Uvod u analizu podataka

U ovom ćemo članku vidjeti pregled tipova analiza podataka. U doba 21. stoljeća možda najupečatljivija promjena je kako su podaci postali dio našeg sustava donošenja odluka u svakom području našeg života. Nema sumnje da su "Podaci novo ulje" svakog sektora. Sada, s povećanjem gotovo beskonačne širine pojasa, stiže novi niz izazova o tome kako učinkovito koristimo ovu ogromnu količinu podataka i dobivamo važne uvide iz podataka. Uz velike razmjere podataka, buka se postupno povećava, analiza podataka predstavlja skup različitih metodologija i načina razmišljanja kako bi se najbolje iskoristili dostupni podaci i pretvorili sirovi podaci u neku poslovnu ili društvenu vrijednost.

Vrste analize podataka

Na temelju korištenih metodologija analiza podataka može se podijeliti u sljedeća četiri dijela:

  • Deskriptivna analiza
  • Istraživačka analiza podataka
  • Prediktivna analiza
  • Inferencijalna analiza

1. Deskriptivna analiza

Deskriptivna analiza numerički je način dobivanja uvida u podatke. U opisnoj analizi dobivamo sažeto vrijednost numeričkih varijabli. Pretpostavimo da analizirate podatke o prodaji proizvođača automobila. U literaturi opisne analize potražit ćete pitanja poput prosjeka, načina prodajne cijene tipa automobila, koliki je prihod ostvaren prodajom određene vrste automobila itd. Dobivamo središnju tendenciju i rasipanje numeričkih varijabli podataka koristeći ovu vrstu analize. U većini slučajeva praktične upotrebe znanosti o podacima, opisna analiza pomoći će vam da dobijete informaciju na visokoj razini i naviknete se na skup podataka. Važne terminologije opisne analize su:

  • Srednja vrijednost (prosjek svih brojeva na popisu brojeva)
  • Način (najčešće broj u popisu brojeva)
  • Srednja vrijednost (srednja vrijednost popisa brojeva)
  • Standardno odstupanje (količina varijacije skupa vrijednosti od srednje vrijednosti)
  • Varijanca (kvadrat standardnog odstupanja)
  • Interkvartilni raspon (vrijednosti između 25 i 75 postotka popisa brojeva)

U pythonu, knjižnica panda pruža metodu koja se zove 'opis', a koja pruža opisne informacije o okviru podataka. Također koristimo i druge biblioteke poput statističkog modela ili možemo razviti svoj kod prema slučaju upotrebe.

2. Istraživačka analiza podataka

Za razliku od opisne analize podataka u kojoj analiziramo podatke numerički, istraživačka analiza podataka je vizualni način analize podataka. Nakon što kroz opisnu analizu imamo osnovno razumijevanje dostupnih podataka, preći ćemo na istraživačku analizu podataka. Također možemo podijeliti analizne istraživačke podatke u dva dijela:

  • Uni varijabilna analiza (istraživanje karakteristika pojedine varijable)
  • Multivarijantna analiza (komparativna analiza više varijabli, ako usporedimo korelaciju dviju varijabli, naziva se bivarijantnom analizom)

U vizualnom načinu analize podataka koristimo različite vrste crteža i grafikona za analizu podataka. Za analizu jedne varijable (univarijantna analiza) možemo koristiti crtačku plohu, histograme, okvir s crtačem, crtež violine itd. Za multivarijantnu analizu koristimo dijagram raspršenja, konture, višedimenzionalne plohe itd.

Ali zašto nam je potrebna analiza istraživačkih podataka?

  • Istraživačka analiza podataka daje vizualni način opisivanja podataka, što pomaže da se jasnije prepoznaju karakteristike podataka.
  • Pomaže nam prepoznati koje su značajke važnije. To je posebno korisno kada imamo posla s podacima visoke dimenzije. (tj. metode poput PCA i t-SNE pomažu u smanjenju dimenzija).
  • To je učinkovit način da objasnite nastali rezultat rukovoditeljima i vlasnicima ne-tehničkih dionica.

U pythonu postoji mnogo knjižnica za provođenje istražnih podataka. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh itd. Su najpopularniji među njima.

3. Prediktivna analiza

Što se događa ako unaprijed znamo pogreške koje ćemo raditi u budućnosti? Pokušat ćemo ih izbjeći, zar ne? Prediktivna analiza nije ništa drugo do najznačajniji način predviđanja budućih ishoda analizom povijesnih događaja. Srce znanosti o podacima temelji se na prediktivnoj analizi. Prediktivna analiza pomaže nam odgovoriti na sljedeća pitanja: "Možemo li predvidjeti hoće li kupac kupiti određeni proizvod ili ne?" Ili „Možemo li procijeniti ukupni trošak koji osiguratelj mora platiti za štete? 'Ili' Možemo li procijeniti količinu oborina u nadolazećem monsunu? '

Prediktivna analiza pomaže nam dati približni ili najvjerojatniji ishod važnih pitanja koja će rezultirati masovnim promjenama u poslovanju i socio-ekonomskim promjenama. Modeli strojnog učenja razvijeni su na temelju povijesnih podataka kako bi se predvidio ishod sličnih neviđenih budućih događaja.

4. Inferencijalna analiza

Inferencijalna analiza je literatura znanosti o podacima, dok predviđamo referentni ishod za više sektora. Na primjer, izvođenje indeksa potrošačkih cijena ili dohotka po stanovniku. Nije moguće izvesti svakog potrošača jednog po jednog i izračunati ga. Umjesto toga, znanstveno uzimamo uzorke iz populacije i uz pomoć statističkih analiza dobivamo indeks.

Zaključak

U ovom smo članku razmotrili različite metodologije analize podataka. Trebamo li koristiti sve ove metode ili se možemo koristiti bilo kojom od njih? Eto, sada se temelji na slučaju upotrebe i domeni aplikacije. No u većini slučajeva počet ćemo s opisnom i istraživačkom analizom podataka i razviti prediktivne modele za predviđanje budućih ishoda.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za vrste analiza podataka. Ovdje smo raspravljali o kratkom pregledu Analize podataka i raznim metodologijama na temelju slučaja uporabe i domene aplikacije. Možete i proći kroz naše predložene članke da biste saznali više -

  1. Top 8 alata za besplatnu analizu podataka
  2. Uvod u vrste tehnika analize podataka
  3. Analiza podataka u odnosu na analizu podataka - najbolje razlike
  4. Naučite koncept integracije podataka

Kategorija:

Veliki podaci