Ce este analiza datelor și de ce este important?

Analiza datelor este procesul de evaluare a datelor utilizând instrumente analitice și statistice pentru a descoperi informații utile și pentru a ajuta la luarea deciziilor în afaceri. Există mai multe metode de analiză a datelor, inclusiv miniere de date, analiză de text, inteligență de afaceri și vizualizare de date.

Cum este efectuată analiza datelor?

Analiza datelor este o parte a unui proces mai amplu de obținere a inteligenței de afaceri. Procesul include unul sau mai mulți dintre următorii pași:

• Definirea obiectivelor: Orice studiu trebuie să înceapă cu un set de obiective de afaceri clar definite. O mare parte a deciziilor luate în restul procesului depinde de cât de clar au fost stabilite obiectivele studiului.
• Întrebări adresate: Se face o încercare de a pune o întrebare în domeniul problemei. De exemplu, automobilele roșii de sport se confruntă cu accidente mai des decât altele?
• Colectare de date: Datele relevante pentru întrebarea trebuie colectate din surse adecvate. În exemplul de mai sus, datele ar putea fi colectate dintr-o varietate de surse, printre care: rapoarte privind accidentele rutiere DMV sau de poliție, cereri de asigurare și detalii privind spitalizarea. Atunci când datele sunt colectate folosind surverii, este necesar un chestionar care trebuie prezentat subiecților. Întrebările trebuie modelate corespunzător pentru utilizarea metodei statistice.
• Dificultăți de date: Datele brute pot fi colectate în mai multe formate diferite. Datele colectate trebuie să fie curățate și convertite astfel încât instrumentele de analiză a datelor să le poată importa. Pentru exemplul nostru, putem primi rapoarte de accidente DMV ca fișiere text, cereri de asigurare dintr-o bază de date relațională și detalii de spitalizare ca API. Analistul de date trebuie să agregeze aceste diferite forme de date și să le transforme într-o formă potrivită pentru instrumentele de analiză.
• Analiza datelor: Acesta este pasul în care datele curate și agregate sunt importate în instrumentele de analiză. Aceste instrumente vă permit să explorați datele, să găsiți modele în ea și să întrebați și să răspundeți la întrebări care ar putea fi. Acesta este procesul prin care se înțelege datele colectate în cercetare prin aplicarea corectă a metodelor statistice.
• Desfășurarea concluziilor și realizarea de predicții: Acesta este pasul în care, după o analiză suficientă, se pot trage concluzii din date și se pot face previziuni adecvate. Aceste concluzii și previziuni pot fi apoi rezumate într-un raport furnizat utilizatorilor finali.

Să aruncăm o privire în detaliu asupra metodelor de analiză a datelor în special.

Data mining

Explorarea datelor este o metodă de analiză a datelor pentru descoperirea tiparelor în seturi de date mari folosind metodele Cum să devii un cercetător de date Cum să devii un cercetător de date Știința datelor a trecut de la un termen nou creat în 2007 la unul dintre cele mai căutate discipline astăzi. Dar ce face omul de știință? Și cum poți să intri în câmp? Citiți mai multe statistici, inteligență artificială, învățare automată și baze de date. Scopul este de a transforma datele brute în informații de afaceri ușor de înțeles. Acestea pot include grupuri de identificare a înregistrărilor de date (cunoscute și ca analize de cluster) sau identificarea anomaliilor și a dependențelor între grupurile de date.

Aplicații de extragere de date:

• Detectarea anomoliilor poate procesa cantități uriașe de date (“Date mare”) și identificarea automată a cazurilor excesive, eventual pentru excluderea de la luarea deciziilor sau detectarea fraudei (de exemplu fraudă bancară).
• Învățarea obiceiurilor de achiziție a clienților. Tehnicile de învățare a mașinilor pot fi folosite pentru a modela obiceiurile de cumpărare ale clienților și a determina articolele cumpărate frecvent.
• Clustering-ul poate identifica grupuri necunoscute anterior în cadrul datelor.
• Clasificarea este utilizată pentru a clasifica automat intrările de date în coșuri predefinite. Un exemplu comun este clasificarea mesajelor de e-mail ca “spam” sau “nu spam” și având sistemul să învețe de la utilizator.

Analiza textului

Analiza textului este procesul de obținere a informațiilor utile din text. Se realizează prin procesarea informațiilor textuale nestructurate, extragerea numericelor semnificative Timp de economisire cu operațiuni text în Excel Timp de economisire cu operațiuni text în Excel Excel poate face magie cu numere și se poate ocupa de caractere la fel de bine. Acest manual demonstrează cum să analizați, să convertiți, să înlocuiți și să editați text în foi de calcul. Aceste elemente de bază vă vor permite să efectuați transformări complexe. Citiți mai multe indicii din informații și puneți informațiile la dispoziția algoritmilor statistici și de învățare a mașinilor pentru procesare ulterioară.

Procesul de extracție a textului include unul sau mai mulți dintre următorii pași:

• Colectarea informațiilor din diverse surse, inclusiv web, sistem de fișiere, bază de date, etc.
• Analiza lingvistică, inclusiv prelucrarea limbajului natural.
• Recunoașterea modelelor (de exemplu, recunoașterea numerelor de telefon, a adreselor de e-mail etc.)
• Extragerea informațiilor sumare din text, cum ar fi frecvențele relative ale cuvintelor, determinarea asemănărilor dintre documente etc.

Exemple de aplicații de analiză text:

• Analiza răspunsurilor sondajelor cu răspuns deschis. Aceste anchete sunt de natură exploratorie și includ întrebări deschise legate de subiectul în cauză. Respondenții își pot exprima punctul de vedere fără a fi constrânși de un anumit format de răspuns.
• Analiza e-mailurilor, a documentelor etc. pentru a filtra “deșeuri”. Aceasta include, de asemenea, clasificarea automată a mesajelor în coșuri predefinite pentru rutarea către diferite departamente.
• Investigați concurenții prin accesarea cu crawlere a site-urilor acestora. Acest lucru ar putea fi folosit pentru a obține informații despre activitățile concurenților.
• Aplicații de securitate care pot procesa fișierele jurnal pentru detectarea intruziunilor.

Business Intelligence

Business intelligence Cum să utilizați Cortana pentru a analiza date cu BI Power Cum să utilizați Cortana pentru a analiza date cu Power BI Dornic de a simplifica analiza datelor dvs.? Ia răspunsuri rapide de la Cortana cu acest ghid. Citiți mai mult transformă datele în inteligență acționabilă în scopuri comerciale și poate fi utilizată în procesul de luare a deciziilor strategice și tactice al organizației. Acesta oferă o modalitate pentru oameni de a examina tendințele din datele colectate și de a obține informații din aceasta.

Câteva exemple de inteligență de afaceri utilizate astăzi:

• Deciziile de operare ale unei organizații, cum ar fi plasarea produselor și stabilirea prețurilor.
• Identificarea de noi piețe, evaluarea cererii și a adecvării produselor pentru diferite segmente de piață.
• Prognozele bugetare și de rulare.
• Utilizarea instrumentelor vizuale, cum ar fi hărțile termice, tabele pivot și cartografiere geografică.

Vizualizarea datelor

Vizualizarea datelor Vizualizați instantaneu datele și informațiile cu tabelele Google Fusion Vizualizați instantaneu datele și informațiile cu tabele Google Fusion Indiferent dacă elaborezi un raport de lucru sau vrei doar să reprezinți informații pe blogul tău într-un mod grafic, Google Fusion Tables Ajutor. Google Fusion este de fapt o caracteristică încorporată în ... Read More se referă foarte mult la reprezentarea vizuală a datelor. În contextul analizei datelor, înseamnă utilizarea instrumentelor statistice, a probabilităților, a tabelelor pivot și a altor artefacte pentru prezentarea vizuală a datelor. Aceasta face ca datele complexe să fie mai ușor de înțeles și să fie ușor de utilizat.

Cresterea cantităților de date este generată de un număr de senzori în mediul înconjurător (denumiți în continuare “internetul Lucrurilor” sau “IOT”). Aceste date (numite “Date mare”) prezintă provocări în înțelegere care pot fi ameliorate prin utilizarea instrumentelor de vizualizare a datelor. Vizualizarea datelor este utilizată în următoarele aplicații.

• Extragerea datelor sumare din datele brute ale IOT.
• Folosind o diagramă de bare pentru a reprezenta performanța vânzărilor în mai multe trimestre.
• O histogramă prezintă distribuția unei variabile, cum ar fi venitul, împărțind intervalul în cutii.

Vizualizarea seturilor de date Google 7 Rezultatele uimitoare de căutare Google Dataset pe care le puteți utiliza acum 7 Rezultate uimitoare de căutare Google Dataset pe care le puteți utiliza Acum, noul motor de căutare Google de seturi de date îi ajută pe cercetători să vărseze seturi de date mari din surse publice. Citește mai mult este un exemplu minunat în legătură cu modul în care datele mari pot orienta vizual procesul de luare a deciziilor.

Analiza datelor în revizuire

Analiza datelor este utilizată pentru a evalua datele cu instrumente statistice pentru a descoperi informații utile. O varietate de metode sunt utilizate în acest scop, inclusiv miniere de date, analize de text, inteligență de afaceri și vizualizare de date.

Ați folosit analiza de date în organizația dvs. pentru a modela ceva? Cum a fost experiența ta? Aveți informații utile de oferit? Spuneți-ne în comentariile de mai jos.

Explorați mai multe despre: date mari, .