Вступ до аналізу даних

У цій статті ми побачимо контур про типи аналізу даних. В епоху 21 століття, можливо, найбільш помітною зміною є те, як дані стали частиною нашої системи прийняття рішень у всіх сферах нашого життя. Немає сумнівів, що "Дані - це нова нафта" кожного сектора. Тепер із збільшенням майже нескінченної пропускної здатності з'являється новий набір завдань щодо того, як ми ефективно використовуємо цей величезний масштаб даних і отримуємо важливі відомості з даних. Поряд з великим масштабом даних також шум зростає поступово, аналіз даних - це сукупність різноманітних методологій та способів мислення, щоб отримати найкраще з наявних даних та перетворити необроблені дані в якусь ділову чи соціальну цінність.

Види аналізу даних

На основі використовуваних методологій аналіз даних можна розділити на наступні чотири частини:

  • Описовий аналіз
  • Дослідницький аналіз даних
  • Прогностичний аналіз
  • Конференційний аналіз

1. Описовий аналіз

Описовий аналіз - це числовий спосіб отримати уявлення про дані. При описовому аналізі ми отримуємо узагальнене значення числових змінних. Припустимо, ви аналізуєте дані про продаж автовиробника. У літературі описового аналізу ви будете шукати такі питання, як середня величина, спосіб відпускної ціни автомобіля, який дохід отриманий від продажу певного типу автомобіля тощо. Ми можемо отримати центральну тенденцію та дисперсія числових змінних даних за допомогою цього типу аналізу. У більшості випадків практичного використання наукових даних описовий аналіз допоможе вам отримати високоточну інформацію про дані та звикнути до набору даних. Важливими термінологіями описового аналізу є:

  • Середнє значення (середнє значення всіх чисел у списку чисел)
  • Режим (найчастіше число у списку номерів)
  • Середня (середнє значення списку чисел)
  • Стандартне відхилення (величина варіації набору значень від середнього значення)
  • Варіантність (квадрат стандартного відхилення)
  • Міжквартильний діапазон (значення від 25 до 75 перцентилів у списку чисел)

У python бібліотека панд надає метод, який називається "описувати", який надає описову інформацію про кадр даних. Ми також використовуємо інші бібліотеки на зразок статистичної моделі або можемо розробити наш код відповідно до випадку використання.

2. Дослідницький аналіз даних

На відміну від описового аналізу даних, де ми аналізуємо дані чисельно, розвідувальний аналіз даних - це наочний спосіб аналізу даних. Після того, як ми отримаємо базове розуміння даних під рукою через описовий аналіз, ми перейдемо до дослідницького аналізу даних. Ми також можемо розділити дослідницький аналіз даних на дві частини:

  • Універсальний змінний аналіз (вивчення характеристик однієї змінної)
  • Багатоваріантний аналіз (порівняльний аналіз декількох змінних; якщо порівнювати кореляцію двох змінних, він називається біваріантним аналізом)

У візуальному способі аналізу даних ми використовуємо різного роду графіки та графіки для аналізу даних. Для аналізу єдиної змінної (уніваріантний аналіз) ми можемо використовувати смуговий графік, гістограми, графік коробки з вусом, скрипковим графіком тощо. Для багатофакторного аналізу ми використовуємо графік розкидання, контурні графіки, багатовимірні графіки тощо.

Але навіщо нам потрібний дослідницький аналіз даних?

  • Дослідницький аналіз даних дає наочний спосіб опису даних, що допомагає більш чітко визначити характеристики даних.
  • Це допомагає нам визначити, які особливості важливіші. Це особливо корисно, коли ми маємо справу з високими розмірними даними. (тобто такі методи, як PCA і t-SNE допомагають зменшити розмірність).
  • Це ефективний спосіб пояснити отриманий результат керівникам та нетехнічним власникам стеків.

У python існує багато бібліотек для проведення дослідницького аналізу даних. Найпопулярнішими серед них є Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh тощо.

3. Прогностичний аналіз

Що станеться, якщо ми будемо заздалегідь знати помилки, які ми зробимо в майбутньому? Ми намагатимемося уникати цих прав? Прогнозний аналіз - це не що інше, як найбільш науковий спосіб прогнозування майбутніх результатів шляхом аналізу історичних подій. Серце науки базується на прогнозному аналізі. Прогностичний аналіз допомагає нам відповісти на такі запитання: "Чи можемо ми передбачити, чи покупець придбає конкретний товар чи ні?" Або "Чи можна оцінити загальну вартість, яку повинен сплатити Страховик за претензії? "Або" Чи можемо ми оцінити кількість опадів у майбутньому мусоні? "

Прогнозний аналіз допомагає нам дати приблизний або найімовірніший результат важливих питань, що призводить до масових масштабів бізнесу та соціально-економічних змін. Моделі машинного навчання розробляються на основі історичних даних для прогнозування результатів подібних непередбачених майбутніх подій.

4. Пільговий аналіз

Конференційний аналіз - це література наукових даних, тоді як ми прогнозуємо референтний результат для декількох секторів. Наприклад, отримання індексу споживчих цін або доходу на душу населення. Неможливо досягти кожного споживача по одному і прорахувати. Замість цього ми науково беремо вибірки у населення та за допомогою статистичного аналізу отримуємо індекс.

Висновок

У цій статті ми обговорили різні методології аналізу даних. Чи потрібно використовувати всі ці методи чи ми можемо використовувати будь-який із них? Ну, тепер він заснований на випадку використання та домені програми. Але в більшості випадків ми почнемо з описового та дослідницького аналізу даних та розробимо прогнозні моделі для прогнозування майбутніх результатів.

Рекомендовані статті

Це посібник щодо Типи аналізу даних. Тут ми обговорюємо короткий огляд аналізу даних та різних методологій на основі випадку використання та домену програми. Ви також можете ознайомитись із запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Топ 8 безкоштовних інструментів аналізу даних
  2. Введення в типи методів аналізу даних
  3. Аналітика даних проти аналізу даних - основні відмінності
  4. Вивчіть концепцію інтеграції даних

Категорія:

Великі дані