Како створити истраживање података у Р

Истраживање података у Р важан је део како компаније и брендови могу да стекну увид у своје необрађене податке и налазе. Саставни значај истраживања података у Р је визуализација података, метода путем које се подаци приказују у графичком или сликовном формату. Ова метода омогућава доносиоцима одлука да на лакши начин схвате и разумеју аналитику јер је она представљена на графички начин. Уз то, појединцима је лако разумјети тешке концепте и идентификовати нове обрасце. Много марки усвајају интерактивну визуализацију у којој је концепт визуализације корак даље са применом технологије. Кроз употребу вежби и графикона интерактивна визуализација помаже брендовима да разумеју податке и увиде на много замршенији и личнији начин него раније.

Како истраживање и визуализација података?

Концепт коришћења слика у циљу разумевања слика користи се већ дуже време. Откако су карте и графикони из 17. века истраживачи и изумитељи користили да пронађу нове земље и земље. Касније је проналазак питаних карата раних 1800-их такође помогао да се прошири подручје визуелизације података. Много деценија касније Цхарлес Минард је пресликао Наполеонову инвазију на Русију, што је био још један корак у визуелизацији података. Карта је приказивала величину војске као и пут којим се Наполеон повлачи из Москве. Везујући исте информације са временом и температуром, пружио је детаљније и боље разумевање овог историјског догађаја.

Међутим, сви ови помаци нису били ништа у поређењу с напретком који је настао с порастом технологије. Визуализација података развијала се и расла у скоковима и границама с порастом технологије. Напредак и раст рачунара и паметних телефона омогућио је брендовима да брзо и реално обрађују велике количине података с једне стране и брже добивају увид у другу. Са толико напредак у технологији, визуализација података расте тако брзим темпом да драстично мења лице брендова и компанија широм света.

Зашто будућност брендова лежи у визуелизацији података?

Велики подаци расту сваким даном и утичу на готово сваки сектор и економију широм света. Створио је готово неограничене могућности за брендове да шире и шире своју мрежу на свеобухватан и успешан начин. Проналажење вредности у великим подацима је, дакле, једна од најважнијих инвестиција на коју се било који бренд може фокусирати у тренутним временима. Узмимо за пример малопродајни сектор који може проћи дуг пут кроз различите апликације које се развијају у сектору великих података.

На пример, увиди у то како велики подаци могу побољшати односе са купцима могу помоћи брендовима да се боље откључају и новим могућностима које раније нису постојале. Слично томе, и друге индустрије могу створити опипљиву корист у побољшању искуства својих купаца и клијената коришћењем великих података и то ће на крају помоћи да се убрза раст и развој предузећа.

Сви знају да је визуелна комуникација један од најједноставнијих и најједноставнијих начина комуникације. То је због тога што људски мозак према истраживањима обрађује визуелне материјале 60.000 пута брже од текста, што га чини једним од најбољих начина на који брендови могу да пренесу своју причу купцима, клијентима и заинтересованим странама. Зато су графикони и графикони једноставни начини на које брендови могу имати смисла важне увиде који на друге начине могу бити сложенији и пуно лакши од читања извештаја и табела. Визуализација података је, дакле, брз и једноставан начин на који људи из компаније могу разумети компликоване концепте.

Надаље, визуализација података може помоћи брендовима на сљедеће начине:

1. Визуализација података може помоћи брендовима да се усредсреде на подручја којима је потребна посебна пажња или унапређење

2. Визуализација података може помоћи брендовима да на бољи начин разумеју понашање купаца, чиме се обезбеђује већа лојалност и оснаживање марке

3. Визуализација података може помоћи брендовима да на интиман начин разумеју тржиште и функционирање бренда

4. Визуализација података је одличан начин за разумевање и предвиђање будућих кретања на тржишту, помажући тако брендовима да се боље прилагоде тим променама.

Визуализација и истраживање података данас помажу компанијама да пређу своје границе и истражују нове могућности, без обзира на њихову индустрију и величину. Ево неколико начина на које визуелизација података може помоћи компанијама:

  • Истраживање података у Р-у може помоћи компанијама да брзо и брзо схвате податке: Графички подаци омогућавају брендовима да схвате велике количине података на једноставан и стратешки начин. Ово помаже компанијама да стекну увид и изводе закључке о различитим темама и на тај начин доносе стратешке одлуке које могу да се оснаже, како изнутра, тако и извана. А будући да је графички податак лакши за смисла, брендови могу да се баве проблемима и пре него што се појаве.
  • Истраживање података у Р помаже компанијама да идентификују обрасце и односе између велике количине података: Велике количине података ако су представљене у графичком облику могу имати више смисла и много су лакше разумљиве. Посао када разуме везе између ових података може донети бољи избор и усвојити стратегије које ће им помоћи да брзо и брзо постигну своје краткорочне и дугорочне циљеве.
  • Истраживање података у Р-у може помоћи брендовима да се прилагоде променљивим временима и чак боље прогнозирају будућност: Привреда и компаније из свих сектора су изузетно конкурентне. Да би успели, брендови морају да разумеју динамику тржишта и да се успешно прилагоде трендовима визуелизације података. У ствари, када брендови могу успешно предвидјети тржишне трендове, њихове шансе за успех аутоматски постају веће. Укратко, визуализација података је један од најбољих начина на који брендови могу предвидјети тржишне трендове, а самим тим и конкурентску предност. Решавањем проблема који утичу на квалитет производа или искуства купаца, брендови могу спречити проблеме пре него што постану велике препреке за раст и развој компанија.
  • Визуализација података може помоћи компанијама да на ефикасан начин комуницирају своју робну марку: Као што је већ споменуто, визуелна комуникација је ефикасан медиј за дељење прича не само са клијентима, већ и са корисничком базом. Када брендови пренесу своју поруку и причу широј публици, они могу створити ефикасан ангажман и оснаживање, како унутар компаније, тако и ван ње.

Уз толико предности и предности визуелизације података, важно је да брендови изграде предиктивни модел који ће им помоћи у разумијевању података. Добар модел предвиђања не зависи од машинског учења или језика програмирања, али мора бити у могућности да истраживање података у Р-у спроводи на свеобухватан начин. Важно је да научници са подацима науче како да свеобухватно истражују податке пре него што разумеју процес креирања алгоритама. Пример истраживања података има једну од најважнијих функција која се врши уз помоћ предиктивног моделирања, због чега су од пресудног значаја за раст и развој било које компаније.

Истраживање података у Р помаже компанијама да стекну дубље и боље увиде и на тај начин помажу компанијама да створе бољи модел. С обзиром на популарност Р програмирања и његову експанзивну употребу у науци о подацима, постоје одређени кораци који могу помоћи у креирању истраживања података у Р. Иако су то генерички кораци, могуће је прилагодити кодове и након њиховог креирања. Ево једанаест главних корака укључених у креирање истраживања података у Р.

  • 1. корак: Процес учитавања података:

Скупови података могу се уносити у различитим форматима који између осталог укључују.КСЛС, ТКСТ, ЦСВ и ЈСОН. У Р-у је лако учитати податке из било ког од горе наведених извора, углавном због једноставне синтаксе и доступности унапред дефинисаних библиотека. Читајући код, корисник може учитати датотеку на једноставан начин.

  • Корак 2: Процес претварања променљиве у други тип података:

Конверзије типа у Р дјелују тако што нумеричком низу додају низ знакова, који потом, све елементе у вектору, претвара у лик. У овом тренутку, важно је запамтити да је конверзија структуре података изузетно критична за процес трансформације формата.

  • Корак 3: Преношење скупа података следећи је корак у примеру истраживања података:

Понекад је потребан скуп података за преношење из широке у много ужу структуру. Корисницима је на располагању шифра која то може на ефикасан начин.

  • Корак 4: Следећи корак у истраживању података у Р-у је сортирање ДатаФраме-а

Сортирање података врши се коришћењем налога као индекса. Овај индекс заснован је на више варијабли које су у нарави или силазне.

  • Корак 5: Стварање парцела или хистограма је следећи корак у истраживању података у Р

Визуализација података на Р изузетно је једноставна и помаже у креирању ефикасних графова.

  • Корак 6: Направите табеле фреквенција помоћу Р

Најосновнији и најефикаснији начин за разумевање дистрибуције по категоријама је коришћење табела фреквенција.

  • Корак 7: Узорак скупа података у Р-у

Неколико насумичних индекса је потребно за генерисање узорка скупа података у Р. То ће помоћи да се направи скуп узорка података у Р.

  • Корак 8: Уклоните дупликате променљиве

Изузетно једноставан поступак, лако је уклонити дупликате на Р.

  • Корак 9: Пронађите просечан број и број разреда класе у Р:

То се постиже применом функција које су присутне у дефиницији истраживања података у Р техникама.

  • Корак 10: Препознајте и третирајте недостајуће вредности и издатке

Недостајућа вредност може се уносити са средњим вредностима других бројева и то омогућава стварање и бољих вредности.

  • Корак 11: Спајање и придруживање скупова података је завршни корак за истраживање података у Р

Спајање два оквира података је завршна функција и они се обављају комбинирањем два оквира података заједничких варијабли. Поред тога, додавање скупова података је још једна функција која се често користи. За спајање два оквира података на окомити начин користи се функција везивања. Дакле, док два оквира података морају имати исте варијабле, али не исти редослијед.

Методе истраживања података стога сам нови технолошки тренд, али за њега је потребан одређени ниво мудрости и разумевања да би се могао применити у компанијама и брендовима. Важно је да брендови чврсто разумеју податке са једне стране и разумеју циљеве, потребе и публику са друге стране. Припрема технологије визуелизације података захтева да брендови разумеју неколико ствари како би могли боље да примењују методе истраживања података. Ево неких ствари које брендови морају да покушају да примене пре него што коначно почну да користе методе истраживања података:

  1. Схватите податке које брендови покушавају да прикажу укључујући јединственост и величину дотичних података
  2. Одредите медиј визуелизације и врсте информација које желите да покажете остатку света
  3. Покушајте да боље разумете своју публику, како би брендови могли да користе визуелне информације на бољи начин
  4. Научите како користити визуелну комуникацију на такав начин да се можете повезати са својом публиком на једноставан и ефикасан начин

Једном када брендови схвате и одговоре на ова питања, могу истражити податке на много бољи и софистициранији начин него раније. Визуализација података Велики подаци са собом доносе нове изазове и могућности визуелизације података, а истовремено је потребно изазов да се реши на једноставан начин. Закључно, постоји много начина на које компаније могу постићи брже истраживање података и тај процес започиње доношењем бољих и информисанијих одлука. Постоји разлог зашто су методе истраживања података толико битна фраза и појам. То је невероватно средство које не може само побољшати везе унутар организације, већ и изван ње. Истовремено, важно је да менаџери марки схвате стратешки значај дефиниције истраживања података и схвате да се ови увиди дају на профитабилан и користан начин. У супротном, брендови постају врло једноставни да се изгубе у свету великих података, а да не добију важан увид или вредност.

Препоручени курсеви:

Ево неколико курсева који ће вам помоћи да сазнате више детаља о истраживању података у Р, истраживању и визуелизацији података,
дефиниција истраживања података, пример истраживања података, као и о методама истраживања података, само прођите кроз линк који је дат у наставку.

  1. Р Програмирање - практична наука података помоћу Р
  2. Наука података за сертификоване курсеве стручне аналитике
  3. Силверлигхт Траининг
  4. Бусинесс Аналитицс помоћу САС почетника | Курсеви пословне аналитике

Категорија:

Велики података