Що таке аналіз даних?

Вступ до аналізу даних

У цій статті ми побачимо контур про те, що таке аналіз даних ?. У світі штучного інтелекту, машинного навчання та наукових даних одним із найбільш вживаних термінів є аналіз даних. Можна сказати, що аналіз даних допомагає бізнесу зрозуміти, яку стратегію вони повинні застосовувати та де її застосовувати. Перш ніж розібратися в деталях аналізу даних, ми повинні зрозуміти, що таке аналіз даних і навіщо аналіз даних взагалі потрібен.

Аналіз даних стосується техніки аналізу даних для підвищення продуктивності та зростання бізнесу. Це процес перевірки, очищення, трансформації та моделювання даних.

Для чого нам потрібен аналіз даних?

Аналіз даних нам потрібен в основному з причин, зазначених нижче:

Зберіть приховані уявлення.
Формувати звіти на основі наявних даних.
Провести аналіз ринку.
Вдосконалення бізнес-стратегії.

Хто такий аналітик даних?

Аналітик даних - це людина, яка збирає дані з різних джерел та структуру та моделі, щоб знайти шаблон для створення звіту. Різні галузі намагаються зібрати різноманітний набір даних, щоб створити з нього модель. Наприклад, компанії виробничого сектору фіксують різні параметри, такі як стан черги для виробничого підрозділу, і як його можна синхронізувати з іншими підрозділами, такими як забезпечення якості, упаковка та блок зберігання, щоб забезпечити мінімальний час простою. Ідея тут полягає у зменшенні простою використання ресурсу, що підвищить продуктивність, не впливаючи на витрати. Як і в обробній промисловості, інші галузі, такі як ігрова індустрія, відслідковують винагороду для своїх користувачів та компанії, що доставляють їжу, можуть відслідковувати харчові звички людей у певних демографічних структурах.

Основні кроки аналізу даних

Тепер ми обговоримо кілька основних кроків аналізу даних:

Крок 1: Основним завданням тут буде профілювання даних. У нинішній структурі більшість традиційних галузей навіть не знають про дані, які вони вже мають, оскільки в попередні дні не було чіткого розмежування даних про взаємодію та даних про трансакцію. Тому найбільшою проблемою у випадку впровадження машинного навчання чи впровадження AI є з'ясування, де лежать дані та як вони лежать. Це включає в себе профілювання даних з величезною кількістю даних та з'ясування таких властивостей, як правильність даних, повнота даних, нульовий відсоток і перш за все релевантність та категоризація наявних даних.

Крок 2: Потім нам потрібно зберігати ці дані, використовуючи будь-який неструктурований метод зберігання даних. Це те саме, що обробляти неструктуровані дані через вже створену інфраструктуру даних. Інфраструктура зберігання сучасної епохи відрізняється від традиційної RDBMS. Тепер інфраструктура великих даних може витягувати інформацію з неструктурованих даних, таких як коментар у Facebook або повідомлення, надіслане електронною поштою.

Крок 3: Наступним кроком буде побудова моделі після категоризації та групування даних. Після того як модель даних буде підготовлена, система почне видобувати інформацію.

Крок 4: Після того, як дані почнуть надходити, різні дані, такі як дані взаємодії та транзакційні дані, можуть бути співвіднесені та оброблені, щоб створити шаблон, який не тільки зможе створити звіт про історичні дані, але й зможе визначити чітку стратегію для майбутнє при подачі в двигун AI.

Види аналізу даних

Аналіз даних може бути різних типів:

1. Описовий аналіз

Цей вид аналізу розповідає бізнесу, що насправді пішло правильно, а що пішло не так, наприклад, кома, коли ресторан дізнається, що ті користувачі, які замовляли піцу один раз, продовжували редагувати, але для їхнього різотто не було порядку. це дає ресторану підказку, що вони повинні вдосконалити рецепт свого різотто і зберегти фокус на піцу, щоб продовжувати працювати.

2. Діагностичний аналіз

Це говорить вам про те, чому щось сталося, якщо взяти приклад BlackBerry, дані показують, коли ринок iPhone починає бурхливо розвиватися з сенсорним екраном телефонів без клавіатури, продажі мобільних телефонів BlackBerry зменшилися і змусили цю компанію значно втратити свою частку ринку. Це приклад реального життя діагностичного аналізу.

3. Прогностичний аналіз

Цей вид аналітичної стратегії повідомляє бізнесу про те, що може відбутися. Іншим прикладом цього в реальному житті може бути випадок Кодак. Там, де вони дуже пізно усвідомили, що зрештою кінозйомка зникне, і нове майбутнє стане цифровим, тому їх прогнозний аналіз провалився, і інші, як Nikon, Canon, Sony захопили ринок. Kodak так пізно заскочив на ринок цифрових камер, що для них це вже закінчилося.

4. Настановний аналіз

Цей аналіз призначений для розуміння та опису майбутнього курсу дій для розвитку чи підтримання поточного бізнесу. Як правило, компанії використовують методи та алгоритми машинного навчання, щоб визначити правила ведення бізнесу. Прикладом цього може бути будь-яка телекомунікаційна компанія, яка розуміє, що в міру покращення обчислень телефони, тому виклик буде менш пріоритетним і фокус буде зростати на споживанні мобільних даних.

Висновок

Можна сказати, що правильне використання даних може дати новий набір розуміння будь-якого бізнесу, що забезпечить ефективне використання ресурсу, краще розуміння клієнта та ринку, що в кінцевому підсумку призведе до зростання бізнесу.

Що таке аналіз даних? - Топ-4 методики аналізу даних для бізнесу

Зміст:

Вступ до аналізу даних