Úvod do analýzy údajov
V tomto článku sa zobrazí osnova Čo je analýza údajov ?. Vo svete umelej inteligencie, strojového učenia a vedy o údajoch je jedným z najpoužívanejších termínov analýza údajov. Môžeme povedať, že analýza údajov pomáha podnikom pochopiť, akú stratégiu by mali uplatňovať a kde ju uplatňovať. Predtým, ako sa dostaneme do podrobností analýzy údajov, musíme pochopiť, čo je analýza údajov a prečo je analýza údajov vôbec potrebná.
Čo je to analýza údajov?
Analýza údajov sa týka techniky analyzovania údajov na zvýšenie produktivity a rastu podnikania. Je to proces kontroly, čistenia, transformácie a modelovania údajov.
Prečo potrebujeme analýzu údajov?
Analýza údajov potrebujeme v zásade z dôvodov uvedených nižšie:
- Zhromažďujte skryté informácie.
- Generovať správy na základe dostupných údajov.
- Vykonajte analýzu trhu.
- Zlepšenie obchodnej stratégie.
Kto je analytik údajov?
Analytik údajov je osoba, ktorá zhromažďuje údaje z rôznych zdrojov a štruktúry a modelov, aby našla model na generovanie správy. Rôzne priemyselné odvetvia sa snažia zhromaždiť rozmanitý súbor údajov a vytvoriť z nich model. Napríklad spoločnosti vo výrobnom sektore zaznamenávajú rôzne parametre, ako je napríklad stav fronty pre výrobnú jednotku a ako ju možno synchronizovať s inými jednotkami, ako je zabezpečenie kvality, balenie a skladovacia jednotka, aby sa zabezpečili minimálne prestoje. Zámerom je znížiť počet nevyužitých zdrojov, ktoré zvyšujú produktivitu bez ovplyvnenia nákladov. Rovnako ako spracovateľský priemysel, aj iné odvetvia, ako napríklad herný priemysel, sledujú výhody pre svojich používateľov a spoločnosti dodávajúce potraviny môžu sledovať určité stravovacie návyky ľudí v určitých demografických štruktúrach.
Základné kroky analýzy údajov
Teraz budeme diskutovať o niektorých základných krokoch analýzy údajov:
Krok 1: Primárnou úlohou by tu bolo profilovanie údajov. V súčasnej štruktúre väčšina tradičného priemyslu ani nevie o údajoch, ktoré už majú, pretože v predchádzajúcich dňoch nebolo jasne rozlíšené medzi údajmi o interakcii a údajmi o transakciách. Preto najväčšou výzvou v prípade implementácie strojového učenia alebo implementácie AI je zistiť, kde údaje ležia a ako sú. Zahŕňa to profilovanie údajov s veľkým množstvom údajov a zisťovanie vlastností, ako sú správnosť údajov, úplnosť údajov, nulové percento a predovšetkým relevantnosť a kategorizácia dostupných údajov.
Krok 2: Potom musíme tieto údaje uložiť pomocou akejkoľvek neštruktúrovanej metódy ukladania údajov. Je to rovnaké ako spracovanie neštruktúrovaných údajov prostredníctvom už existujúcej veľkej dátovej infraštruktúry. Skladovacia infraštruktúra modernej éry sa líši od tradičnej RDBMS. Teraz môže veľká dátová infraštruktúra extrahovať informácie z neštruktúrovaných údajov, ako je komentár na Facebooku alebo správa odoslaná e-mailom.
Krok 3: Ďalším krokom by bolo zostavenie modelu po kategorizácii a zoskupení údajov. Akonáhle je dátový model pripravený, systém začne extrahovať informácie.
Krok 4: Akonáhle dáta začnú plynúť, potom môžu byť korelované a spracované rôzne dáta, ako sú interakčné dáta a transakčné dáta, aby sa vytvoril vzorec, ktorý bude nielen schopný vytvoriť správu o historických údajoch, ale bude tiež schopný definovať jasnú stratégiu pre budúcnosť, keď sa dodáva do motora AI.
Typy analýzy údajov
Analýza údajov môže byť rôzneho typu:
1. Opisná analýza
Tento druh analýzy hovorí podniku, čo sa v skutočnosti stalo a čo sa pokazilo, napríklad kóma, keď sa reštaurácia dozvie, že tí používatelia, ktorí si raz objednali pizzu, stále radili, ale pre svoje rizoto už nie je usporiadanie. dáva reštaurácii náznak, že by mali vylepšiť recept svojho rizota a sústrediť sa na pizzu, aby udržali podnik v chode.
2. Diagnostická analýza
Toto vám povie, prečo sa niečo stalo, ak si vezmete príklad BlackBerry, údaje ukazujú, ako sa trh iPhone začína rozvíjať vďaka telefónom s dotykovou obrazovkou bez klávesnice, predaj mobilných telefónov BlackBerry klesol a táto spoločnosť výrazne stratila svoj podiel na trhu. Toto je príklad diagnostickej analýzy v reálnom živote.
3. Prediktívna analýza
Tento druh analytickej stratégie hovorí podniku o tom, čo sa pravdepodobne stane. Ďalším skutočným príkladom by bol prípad spoločnosti Kodak. Tam, kde už bolo neskoro si uvedomiť, že filmová fotografia nakoniec zanikne a nová budúcnosť by bola digitálna, takže ich predikčná analýza zlyhala a trh, ako Nikon, Canon, Sony, zachytil trh. Kodak bol neskoro na to, aby skočil na trh digitálnych fotoaparátov.
4. Predpísaná analýza
Táto analýza má porozumieť a opísať budúci postup pri rozvoji alebo udržaní súčasného podnikania. spoločnosti všeobecne používajú techniky a algoritmy strojového učenia na definovanie budúcich obchodných pravidiel. Príkladom toho môže byť akákoľvek telekomunikačná spoločnosť, ktorá chápe, že keďže sa telefóny pri výpočte zlepšujú, volanie bude mať menej priority a zvýši sa zameranie na spotrebu mobilných dát.
Populárne nástroje na analýzu údajov
Pozrime sa na niektoré bežne používané nástroje na analýzu údajov a niektoré nástroje, ktoré sú lídrami na trhu v tomto segmente:
- Tableau: Po pripojení k rôznym zdrojom údajov môže vytvoriť vizualizáciu údajov, dashboard a správu o analýze. Tento nástroj pracuje na neštruktúrovaných údajoch, ktoré sú preto kompatibilné s veľkými dátami.
- Power BI: Predtým išlo o rozšírenie MS Excel, neskôr sa stalo samostatným nástrojom. Je ľahký a často sa aktualizuje.
- R a Python: Ak máte radi vlastné kódovanie a prispôsobenie, potom je pre vás voľba R a Python. R je lepšie pre štatistickú analýzu, zatiaľ čo Python má zabudované knižnice na analýzu údajov.
- Apache Spark: Apache Spark je rýchly, ľahký a rozsiahly procesor údajov, ktorý vykonáva údaje z veľkých dátových zoskupení a dokáže rýchlo spracovať obrovský kus údajov.
záver
Dá sa povedať, že správne použitie údajov môže poskytnúť nový pohľad na akúkoľvek firmu, ktorá zabezpečí efektívne využitie zdrojov, lepšie porozumenie zákazníkovi a trhu, čo nakoniec povedie k rastu podnikania.
Odporúčané články
Toto je príručka k čomu je analýza údajov ?. Tu diskutujeme o rôznych typoch analýzy údajov spolu s nástrojmi na dokonalú správu údajov. Viac informácií nájdete aj v našich navrhovaných článkoch -
- Top 8 bezplatných nástrojov na analýzu údajov
- Úvod do typov techník analýzy údajov
- Analýza údajov verzus analýza údajov - najväčšie rozdiely
- Čo je integrácia údajov?
- Druhy analýzy údajov Rôzne metodiky