализ (сравнителен анализ на множество променливи; ако сравним корелацията на две променливи, той се нарича бивариатен анализ)

Във визуалния начин за анализ на данни използваме различни видове диаграми и графики за анализ на данни. За да анализираме една променлива (унивариатен анализ), можем да използваме лента, хистограми, кутия с мустака, скриптова схема и др. За многовариантален анализ използваме графика на разсейване, контурни диаграми, многоизмерни графики и т.н.

Но защо се нуждаем от проучвателен анализ на данни?

  • Изследователският анализ на данни дава визуален начин да се опишат данните, което помага да се идентифицират по-ясно характеристиките на данните.
  • Помага ни да определим кои характеристики са по-важни. Това е особено полезно, когато имаме работа с данни с голям размер. (т.е. методи като PCA и t-SNE помагат за намаляване на размерите).
  • Това е ефективен начин да се обясни настъпилият резултат на ръководителите и нетехническите притежатели на пакети.

В python има много библиотеки за извършване на проучвателен анализ на данни. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh и др. Са най-популярни сред тях.

3. Прогнозен анализ

Какво се случва, ако предварително знаем грешките, които ще направим в бъдеще? Ще се опитаме да избегнем тези нали? Прогнозният анализ не е нищо друго, освен най-научният начин за прогнозиране на бъдещи резултати чрез анализ на исторически събития. Сърцето на науката за данни се основава на прогнозиращ анализ. Прогнозният анализ ни помага да отговорим на следните въпроси: „Можем ли да предвидим дали купувач ще закупи конкретен продукт или не?“ Или „Можем ли да преценим общите разходи, които застрахователят трябва да плати за претенциите? „Или„ Можем ли да преценим количеството валежи в предстоящия мусон? “

Прогнозният анализ ни помага да дадем приблизителния или най-вероятния резултат от важните въпроси, които след това водят до масирани мащабни бизнес и социално-икономически промени. Моделите за машинно обучение са разработени въз основа на исторически данни, за да се предскаже резултата от подобни непредвидени бъдещи събития.

4. Инферентен анализ

Инференциалният анализ е литературата на науката за данни, докато прогнозираме референтния резултат за множество сектори. Например, извличане на индекса на потребителските цени или дохода на глава от населението. Не е възможно да достигнете до всеки потребител един по един и да изчислите. Вместо това ние научно вземаме проби от населението и с помощта на статистически анализ извеждаме индекса.

заключение

В тази статия сме обсъдили различните методологии за анализ на данни. Трябва ли да използваме всички тези методи или можем да използваме някой от тях? Е, сега тя се основава на случая на използване и домейна на приложението. Но в повечето случаи ще започнем с описателен и проучвателен анализ на данните и ще разработим прогнозни модели за прогнозиране на бъдещи резултати.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Видовете анализ на данните. Тук обсъждаме кратък преглед на анализа на данните и различните методологии въз основа на случая на използване и домейна на приложението. Можете също да прегледате нашите предложени статии, за да научите повече -

  1. Топ 8 безплатни инструменти за анализ на данни
  2. Въведение във видовете техники за анализ на данни
  3. Анализ на данни срещу анализ на данни - основни разлики
  4. Научете концепцията за интегриране на данни

Категория:

Голяма информация