Въведение в анализа на данните
В тази статия ще видим контур на тема Какво е анализ на данни ?. В света на изкуствения интелект, машинното обучение и науката за данните един от най-използваните термини е анализ на данни. Можем да кажем, че анализът на данните помага на предприятията да разберат каква стратегия трябва да прилагат и къде да я прилагат. Преди да навлезем в подробности за анализа на данните, трябва да разберем какво е анализ на данните и защо изобщо е необходим анализ на данни.
Какво е анализ на данни?
Анализът на данните се отнася до техниката за анализ на данни за повишаване на производителността и разрастване на бизнеса. Това е процесът на инспекция, изчистване, трансформиране и моделиране на данните.
Защо имаме нужда от анализ на данни?
Ние се нуждаем основно от анализ на данни поради посочените по-долу причини:
- Съберете скрити прозрения.
- Генериране на отчети въз основа на наличните данни.
- Извършете анализ на пазара.
- Подобряване на бизнес стратегията.
Кой е анализатор на данни?
Анализаторът на данни е човек, който събира данни от различни източници и структурата и моделите, за да намери модел за генериране на отчета. Различните индустрии се опитват да съберат разнообразен набор от данни, за да създадат модел от него. Например, компаниите от производствения сектор записват различни параметри като състояние на опашката за производствената единица и как тя може да бъде синхронизирана с други единици, като например осигуряване на качеството, опаковка и единица за съхранение, за да се осигури минимален престой. Идеята тук е да се намали празното използване на ресурс, което ще повиши производителността, без да се отрази на разходите. Подобно на преработващата промишленост, други индустрии като игралната индустрия следят наградите за своите потребители и компаниите за доставка на храна могат да следят хранителния навик на хората в определени демографски структури.
Основни стъпки за анализ на данни
Сега ще обсъдим някои основни стъпки на анализ на данните:
Стъпка 1: Основната задача тук ще бъде профилирането на данните. В настоящата структура по-голямата част от традиционната индустрия дори не е запозната с данните, които вече имат, тъй като в по-ранните дни нямаше ясно разграничение между данни за взаимодействие и данни за транзакциите. Следователно, най-голямото предизвикателство в случай на внедряване на машинно обучение или AI внедряване е да открием къде се намират данните и как се намират данните. Това включва профилиране на данни с огромно количество данни и намиране на свойства като коректност на данните, пълнота на данните, нулев процент и най-вече уместност и категоризация на наличните данни.
Стъпка 2: След това трябва да съхраним тези данни, използвайки всеки неструктуриран метод за съхранение на данни. Това е същото като обработката на неструктурирани данни чрез вече съществуваща инфраструктура за данни. Инфраструктурата за съхранение на съвременната ера е различна от традиционната RDBMS. Сега инфраструктурата за големи данни може да извлича информация от неструктурирани данни като коментар във Facebook или съобщение, изпратено по имейл.
Стъпка 3: Следващата стъпка ще бъде изграждането на модел след категоризиране и групиране на данни. След като бъде подготвен модел на данни, системата ще започне да извлича информация.
Стъпка 4: След като данните започнат да текат, след това различни данни като данни за взаимодействие и транзакционни данни могат да бъдат съпоставени и обработени, за да се създаде модел, който не само ще може да създаде отчет за исторически данни, но и ще може да определи ясна стратегия за бъдещето, когато се захранва с AI двигател.
Видове анализ на данни
Анализът на данните може да бъде от различни видове:
1. Описателен анализ
Този вид анализ казва на бизнеса какво всъщност се е оправило и какво се е объркало, например, кома, когато ресторант разбере, че онези потребители, които са поръчали пицата веднъж, са пренареждали, но няма ред за тяхното ризото. това дава намек на ресторанта, че трябва да подобрят рецептата на своето ризото и да запазят фокуса върху пицата, за да продължат бизнеса.
2. Диагностичен анализ
Това ви казва защо нещо се е случило, ако вземете пример за BlackBerry, данните показват, че пазарът на iPhone започва да процъфтява с телефоните си със сензорен екран без клавиатура, продажбите на мобилни телефони BlackBerry намаляха и накараха тази компания да загуби значително пазарния си дял. Това е пример от реалния живот на диагностичния анализ.
3. Прогнозен анализ
Този вид аналитична стратегия казва на бизнеса какво вероятно ще се случи. Друг пример от реалния живот би бил случаят с Kodak. Където много закъсняха да разберат, че в крайна сметка филмовата фотография ще изчезне и новото бъдеще ще бъде дигитално, така че прогнозният им анализ се провали и други като Nikon, Canon, Sony превзеха пазара. Kodak беше толкова късно да скочи на пазара на цифрови фотоапарати, че вече беше свършил за тях.
4. Предписателен анализ
Този анализ трябва да разбере и опише бъдещия ход на действие за растеж или поддържане на текущия бизнес. като цяло компаниите използват техники и алгоритми за машинно обучение, за да определят правилата за бизнес напред. Пример за това може да бъде всяка телекомуникационна компания, която разбира, че тъй като телефоните стават по-добри при изчисляването, следователно разговорите ще бъдат по-малко приоритетни и фокусът ще се увеличи върху потреблението на мобилни данни.
Популярни инструменти за анализ на данни
Нека разгледаме някои широко използвани инструменти за анализ на данни, както и някои инструменти, които са лидери на пазара в този сегмент:
- Tableau: Може да създаде визуализация на данни, табло за управление и отчет за анализ след свързване към различни източници на данни. Този инструмент работи върху неструктурирани данни, поради което е съвместим с Big Data.
- Power BI: Преди това беше разширение за MS Excel, по-късно се превърна в отделен инструмент. Той е лек и се актуализира често.
- R и Python: Ако харесвате персонализирано кодиране и персонализиране, тогава R и Python са опцията за вас. R е по-добър за статистически анализ, докато Python разполага с вградени библиотеки за анализ на данни.
- Apache Spark: Apache Spark е бърз, лек и мащабен процесор за данни, който изпълнява данни от големи клъстери за данни и може бързо да обработва огромна част от данни.
заключение
Можем да кажем, че правилното използване на данни може да даде нов поглед върху всеки бизнес, което ще осигури ефективно използване на ресурса, по-добро разбиране на клиента и пазара, което в крайна сметка ще доведе до растеж на бизнеса.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е анализ на данни ?. Тук обсъждаме различните видове Анализ на данни заедно с Инструменти за перфектно управление на данните. Можете също да прегледате нашите предложени статии, за да научите повече -
- Топ 8 безплатни инструменти за анализ на данни
- Въведение във видовете техники за анализ на данни
- Анализ на данни срещу анализ на данни - основни разлики
- Какво е интеграция на данни?
- Видове анализ на данни | Различна методология