Úvod do analýzy dat
V tomto článku se zobrazí osnova Co je analýza dat ?. Ve světě umělé inteligence, strojového učení a vědy o datech je jedním z nejpoužívanějších termínů analýza dat. Můžeme říci, že analýza dat pomáhá podnikům pochopit, jakou strategii by měly použít a kde ji použít. Než se dostaneme do podrobností analýzy dat, musíme pochopit, co je analýza dat a proč je analýza dat vůbec nutná.
Co je analýza dat?
Analýza dat se týká techniky analýzy dat pro zvýšení produktivity a růstu podnikání. Je to proces kontroly, čištění, transformace a modelování dat.
Proč potřebujeme analýzu dat?
Analýza dat v zásadě potřebujeme z níže uvedených důvodů:
- Shromažďujte skryté poznatky.
- Generování sestav na základě dostupných údajů.
- Proveďte analýzu trhu.
- Zlepšení obchodní strategie.
Kdo je analytik dat?
Analytik dat je osoba, která shromažďuje data z různých zdrojů a struktury a modelů, aby našla vzor pro generování zprávy. Různá průmyslová odvětví se snaží shromáždit rozmanitou sadu dat a vytvořit z nich model. Například společnosti z výrobního sektoru zaznamenávají různé parametry, jako je stav fronty pro výrobní jednotku a jak ji lze synchronizovat s jinými jednotkami, jako je zajištění kvality, balení a skladovací jednotka, aby zajistily minimální prostoje. Záměrem je omezit nečinné využívání zdroje, který zvýší produktivitu bez dopadu na náklady. Stejně jako zpracovatelský průmysl i ostatní odvětví, jako je herní průmysl, sledují odměny svých uživatelů a společnosti zabývající se dodávkou potravin mohou sledovat určité stravovací návyky lidí v určitých demografických strukturách.
Základní kroky analýzy dat
Nyní budeme diskutovat o některých základních krocích analýzy dat:
Krok 1: Primárním úkolem by zde bylo profilovat data. Ve stávající struktuře si většina tradičního průmyslu ani neuvědomuje data, která již mají, protože v dřívějších dnech nebylo jasně rozlišeno mezi údaji o interakcích a údaji o transakcích. Proto největší výzvou v případě implementace strojového učení nebo implementace umělé inteligence je zjistit, kde leží data a jak data leží. Jedná se o profilování dat s velkým množstvím dat a zjištění vlastností, jako je správnost údajů, úplnost údajů, nulové procento a především relevantnost a kategorizace dostupných údajů.
Krok 2: Pak musíme data uložit pomocí jakékoli nestrukturované metody ukládání dat. Je to stejné jako zpracování nestrukturovaných dat prostřednictvím již existující velké datové infrastruktury. Skladovací infrastruktura moderní éry se liší od tradičních RDBMS. Nyní může velká datová infrastruktura extrahovat informace z nestrukturovaných dat, jako je komentář na Facebooku nebo zpráva zaslaná e-mailem.
Krok 3: Dalším krokem by bylo sestavení modelu po kategorizaci a seskupení dat. Jakmile je datový model připraven, systém začne extrahovat informace.
Krok 4: Jakmile data začnou proudit, pak lze různá data, jako jsou interakční data a transakční data, korelovat a zpracovávat, aby se vytvořil vzorec, který bude nejen schopen vytvořit zprávu o historických datech, ale bude také schopen definovat jasnou strategii pro budoucnost, když je přiváděn do AI motoru.
Typy analýzy dat
Analýza dat může být různých typů:
1. Popisná analýza
Tento druh analýzy říká podniku, co se vlastně stalo správně a co se stalo špatným příkladem kómatu, když se restaurace dozví, že ti uživatelé, kteří si pizzu objednali jednou, stále přeuspořádali, ale jejich rizoto neexistuje. dává restauraci náznak, že by měli vylepšit recept svého rizota a soustředit se na pizzu, aby udržel chod podniku.
2. Diagnostická analýza
To vám řekne, proč se něco stalo, pokud si vezmete příklad BlackBerry, data ukazují, jak se trh iPhone začíná rozvíjet díky telefonům s dotykovou obrazovkou bez klávesnice, prodej mobilních telefonů BlackBerry poklesl a tato společnost významně ztratila svůj podíl na trhu. Toto je příklad diagnostické analýzy v reálném životě.
3. Prediktivní analýza
Tento druh analytické strategie říká podniku, co se pravděpodobně stane. Dalším skutečným příkladem by byl případ společnosti Kodak. Tam, kde bylo velmi pozdě na to, aby si uvědomili, že filmová fotografie nakonec zanikne a nová budoucnost by byla digitální, jejich prediktivní analýza selhala a další, jako Nikon, Canon, Sony, zachytily trh. Kodak byl tak pozdě na to, aby skočil na trh s digitálními fotoaparáty, pro ně to už skončilo.
4. Předpisová analýza
Tato analýza má pochopit a popsat budoucí postup pro růst nebo udržení současného podnikání. společnosti obecně používají techniky a algoritmy strojového učení k definování obchodních pravidel do budoucna. Příkladem toho by mohla být jakákoli telekomunikační společnost, která chápe, že jelikož se telefony při výpočtu zlepšují, bude volání méně prioritní a zvýší se zaměření na spotřebu mobilních dat.
Populární nástroje pro analýzu dat
Podívejme se na některé široce používané nástroje pro analýzu dat spolu s některými nástroji, které jsou v tomto segmentu lídrem na trhu:
- Tableau: Po připojení k různým zdrojům dat může vytvořit vizualizaci dat, řídicí panel a zprávu o analýze. Tento nástroj pracuje na nestrukturovaných datech, a proto je kompatibilní s Big Data.
- Power BI: Dříve to bylo rozšíření o MS Excel, později se stalo samostatným nástrojem. Je lehký a často se aktualizuje.
- R a Python: Pokud máte rádi vlastní kódování a přizpůsobení, pak je pro vás volba R a Python. R je lepší pro statistickou analýzu, zatímco Python má vestavěné knihovny pro analýzu dat.
- Apache Spark: Apache Spark je rychlý, lehký a rozsáhlý datový procesor, který provádí data z velkých datových klastrů a dokáže rychle zpracovat obrovský kus dat.
Závěr
Můžeme říci, že správné používání dat může poskytnout nový pohled na jakoukoli firmu, která zajistí efektivní využití zdroje, lepší porozumění zákazníkovi a trhu, což nakonec povede k růstu podniku.
Doporučené články
Toto je průvodce Co je to Analýza dat ?. Zde diskutujeme různé typy analýzy dat spolu s nástroji pro dokonalou správu dat. Další informace naleznete také v našich doporučených článcích -
- 8 nejlepších nástrojů pro analýzu dat zdarma
- Úvod do typů technik analýzy dat
- Analýza dat vs. analýza dat - hlavní rozdíly
- Co je integrace dat?
- Druhy analýzy dat Různé metodiky