Увод у анализу података

У овом чланку ћемо видети преглед типова анализа података. У доба 21 века вероватно најупечатљивија промена је како су подаци постали део нашег система одлучивања у свим областима нашег живота. Нема сумње да су „Подаци ново уље“ сваког сектора. Сада, с повећањем готово бесконачне ширине опсега, стиже нови низ изазова о томе како ефикасно користимо ову огромну количину података и извлачимо важне увиде из података. Упоредо са великим обимом података, бука се постепено повећава, анализа података је збирка различитих методологија и начина размишљања како би се најбоље искористили доступни подаци и претворили сирови подаци у неку пословну или друштвену вредност.

Врсте анализе података

На основу кориштених методологија анализа података се може поделити у следећа четири дела:

  • Дескриптивна анализа
  • Истраживачка анализа података
  • Предиктивна анализа
  • Инференцијална анализа

1. Дескриптивна анализа

Дескриптивна анализа је нумерички начин добивања увида у податке. У описној анализи добијамо сажето вредност нумеричких променљивих. Претпоставимо да анализирате податке о продаји произвођача аутомобила. У литератури описне анализе потражит ћете питања попут просјека, начина продајне цијене аутомобила, колики је приход остварен продајом одређене врсте аутомобила итд. Можемо добити средишњу тенденцију и расипање нумеричких варијабли података користећи ову врсту анализе. У већини случајева примене практичних наука о подацима, описна анализа ће вам помоћи да добијете информације на високом нивоу и навикнете се на скуп података. Важне терминологије описне анализе су:

  • Средња вредност (просек свих бројева на листи бројева)
  • Режим (најчешћи број на листи бројева)
  • Средња вредност (средња вредност листе бројева)
  • Стандардна девијација (количина варијације скупа вредности од средње вредности)
  • Варијанца (квадрат стандардне девијације)
  • Интерквартилни распон (вредности између 25 и 75 проценти од листе бројева)

У питхону, пандас библиотека пружа методу која се зове 'десцриптион', а која пружа описне информације о оквиру података. Такође користимо и друге библиотеке попут статистичког модела или можемо развити наш код за случај употребе.

2. Истраживачка анализа података

За разлику од описне анализе података где анализирамо податке нумерички, истраживачка анализа података је визуелни начин анализе података. Једном када будемо имали основно разумевање доступних података кроз описну анализу, прећи ћемо на истраживачку анализу података. Анализу истражних података можемо поделити и на два дела:

  • Анализа варијабле (истраживање карактеристика поједине променљиве)
  • Мултиваријантна анализа (упоредна анализа више варијабли, ако упоредимо корелацију две променљиве, назива се биваријантном анализом)

У визуелном начину анализе података користимо различите врсте цртежа и графикона за анализу података. За анализу једне променљиве (униваријантна анализа) можемо да користимо цртеж, хистограме, оквир са шапом, цртеж виолине, итд. За мултиваријантну анализу користимо распоред распршења, контурне плоче, вишедимензионалне плоче итд.

Али зашто нам је потребна анализа истраживачких података?

  • Истраживачка анализа података даје визуелни начин да се подаци опишу, што помаже да се јасније идентификују карактеристике података.
  • Помаже нам да идентификујемо које су карактеристике важније. Ово је посебно корисно када имамо посла са подацима високе димензије. (тј. методе попут ПЦА и т-СНЕ помажу у смањењу димензија).
  • То је ефикасан начин да објасните настали резултат руководиоцима и нетехничким власницима дионица.

У питхон-у постоји много библиотека за обављање истражних података. Матплотлиб, Сеаборн, Плотли, Бокех итд. Су најпопуларнији међу њима.

3. Предиктивна анализа

Шта се догађа ако унапред знамо грешке које ћемо радити у будућности? Покушаћемо да избегнемо оне, зар не? Предиктивна анализа није ништа друго до научни начин предвиђања будућих исхода анализом историјских догађаја. Срце науке о подацима засновано је на предиктивној анализи. Предиктивна анализа помаже нам да одговоримо на следећа питања: 'Можемо ли предвидјети да ли ће купац купити одређени производ или не?' Или „Можемо ли проценити укупни трошак који осигуратељ мора да плати за штете? 'Или' Можемо ли проценити количину падавина у надолазећем монсуну? '

Предиктивна анализа помаже нам да дамо приближни или највјероватнији исход важних питања која ће резултирати масовним скалама пословања и социо-економским промјенама. Модели машинског учења развијени су на основу историјских података да би се предвидио исход сличних невиђених будућих догађаја.

4. Инференцијална анализа

Инференцијална анализа је литература наука о подацима, док предвиђамо референтни исход за више сектора. На пример, извођење индекса потрошачких цена или дохотка по глави становника. Није могуће извући сваког потрошача једног по једног и израчунати га. Уместо овога научно узимамо узорке из популације и уз помоћ статистичких анализа извлачимо индекс.

Закључак

У овом чланку смо разговарали о различитим методологијама анализе података. Морамо ли користити све ове методе или их можемо користити? Ето, сада се заснива на случају употребе и домени апликације. Али у већини случајева почет ћемо с описном и истраживачком анализом података и развити предиктивне моделе за предвиђање будућих исхода.

Препоручени чланци

Ово је водич за Врсте анализе података. Овде смо расправљали о кратком прегледу Анализе података и разним методологијама заснованим на случају коришћења и домени апликације. Можете и да прођете кроз наше предложене чланке да бисте сазнали више -

  1. Топ 8 бесплатних алата за анализу података
  2. Увод у врсте техника анализе података
  3. Анализа података у односу на анализу података - најбоље разлике
  4. Научите концепт интеграције података

Категорија:

Велики података