Uvod u analizu podataka
U ovom ćemo članku vidjeti pregled onoga što je analiza podataka ?. U svijetu umjetne inteligencije, strojnog učenja i znanosti podataka, jedan od najčešće korištenih termina je analiza podataka. Možemo reći da analiza podataka pomaže tvrtkama da razumiju koju strategiju trebaju primijeniti i gdje da je primijene. Prije nego što uđemo u pojedinosti o analizi podataka, moramo razumjeti što je analiza podataka i zašto je analiza podataka uopće potrebna.
Što je analiza podataka?
Analiza podataka odnosi se na tehniku analize podataka kako bi se povećala produktivnost i povećao posao. To je proces inspekcije, čišćenja, transformacije i modeliranja podataka.
Zašto nam je potrebna analiza podataka?
Analiza podataka potrebna nam je uglavnom iz sljedećih razloga:
- Skupite skrivene uvide.
- Da biste stvorili izvješća na temelju dostupnih podataka.
- Obavite analizu tržišta.
- Poboljšanje poslovne strategije.
Tko je analitičar podataka?
Analitičar podataka je osoba koja prikuplja podatke iz različitih izvora te strukturu i modele kako bi pronašla uzorak za generiranje izvještaja. Razne industrije pokušavaju prikupiti raznolik skup podataka kako bi iz nje stvorili model. Na primjer, tvrtke iz proizvodnog sektora bilježe različite parametre poput statusa čekanja u proizvodnoj jedinici i kako se on može sinkronizirati s drugim jedinicama, kao što su osiguranje kvalitete, pakiranje i jedinica za skladištenje kako bi se osiguralo minimalno vrijeme zastoja. Ideja ovdje je smanjiti praznu upotrebu resursa što će povećati produktivnost bez utjecaja na troškove. Baš kao i prerađivačka industrija, i druge industrije poput industrije igara igraju evidenciju o nagradama svojih korisnika, tako i tvrtke za dostavu hrane mogu pratiti prehrambene navike ljudi u određenim demografskim strukturama.
Osnovni koraci analize podataka
Sada ćemo razgovarati o nekim osnovnim koracima analize podataka:
Korak 1: Ovdje će primarni zadatak biti profil podataka. U postojećoj strukturi većina tradicionalne industrije nije ni svjesna podataka koje već posjeduje jer u prethodnim danima nije bilo jasne razlike između podataka o interakciji i podataka o transakciji. Stoga je najveći izazov u slučaju implementacije strojnog učenja ili AI implementacije otkrivanje gdje se podaci nalaze i kako podaci leže. To uključuje profiliranje podataka s ogromnom količinom podataka i pronalaženje svojstava kao što su ispravnost podataka, cjelovitost podataka, nulti postotak te nadasve relevantnost i kategorizacija dostupnih podataka.
Korak 2: Zatim trebamo pohraniti te podatke bilo kojim nestrukturiranim načinom pohrane podataka. To je isto kao i obrada nestrukturiranih podataka putem već postojeće infrastrukture podataka. Infrastruktura skladištenja modernog doba razlikuje se od tradicionalne RDBMS. Sada infrastruktura velikih podataka može izvući informacije iz nestrukturiranih podataka poput Facebook komentara ili poruke poslane putem e-pošte.
Korak 3: Sljedeći korak će biti izgradnja modela nakon kategorizacije i grupiranja podataka. Nakon što se pripremi model podataka, sustav će početi izvlačenje podataka.
Korak 4: Jednom kada podaci počnu teći, tada se različiti podaci poput interaktivnih podataka i transakcijskih podataka mogu povezati i obraditi kako bi se uspostavio obrazac koji neće samo moći stvoriti izvještaj o povijesnim podacima, nego će također moći definirati jasnu strategiju za budućnost kad se napaja u AI motoru.
Vrste analize podataka
Analiza podataka može biti različitih vrsta:
1. Deskriptivna analiza
Ova vrsta analize govori tvrtki što je zapravo pošlo po zlu i što je pošlo po zlu kada je restoran saznao da su oni korisnici koji su pizzu naručili jednom, redorirali, ali nema narudžbe za njihov rižoto. to restoranu daje nagovještaj da bi trebali poboljšati recept svoje rižote i zadržati fokus na pizzi kako bi nastavili poslovanje.
2. Dijagnostička analiza
Ovo vam govori zašto se nešto dogodilo ako uzmete primjer BlackBerryja, podaci pokazuju kako tržište iPhonea počinje procvat sa svojim telefonima sa zaslonom osjetljivim na dodir bez tipkovnice, prodaja BlackBerry mobitela je opala i zbog čega je ova tvrtka znatno izgubila svoj tržišni udio. Ovo je primjer iz stvarnog života dijagnostičke analize.
3. Prediktivna analiza
Ova vrsta analitičke strategije govori poslu što se vjerojatno može dogoditi. Još jedan primjer iz stvarnog života bio bi slučaj Kodak. Tamo gdje su bili vrlo kasni shvatiti da će na kraju filmska fotografija izumrijeti, a nova budućnost će biti digitalna, tako da je njihova prediktivna analiza uspjela, a drugi poput Nikon, Canon, Sony osvojili su tržište. Kodak je toliko kasnio da skoči na tržište digitalnih fotoaparata, za njih je to već bilo gotovo.
4. Analiza recepta
Ova analiza želi razumjeti i opisati budući tijek aktivnosti za rast ili održavanje postojećeg poslovanja. općenito, tvrtke koriste tehnike i algoritme strojnog učenja za definiranje poslovnih pravila koja idu prema naprijed. Primjer za to može biti svaka telekomunikacijska kompanija koja shvaća da će, kako telefoni postaju sve bolji u računanju, zato pozivi biti manje prioritizirani i usredotočiti se na potrošnju mobilnih podataka.
Popularni alati za analizu podataka
Pogledajmo neke široko korištene alate za analizu podataka, kao i neke alate koji su vodeći na tržištu u ovom segmentu:
- Tableau: Može stvoriti vizualizaciju podataka, nadzornu ploču i izvješće o analizi nakon povezivanja na različite izvore podataka. Ovaj alat djeluje na nestrukturirane podatke i stoga je kompatibilan s velikim podacima.
- Power BI: Prije je bio proširenje za MS Excel, kasnije je postao zaseban alat. Lagan je i često se ažurira.
- R i Python: Ako vam se sviđa prilagođeno kodiranje i prilagođavanje, tada su R i Python opcija za vas. R je bolji za statističku analizu dok Python ima ugrađene biblioteke za analizu podataka iz okvira.
- Apache Spark: Apache Spark brz je, lagan i opsežan procesor podataka koji izvršava podatke iz velikih klastera podataka i može brzo obraditi ogroman komad podataka.
Zaključak
Možemo reći da pravilno korištenje podataka može dati novi uvid u svako poduzeće što će osigurati učinkovito korištenje resursa, bolje razumijevanje kupca i tržišta što će na kraju rezultirati rastom poslovanja.
Preporučeni članci
Ovo je vodič Što je analiza podataka ?. Ovdje smo raspravljali o različitim vrstama podataka Analytics, zajedno s Alati za savršeno upravljanje podacima. Možete i proći kroz naše predložene članke da biste saznali više -
- Top 8 alata za besplatnu analizu podataka
- Uvod u vrste tehnika analize podataka
- Analiza podataka u odnosu na analizu podataka - najbolje razlike
- Što je integracija podataka?
- Vrste analiza podataka | Razne metodologije