Увод у анализу података
У овом чланку ћемо видети структуру на тему Шта је анализа података ?. У свету вештачке интелигенције, машинског учења и науке о подацима, један од најчешће коришћених термина је анализа података. Можемо рећи да анализа података помаже предузећима да разумеју коју стратегију треба да примене и где да је примене. Пре него што уђемо у детаље Анализе података, морамо да разумемо шта је анализа података и зашто је анализа података уопште потребна.
Шта је анализа података?
Анализа података односи се на технику анализе података како би се повећала продуктивност и повећао посао. То је процес инспекције, чишћења, трансформације и моделирања података.
Зашто нам треба анализа података?
Анализа података нам је потребна у основи из ниже наведених разлога:
- Прикупљајте скривене увиде.
- Да бисте генерисали извештаје на основу доступних података.
- Извршите анализу тржишта.
- Унапређење пословне стратегије.
Ко је аналитичар података?
Аналитичар података је особа која прикупља податке из различитих извора и структуру и моделе како би пронашла образац за генерисање извештаја. Различите индустрије покушавају прикупити разноврстан скуп података како би се из ње створио модел. На пример, компаније из производног сектора бележе различите параметре као што су статус реда чекања за производну јединицу и како се она може синхронизовати са другим јединицама, као што су осигурање квалитета, амбалажа и јединица за складиштење како би се осигурало минимално време трајања. Идеја овде је да се смањи неактивно коришћење ресурса што ће повећати продуктивност без утицаја на трошкове. Као и прерађивачка индустрија, и друге индустрије попут индустрије игара прате награде за своје кориснике и компаније за доставу хране могу пратити прехрамбене навике људи у одређеним демографским структурама.
Основни кораци анализе података
Сада ћемо разговарати о неким основним корацима анализе података:
Корак 1: Основни задатак овде би био профил података. У тренутној структури већина традиционалне индустрије није ни свесна података које већ има, јер у ранијим данима није било јасне разлике између података о интеракцији и података о трансакцији. Стога је највећи изазов у случају имплементације машинског учења или АИ имплементације проналазак гдје се подаци налазе и како подаци леже. Ово укључује профилирање података са огромном количином података и проналажење својстава као што су исправност података, потпуност података, нулти проценат и изнад свега релевантност и категоризација доступних података.
Корак 2: Затим морамо да их похранимо користећи било који неструктурирани начин чувања података. То је исто као и обрада неструктурираних података путем већ постојеће инфраструктуре података. Инфраструктура складиштења модерне ере разликује се од традиционалне РДБМС. Сада инфраструктура великих података може извући информације из неструктурираних података, попут Фацебоок коментара или поруке послате путем е-поште.
Корак 3: Следећи корак биће изградња модела након категоризације и груписања података. Једном када је припремљен модел података, систем ће почети извлачење информација.
Корак 4: Једном када подаци почну да течу, тада се различити подаци попут интерактивних података и трансакционих података могу повезати и обрадити да би се успоставио образац који не само да ће моћи да направи извештај о историјским подацима, већ ће моћи да дефинише и јасну стратегију за будућност када се напаја у АИ мотору.
Врсте анализе података
Анализа података може бити различитих врста:
1. Дескриптивна анализа
Ова врста анализе говори послу шта је заправо пошло по злу и шта је пошло по злу када ресторан сазна да су они корисници који су једанпут наручили пиззу, редовно редиговали, али нема наруџбе за њихов рижото. ресторан даје наговештај да би требало да побољшају рецепт своје рижоте и задрже фокус на пиззи да би наставили да послује.
2. Дијагностичка анализа
Ово вам говори зашто се нешто догодило ако узмете пример БлацкБерри-а, подаци показују како тржиште иПхоне-а почиње да опада са својим телефонима са екраном осетљивим на додир без тастатуре, продаја БлацкБерри мобитела је опала и учинила да ова компанија знатно изгуби свој тржишни удео. Ово је пример из стварног живота дијагностичке анализе.
3. Предиктивна анализа
Ова врста аналитичке стратегије говори послу шта се вероватно може догодити. Други пример из стварног живота би био случај Кодак. Тамо где су били веома касни када су схватили да ће филмска фотографија на крају изумрети и да ће нова будућност бити дигитална, тако да је њихова предиктивна анализа успела, а други попут Никон, Цанон, Сони освојили су тржиште. Кодак је толико каснио да ускочи на тржиште дигиталних фотоапарата, за њих је већ било готово.
4. Анализа рецепта
Ова анализа треба да разуме и опише будући ток акције за раст или одржавање тренутног пословања. компаније обично користе технике и алгоритме машинског учења за дефинисање пословних правила која иду даље. Пример за то може бити да било која телекомуникациона компанија схвати да ће, како телефони постају све бољи у рачунању, зато позив бити мање приоритетни и фокусирање ће се повећати на потрошњу мобилних података.
Популарни алати за анализу података
Погледајмо неке широко коришћене алате за анализу података заједно са неким алатима који су лидери на тржишту у овом сегменту:
- Таблеау: Може да креира визуализацију података, надзорну таблу и извештај о анализи након повезивања на различите изворе података. Овај алат ради на неструктурираним подацима, дакле компатибилан са Биг Дата-ом.
- Повер БИ: Раније је био проширење за МС Екцел, касније је постао засебно средство. Лагана је и често се ажурира.
- Р и Питхон: Ако вам се свиђа прилагођено кодирање и прилагођавање, онда су Р и Питхон опција за вас. Р је бољи за статистичку анализу док Питхон има уграђене библиотеке за анализу података.
- Апацхе Спарк: Апацхе Спарк је брз, лаган и обиман процесор података који извршава податке из великих кластера података и може брзо обрадити огроман комад података.
Закључак
Можемо рећи да правилно коришћење података може дати нови увид у свако предузеће што ће обезбедити ефикасну употребу ресурса, боље разумевање купца и тржишта што ће на крају резултирати растом предузећа.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта је анализа података ?. Овде смо расправљали о различитим типовима података Аналитика, заједно са алаткама за савршено управљање подацима. Можете и да прођете кроз наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Топ 8 бесплатних алата за анализу података
- Увод у врсте техника анализе података
- Анализа података у односу на анализу података - најбоље разлике
- Шта је интеграција података?
- Врсте анализа података | Разне методологије