Kako stvoriti istraživanje podataka u R

Istraživanje podataka u R važan je dio načina na koji kompanije i marke mogu steći uvid u svoje neobrađene podatke i nalaze. Sastavni značaj istraživanja podataka u R je vizualizacija podataka, metoda putem koje se podaci prikazuju u grafičkom ili slikovnom formatu. Ova metoda omogućuje donositeljima odluka na lakši način da razumiju i razumiju analitiku onako kako je ona predstavljena na grafički način. Uz to, pojedincima je lako razumjeti teške koncepte i identificirati nove obrasce. Interaktivna vizualizacija usvaja mnoge marke u kojima je koncept vizualizacije korak dalje pomoću uporabe tehnologije. Kroz upotrebu vježbi i grafikona interaktivna vizualizacija pomaže brandovima da shvate podatke i uvide na mnogo zamršeniji i osobniji način nego prije.

Kako istraživanje i vizualizacija podataka?

Koncept korištenja slika u svrhu razumijevanja slika koristi se već dugo vremena. Budući da su karte i grafikoni iz 17. stoljeća istraživači i izumitelji koristili za pronalazak novih zemalja i zemalja. Kasniji izum pitanih karte u ranim 1800-ima također je pomogao da se proširi područje vizualizacije podataka. Mnogo desetljeća kasnije Charles Minard preslikao je Napoleonovu invaziju na Rusiju, što je bio još jedan korak u vizualizaciji podataka. Karta je prikazivala veličinu vojske kao i put kojim se Napoleon povlači iz Moskve. Vezujući iste podatke s vremenom i temperaturom, pružio je pobliže i bolje razumijevanje ovog povijesnog događaja.

Međutim, svi ti pomaci nisu bili ništa u usporedbi s napretkom koji je nastao s porastom tehnologije. Vizualizacija podataka razvijala se i rasla u skokovima i granicama s porastom tehnologije. Napredak i rast računala i pametnih telefona omogućio je robnim markama brzu i stvarnu obradu velike količine podataka s jedne strane i brže sticanje uvida s druge strane. Uz toliko napredak u tehnologiji, vizualizacija podataka raste tako brzim tempom da na drastičan način mijenja lice marki i kompanija širom svijeta.

Zašto se budućnost marki nalazi u vizualizaciji podataka?

Veliki podaci rastu svakim danom i utječu na gotovo svaki sektor i gospodarstvo širom svijeta. Stvorio je gotovo neograničene mogućnosti za marke da šire i šire svoju mrežu na sveobuhvatan i uspješan način. Pronalaženje vrijednosti u velikim podacima je, dakle, jedno od najvažnijih ulaganja na koje se bilo koji brand može fokusirati u trenutnim vremenima. Uzmimo za primjer maloprodajni sektor koji može proći dug put kroz različite aplikacije koje se razvijaju u sektoru velikih podataka.

Na primjer, uvidi u to kako veliki podaci mogu poboljšati odnose s kupcima mogu pomoći marki da bolje otključa i nove mogućnosti koje prije nisu postojale. Isto tako, i druge industrije mogu stvoriti opipljivu korist u poboljšanju iskustva svojih kupaca i klijenata upotrebom velikih podataka, a to će na kraju pomoći ubrzati rast i razvoj poduzeća.

Svi znaju da je vizualna komunikacija jedan od najjednostavnijih i najjednostavnijih načina komunikacije. To je zbog toga što ljudski mozak prema istraživanjima obrađuje vizualne materijale 60.000 puta brže od teksta, što ga čini jednim od najboljih načina na koji brendovi mogu komunicirati svoju priču kupcima, klijentima i dionicima. Zato su grafikoni i grafikoni jednostavni načini pomoću kojih brendovi mogu imati smisla važne uvide koji na druge načine mogu biti složeniji i puno lakši od čitanja izvještaja i proračunskih tablica. Vizualizacija podataka je, dakle, brz i jednostavan način na koji ljudi iz tvrtke mogu razumjeti komplicirane koncepte.

Nadalje, vizualizacija podataka može pomoći robnim markama na sljedeće načine:

1. Vizualizacija podataka može pomoći robnim markama da se usredotoče na područja kojima je potrebna posebna pažnja ili poboljšanje

2. Vizualizacija podataka može pomoći robnim markama da bolje razumiju ponašanje kupaca, osiguravajući tako bolju odanost i osnaživanje marke

3. Vizualizacija podataka može pomoći markama da na intiman način razumiju tržište i funkcioniranje marke

4. Vizualizacija podataka izvrstan je način za razumijevanje i predviđanje budućih kretanja na tržištu, a na taj način pomaže marki da se bolje prilagodi tim promjenama.

Vizualizacija podataka i istraživanje danas pomažu tvrtkama da pređu svoje granice i istražuju nove mogućnosti, bez obzira na njihovu industriju i veličinu. Evo nekoliko načina na koje vizualizacija podataka može pomoći tvrtkama:

  • Istraživanje podataka u R-u može pomoći tvrtkama da brzo i brzo shvate podatke: Grafički podaci omogućuju robnim markama da razumiju velike količine podataka na jednostavan i strateški način. To pomaže tvrtkama da steknu uvid i izvode zaključke o raznim temama i na taj način donose strateške odluke koje se mogu osnažiti, iznutra i izvana. A budući da je grafički podatak lakši za smisla, robne marke mogu riješiti probleme i prije nego što se pojave.
  • Istraživanje podataka u R pomaže tvrtkama da identificiraju obrasce i odnose između velike količine podataka: velike količine podataka ako su prikazane u grafičkom obliku mogu imati više smisla i puno ih je lakše razumjeti. Posao kada razumiju veze između ovih podataka može donijeti bolji izbor i usvojiti strategije koje će im pomoći da brzo i brzo postignu svoje kratkoročne i dugoročne ciljeve.
  • Istraživanje podataka u R-u može pomoći marki da se prilagodi promjenjivim vremenima i čak bolje predviđa budućnost: Gospodarstvo i tvrtke iz svih sektora izuzetno su konkurentne. Da bi bile uspješne, robne marke moraju razumjeti dinamiku tržišta i na uspješan način prilagoditi se trendovima vizualizacije podataka. U stvari, kad brandovi mogu uspješno predvidjeti tržišne trendove, njihove šanse za uspjeh automatski postaju veće. Ukratko, vizualizacija podataka jedan je od najboljih načina na koji brendovi mogu predvidjeti tržišne trendove, a samim time i konkurentsku prednost. Bavljenjem problemima koji utječu na kvalitetu proizvoda ili iskustva kupca, robne marke mogu spriječiti probleme prije nego što postanu velike zapreke u rastu i razvoju poduzeća.
  • Vizualizacija podataka može pomoći tvrtkama da učinkovito komuniciraju svoju robnu marku: Kao što je već spomenuto, vizualna komunikacija je učinkovit medij za razmjenu priča ne samo s klijentima, već i sa korisničkom bazom. Kada marke prenose svoju poruku i priču široj publici, oni mogu stvoriti učinkovito angažiranje i osnaživanje, kako unutar tvrtke, tako i izvan nje.

Uz toliko prednosti i prednosti vizualizacije podataka, važno je da marke izgrade prediktivni model koji će im pomoći u razumijevanju podataka. Dobar prediktivni model ne ovisi o strojnom učenju ili programskom jeziku, ali mora biti sposoban provesti istraživanje podataka u R na sveobuhvatan način. Važno je da znanstvenici s podacima nauče kako sveobuhvatno istraživati ​​podatke prije nego što razumiju proces stvaranja algoritama. Primjer istraživanja podataka ima jednu od najvažnijih funkcija koja se izvodi uz pomoć prediktivnog modeliranja, zato su od presudne važnosti za rast i razvoj bilo koje tvrtke.

Istraživanje podataka u R pomaže tvrtkama da steknu dublje i bolje spoznaje i na taj način pomaže tvrtkama da stvore bolji model. S obzirom na popularnost programa R i njegovu široku uporabu u znanosti o podacima, postoje određeni koraci koji mogu pomoći u kreiranju istraživanja podataka u R. Iako su to generički koraci, moguće je prilagoditi kodove i nakon njihova stvaranja. Evo jedanaest glavnih koraka uključenih u stvaranje istraživanja podataka u R.

  • Korak 1: Proces učitavanja podataka:

Skupovi podataka mogu se unositi u različitim formatima koji između ostalog uključuju.XLS, TXT, CSV i JSON. U R je podatke lako učitati iz bilo kojeg od gore navedenih izvora, uglavnom zbog jednostavne sintakse i dostupnosti unaprijed definiranih knjižnica. Čitanjem koda korisnik može učitati datoteku na jednostavan način.

  • Korak 2: Proces pretvorbe varijable u drugu vrstu podataka:

Konverzije tipa u R djeluju tako što numeričkom nizu dodaju niz znakova, koji potom, sve elemente u vektoru, pretvara u lik. U ovom je trenutku važno zapamtiti da je pretvorba strukture podataka izuzetno kritična za proces transformacije formata.

  • Korak 3: Transponiranje skupa podataka sljedeći je korak u primjeru istraživanja podataka:

Ponekad je potreban skup podataka za prenošenje iz široke strukture u mnogo uže strukture. Korisnicima je dostupan kôd koji to može na učinkovit način.

  • Korak 4: Sljedeći korak u istraživanju podataka na R-u je razvrstavanje DataFrame-a

Razvrstavanje podataka vrši se korištenjem naloga kao indeksa. Ovaj se indeks temelji na više varijabli koje su u naravi ili silazne.

  • Korak 5: Stvaranje parcela ili histograma sljedeći je korak u istraživanju podataka u R

Vizualizacija podataka na R izrazito je jednostavna i pomaže stvoriti učinkovite grafikone.

  • Korak 6: Stvaranje frekvencijskih tablica s R

Najosnovniji i najučinkovitiji način razumijevanja distribucije po kategorijama je korištenjem tablica frekvencija.

  • Korak 7: Uzorak skupa podataka u R-u

Nekoliko nasumičnih indeksa potrebno je za generiranje skupa podataka uzorka u R. To će pomoći u stvaranju uzorka skupa podataka u R.

  • Korak 8: Uklonite duplicirane vrijednosti varijable

Izuzetno jednostavan postupak, lako je ukloniti duplikate na R.

  • Korak 9: Pronađite prosječni zbroj nivoa klase i zbroj u R:

To se postiže primjenom funkcija koje su prisutne u definiciji istraživanja podataka u R tehnikama.

  • 10. korak: prepoznati i tretirati nedostajuće vrijednosti i izdatke

Nedostajuća vrijednost može se unijeti sa srednjom vrijednosti drugih brojeva, a to omogućuje stvaranje i boljih vrijednosti.

  • Korak 11: Spajanje i pridruživanje skupova podataka posljednji je korak za istraživanje podataka u R

Spajanje dvaju podataka podataka je konačna funkcija, a oni se izvode kombiniranjem dva okvira podataka zajedničkih varijabli. Uz to, dodavanje skupova podataka je još jedna funkcija koja se često koristi. Da bi se dva podatkovna okvira okomito pridružila, koristi se funkcija vezanja. Iako dva okvira podataka moraju imati iste varijable, ali ne isti redoslijed.

Metode istraživanja podataka stoga sam novi tehnološki trend, ali zahtijeva određenu razinu mudrosti i razumijevanja da bi se mogao primijeniti u tvrtkama i robnim markama. Važno je da brendovi s jedne strane dobro shvate podatke i razumiju ciljeve, potrebe i publiku s druge strane. Priprema tehnologije vizualizacije podataka zahtijeva da brandovi razumiju nekoliko stvari kako bi mogli bolje implementirati metode istraživanja podataka. Evo nekoliko stvari koje brandovi moraju pokušati implementirati prije nego što konačno počnu koristiti metode istraživanja podataka:

  1. Shvatite podatke koje marke pokušavaju vizualizirati uključujući jedinstvenost i veličinu dotičnih podataka
  2. Odredite medij vizualizacije i vrste informacija koje želite pokazati ostatku svijeta
  3. Pokušajte razumjeti svoju publiku na što bolji način kako bi marke mogle na bolji način koristiti vizualne informacije
  4. Naučite kako koristiti vizualnu komunikaciju na takav način da se možete povezati sa svojom publikom na jednostavan i učinkovit način

Nakon što brandovi shvate i odgovore na ta pitanja, mogu istražiti podatke na mnogo bolji i sofisticiraniji način nego prije. Vizualizacija podataka Veliki podaci sa sobom donose nove izazove i mogućnosti vizualizacije podataka, a istovremeno je potrebno izazov rješavati na jednostavan način. Zaključno, postoji mnogo načina na koje tvrtke mogu postići brže istraživanje podataka, a taj proces započinje donošenjem boljih i informiranijih odluka. Postoji razlog zašto su metode istraživanja podataka toliko bitna fraza i pojam. To je nevjerojatan alat koji ne može poboljšati samo veze unutar organizacije, već i izvan nje. Istovremeno, važno je da menadžeri marki shvate stratešku važnost definicije istraživanja podataka i shvate da se ovi uvidi isporučuju na profitabilan i koristan način. U suprotnom, marke postaju vrlo jednostavne da se izgube u svijetu velikih podataka, a da ne dobiju važan uvid ili vrijednost.

Preporučeni tečajevi:

Dakle, evo nekoliko tečajeva koji će vam pomoći da saznate više detalja o istraživanju podataka u R, istraživanju i vizualizaciji podataka,
definicija istraživanja podataka, primjer istraživanja podataka i također o metodama istraživanja podataka, samo prođite vezu koja je dana u nastavku.

  1. R Programiranje - Praktična nauka podataka pomoću R
  2. Znanost podataka za certificirane tečajeve stručne analitike
  3. Trening za Silverlight
  4. Business Analytics pomoću SAS početnika | Tečajevi poslovne analitike

Kategorija:

Veliki podaci