Ako vytvoriť prieskum údajov v R

Prieskum údajov v R je dôležitou súčasťou toho, ako môžu spoločnosti a značky získať prehľad o svojich prvotných údajoch a zisteniach. Neoddeliteľnou dôležitosťou skúmania údajov v R je vizualizácia údajov, metóda, prostredníctvom ktorej sa údaje prezentujú v grafickom alebo obrazovom formáte. Táto metóda umožňuje subjektom s rozhodovacou právomocou uchopiť a pochopiť analytiku ľahším spôsobom, pretože je uvedený grafickým spôsobom. Okrem toho to jednotlivcom uľahčuje pochopenie zložitých konceptov a identifikáciu nových vzorcov. Interaktívna vizualizácia je prijímaná mnohými značkami, kde sa vizualizácia posunie o krok ďalej s využitím technológie. Interaktívna vizualizácia pomáha pri používaní vŕtačiek a máp porozumieť značkám oveľa zložitejšie a osobnejšie než predtým.

Ako prieskum dát a vizualizácia?

Koncept používania obrázkov na porozumenie obrázkom sa používa už dlhší čas. Od 17. storočia používali prieskumníci a vynálezcovia mapy a grafy na nájdenie nových krajín a krajín. Neskôr vynález koláčových grafov na začiatku 18. storočia tiež pomohol rozšíriť oblasť vizualizácie údajov. O mnoho desaťročí neskôr Charles Minard zmapoval Napoleonovu inváziu do Ruska, čo bol ďalší krok vo vizualizácii údajov. Mapa znázorňovala veľkosť armády a cestu, ktorú Napoleon ustupuje z Moskvy. Viazaním rovnakých informácií na čas a teplotu poskytol podrobnejšie a lepšie pochopenie tejto historickej udalosti.

Celý tento vývoj však nebol ničím v porovnaní s pokrokom, ktorý sa dosiahol s rozvojom technológie. Vizualizácia údajov sa vyvíjala a rástla míľovými krokmi s rastom technológie. Pokrok a rast počítačov a smartfónov umožnil značkám spracovať veľké množstvo údajov rýchlym a reálnym spôsobom na jednej strane a rýchlejšie získať prehľady na strane druhej. S toľkým pokrokom v technológii vizualizácia údajov rastie takým rýchlym tempom, že drasticky mení tvár značiek a spoločností na celom svete.

Prečo spočíva budúcnosť značiek vo vizualizácii údajov?

Big Data rastie každý deň a má dopad takmer na všetky odvetvia a ekonomiky na celom svete. Vytvorila takmer neobmedzené príležitosti pre značky, aby komplexne a úspešne rozširovali a rozvíjali svoju sieť. Nájdenie hodnoty vo veľkých údajoch je preto jednou z najdôležitejších investícií, na ktorú sa môže akákoľvek značka v súčasnej dobe zamerať. Zoberme si napríklad maloobchodný sektor, ktorý môže prejsť dlhú cestu rôznymi aplikáciami, ktoré sa vyvíjajú v sektore veľkých dát.

Napríklad informácie o tom, ako veľké údaje môžu zlepšiť vzťahy so zákazníkmi, môžu pomôcť značkám odomknúť lepšie a nové príležitosti, ktoré predtým neexistovali. Podobne aj iné odvetvia môžu priniesť hmatateľný úžitok pri zlepšovaní zákazníckych a klientskych skúseností prostredníctvom používania veľkých dát, čo nakoniec pomôže podporiť rast a rozvoj podniku.

Každý vie, že vizuálna komunikácia je jedným z najjednoduchších a najjednoduchších spôsobov komunikácie. Je to kvôli ľudskému mozgu podľa výskumu, ktorý spracováva vizuály 60 000-krát rýchlejšie ako text, čo z neho robí jeden z najlepších spôsobov, ako môžu značky oznamovať svoj príbeh zákazníkom, klientom a zainteresovaným stranám. To je dôvod, prečo sú grafy a grafy jednoduché spôsoby, pomocou ktorých môžu značky vytvárať dôležité dôležité informácie, ktoré by inak mohli byť zložitejšie a oveľa jednoduchšie ako čítanie správ a tabuliek. Vizualizácia dát je preto rýchlym a jednoduchým spôsobom, ktorým ľudia v spoločnosti rozumejú zložitým konceptom.

Vizualizácia údajov môže značkám pomôcť nasledujúcim spôsobom:

1. Vizualizácia údajov môže pomôcť značkám zamerať sa na oblasti, ktoré si vyžadujú osobitnú pozornosť alebo zlepšenie

2. Vizualizácia údajov môže značkám pomôcť pochopiť správanie zákazníkov lepším spôsobom, a tým zabezpečiť lepšiu lojalitu a posilnenie postavenia značky

3. Vizualizácia údajov môže značkám pomôcť pochopiť trh a fungovanie značky intímnym spôsobom

4. Vizualizácia údajov je skvelý spôsob, ako porozumieť a predvídať budúce trendy na trhu, a tým pomôcť značkám lepšie sa prispôsobiť týmto zmenám.

Vizualizácia a prieskum údajov dnes spoločnostiam pomáhajú prekračovať hranice svojich možností a skúmať nové príležitosti bez ohľadu na ich odvetvie a veľkosť. Tu je niekoľko spôsobov, ako vizualizácia údajov môže pomôcť spoločnostiam:

  • Prieskum údajov v R môže spoločnostiam pomôcť rýchlo a rýchlo pochopiť údaje: Grafické údaje umožňujú značkám jednoduchým a strategickým spôsobom pochopiť veľké množstvo údajov. Spoločnostiam to pomáha získavať informácie a vyvodzovať závery k rôznym témam, a tak prijímať strategické rozhodnutia, ktoré sa môžu zmocniť tak interne, ako aj externe. A keďže grafické údaje sa dajú ľahšie zmysluplné, značky môžu riešiť problémy ešte skôr, ako sa objavia.
  • Preskúmanie údajov v R pomáha spoločnostiam identifikovať vzory a vzťahy medzi veľkým množstvom údajov: Veľké množstvo údajov, ak sú prezentované v grafickej podobe, môže mať väčší zmysel a je oveľa ľahšie pochopiteľné. Podniky, keď pochopia prepojenia medzi týmito údajmi, môžu robiť lepšie rozhodnutia a prijať stratégie, ktoré im pomôžu rýchlo a rýchlo dosiahnuť krátkodobé aj dlhodobé ciele.
  • Prieskum údajov v R môže pomôcť značkám prispôsobiť sa meniacim sa časom a dokonca lepšie predpovedať budúcnosť: Ekonomika a spoločnosti vo všetkých odvetviach sú mimoriadne konkurencieschopné. Aby boli značky úspešné, musia porozumieť dynamike trhu a úspešne sa prispôsobiť trendom vizualizácie údajov. V skutočnosti, keď značky dokážu úspešne predpovedať trendy na trhu, ich šance na úspech sa automaticky zvyšujú. Stručne povedané, vizualizácia údajov je jedným z najlepších spôsobov, ako môžu značky predvídať trendy na trhu a získať tak konkurenčnú výhodu. Riešením problémov, ktoré ovplyvňujú kvalitu výrobkov alebo skúsenosti zákazníkov, môžu značky predchádzať problémom skôr, ako sa stanú hlavnými prekážkami v raste a rozvoji spoločností.
  • Vizualizácia údajov môže spoločnostiam pomôcť efektívnym spôsobom sprostredkovať príbeh svojej značky: Ako už bolo uvedené, vizuálna komunikácia je efektívnym médiom na zdieľanie príbehov nielen s klientmi, ale aj so zákazníckou základňou. Keď značky oznámia svoje posolstvo a príbeh širšiemu publiku, môžu vytvoriť efektívne zapojenie a posilnenie postavenia, a to v rámci spoločnosti, ako aj mimo nej.

S toľkými výhodami a výhodami vizualizácie údajov je dôležité, aby značky vytvorili prediktívny model, ktorý im pomôže pri porozumení údajov. Dobrý prediktívny model nezávisí od strojového učenia alebo programovacieho jazyka, ale musí byť schopný komplexne vykonávať prieskum údajov v R. Je dôležité, aby sa vedci údajov naučili, ako skúmať údaje komplexným spôsobom predtým, ako pochopia proces vytvárania algoritmov. Príklad prieskumu dát má jednu z najdôležitejších funkcií, ktorá sa vykonáva pomocou prediktívneho modelovania, a preto majú rozhodujúci význam pre rast a rozvoj akejkoľvek spoločnosti.

Prieskum údajov v R pomáha spoločnostiam získať hlbšie a lepšie informácie, a tým pomáha spoločnostiam vytvoriť lepší model. Vzhľadom na popularitu programovania R a jeho rozsiahle využitie vo vede údajov existujú určité kroky, ktoré môžu pomôcť pri vytváraní prieskumu údajov v R. Hoci ide o všeobecné kroky, je možné prispôsobiť kódy aj po ich vytvorení. Tu je jedenásť hlavných krokov zapojených do vytvorenia prieskumu údajov v R.

  • Krok 1: Proces načítania dátových súborov:

Dátové sady sa môžu vkladať v rôznych formátoch, medzi ktoré patria okrem iného XLS, TXT, CSV a JSON. V R je ľahké načítať dáta z ktoréhokoľvek z vyššie uvedených zdrojov, hlavne kvôli jednoduchej syntaxi a dostupnosti preddefinovaných knižníc. Čítaním kódu môže užívateľ súbor načítať jednoduchým spôsobom.

  • Krok 2: Proces konverzie premennej na iný typ údajov:

Konverzie typov v R fungujú tak, že do číselného vektora pridajú reťazec znakov, ktorý potom prevedie všetky prvky vo vektore na znak. V tomto bode je dôležité pamätať na to, že konverzia dátovej štruktúry je mimoriadne dôležitá pre proces transformácie formátu.

  • Krok 3: Transpozícia množiny údajov je ďalším krokom v príklade skúmania údajov:

Niekedy je potrebný súbor údajov na transpozíciu zo širokej štruktúry do oveľa úzkejšej štruktúry. Používatelia majú k dispozícii kód, ktorý to umožňuje efektívnym spôsobom.

  • Krok 4: Ďalším krokom pri skúmaní údajov v R je triedenie DataFrame

Zoradenie údajov sa vykonáva pomocou poradia ako indexu. Tento index je založený na viacerých premenných, ktoré majú buď vzostupný, alebo zostupný charakter.

  • Krok 5: Vytvorenie grafov alebo histogramu je ďalším krokom pri skúmaní údajov v R

Vizualizácia dát na R je veľmi jednoduchá a pomáha vytvárať efektívne grafy.

  • Krok 6: Vytvorte tabuľky frekvencií pomocou R.

Najzákladnejším a najúčinnejším spôsobom, ako porozumieť rozdeleniu do kategórií, je použitie tabuliek frekvencií.

  • Krok 7: Vzorový súbor údajov v R

Na vytvorenie vzorového súboru údajov v R. je potrebných niekoľko náhodných ukazovateľov. Pomôže to vytvoriť súbor vzorových údajov v R.

  • Krok 8: Odstráňte duplicitné hodnoty premennej

Extrémne jednoduchý proces, je ľahké odstrániť duplikáty z R.

  • Krok 9: Nájdite priemerný počet a priemer súčtu na úrovni triedy:

Toto sa vykonáva pomocou funkcií, ktoré sú prítomné v definícii prieskumu údajov v technikách R.

  • Krok 10: Rozpoznajte a ošetrujte chýbajúce hodnoty a odľahlé hodnoty

Chýbajúcu hodnotu je možné zadať pomocou iných čísiel, čo umožňuje aj vytvorenie lepších hodnôt.

  • Krok 11: Zlúčenie a spojenie dátových súborov je posledným krokom na prieskum údajov v R

Spojenie dvoch dátových rámcov je konečnou funkciou a vykonáva sa kombináciou dvoch dátových rámcov bežných premenných. Okrem toho je pridávanie súborov údajov ďalšou funkciou, ktorá sa často používa. Aby sa vertikálne spojili dva dátové rámce, používa sa funkcia viazania. Dva dátové rámce teda musia mať rovnaké premenné, ale nesmú mať rovnaké poradie.

Metódy skúmania údajov Preto sa stávam novým technologickým trendom, ale pred implementáciou do spoločností a značiek si vyžaduje určitú úroveň múdrosti a porozumenia. Je dôležité, aby značky mali pevný prehľad o údajoch na jednej strane a porozumeli cieľom, potrebám a publiku na druhej strane. Príprava technológie vizualizácie údajov vyžaduje, aby značky porozumeli niekoľkým veciam, aby mohli lepšie využívať metódy prieskumu údajov. Tu je niekoľko vecí, ktoré sa značky musia snažiť implementovať skôr, ako začnú používať metódy prieskumu údajov:

  1. Porozumieť údajom, ktoré sa značky snažia vizualizovať, vrátane jedinečnosti a veľkosti príslušných údajov
  2. Určite médium vizualizácie a druh informácií, ktoré chcete ukázať zvyšku sveta
  3. Pokúste sa lepšie porozumieť publiku, aby značky mohli vizuálne informácie lepšie využívať
  4. Naučte sa, ako používať vizuálnu komunikáciu takým spôsobom, aby ste sa s publikom mohli spojiť jednoduchým a efektívnym spôsobom

Keď značky pochopia a odpovedia na tieto otázky, môžu preskúmať údaje oveľa lepšie a sofistikovanejšie ako predtým. Vizualizácia údajov Veľké dáta so sebou prinášajú nové výzvy a príležitosti na vizualizáciu údajov a zároveň je potrebné problémy riešiť jednoduchým spôsobom. Na záver možno povedať, že existuje mnoho spôsobov, ako môžu spoločnosti dosiahnuť rýchlejší prieskum údajov a tento proces začína prijatím lepších a informovaných rozhodnutí. Existuje dôvod, prečo sú metódy prieskumu údajov také dôležité a výrazy. Je to neuveriteľný nástroj, ktorý nemôže len zlepšiť spojenia v rámci organizácie, ale aj mimo nej. Zároveň je dôležité, aby manažéri značiek pochopili strategický význam definície prieskumu údajov a uvedomili si, že tieto informácie sú poskytované spôsobom, ktorý je ziskový a užitočný. V opačnom prípade je pre značky veľmi ľahké stratiť sa vo svete veľkých dát bez toho, aby boli schopní získať dôležitý prehľad alebo hodnotu.

Odporúčané kurzy:

Tu sú niektoré kurzy, ktoré vám pomôžu získať podrobnejšie informácie o prieskume údajov v R, prieskume a vizualizácii údajov,
definícia prieskumu údajov, príklad prieskumu údajov a tiež informácie o metódach prieskumu údajov, stačí prejsť na odkaz uvedený nižšie.

  1. Programovanie v R - Praktická veda o údajoch s použitím R
  2. Data Science pre certifikované analytické kurzy odbornej prípravy
  3. Školenie Silverlight
  4. Business Analytics pomocou začiatočníkov SAS | Kurzy obchodnej analýzy

Kategórie:

Veľké dáta