Kako ustvariti raziskovanje podatkov v R

Raziskovanje podatkov v R je pomemben del, kako podjetja in blagovne znamke lahko dobijo vpogled v svoje surove podatke in ugotovitve. Pomemben pomen raziskovanja podatkov v R je vizualizacija podatkov, metoda, skozi katero so podatki predstavljeni v grafični ali slikovni obliki. Ta metoda omogoča odločevalcem, da lažje razumejo in razumejo analitiko, saj je predstavljena na grafičen način. Poleg tega posamezniki olajšajo razumevanje težkih konceptov in prepoznavanje novih vzorcev. Številne blagovne znamke sprejemajo interaktivno vizualizacijo, kjer je koncept vizualizacije korak z uporabo tehnologije. Z uporabo vaj in grafikonov interaktivna vizualizacija znamkam pomaga razumeti podatke in poglede na veliko bolj zapleten in oseben način kot prej.

Kako raziskovanje podatkov in vizualizacija?

Koncept uporabe slik za razumevanje slik se uporablja že kar nekaj časa. Ker so zemljevide in grafikone iz 17. stoletja raziskovalci in izumitelji uporabljali za iskanje novih dežel in držav. Pozneje je izum pitanih grafikonov v zgodnjih 1800-ih pomagal tudi razširiti območje vizualizacije podatkov. Charles Minard je mnogo desetletij pozneje preslikal Napoleonovo invazijo na Rusijo, kar je bil še en korak v vizualizaciji podatkov. Zemljevid prikazuje velikost vojske in pot, ki se Napoleon umika iz Moskve. Z vezanjem istih informacij na čas in temperaturo je omogočil podrobnejše in boljše razumevanje tega zgodovinskega dogodka.

Vendar pa vsi ti razvojni dogodki niso bili nič v primerjavi z napredkom, ki se je zgodil s porastom tehnologije. Vizualizacija podatkov se je z naraščanjem tehnologije razvijala in naraščala v skokih in mejah. Napredek in rast računalnikov in pametnih telefonov sta znamkam omogočala hitro in resnično obdelavo velikih količin podatkov na eni strani in hitrejše pridobivanje vpogleda na drugi strani. S toliko napredkom v tehnologiji vizualizacija podatkov raste s tako hitrim tempom, da drastično spreminja videz blagovnih znamk in podjetij po vsem svetu.

Zakaj prihodnost blagovnih znamk leži v vizualizaciji podatkov?

Big Data raste vsak dan in vpliva na skoraj vsak sektor in gospodarstvo po vsem svetu. Ustvaril je skoraj neomejene možnosti, da blagovne znamke širijo in širijo svojo mrežo na celovit in uspešen način. Iskanje vrednosti v velikih podatkih je zato ena najpomembnejših naložb, na katero se lahko v sedanjih časih osredotoči katera koli znamka. Vzemimo za primer trgovino na drobno, ki lahko gre daleč skozi različne aplikacije, ki se razvijajo v sektorju velikih podatkov.

Na primer, vpogled v to, kako veliki podatki lahko izboljšajo odnose s strankami, lahko blagovnim znamkam bolje odklenejo in nove priložnosti, ki prej niso obstajale. Prav tako lahko tudi druge panoge ustvarijo oprijemljivo korist pri izboljšanju izkušenj s strankami in strankami z uporabo velikih podatkov, kar bo sčasoma pripomoglo k večji rasti in razvoju podjetja.

Vsi vemo, da je vizualna komunikacija eden najpreprostejših in najpreprostejših načinov komunikacije. Razlog za to je, da človeški možgani po raziskavah obdelujejo vizualne slike 60.000-krat hitreje kot besedilo, zato je eden najboljših načinov, kako blagovne znamke lahko sporočajo svojo zgodbo kupcem, strankam in deležnikom. Zato so grafikoni in grafikoni preprosti načini, s katerimi lahko blagovne znamke smislijo pomembne vpoglede, ki so lahko na drugi način bolj zapleteni in veliko lažji od branja poročil in preglednic. Vizualizacija podatkov je torej hiter in preprost način, na katerem lahko ljudje v podjetju razumejo zapletene koncepte.

Nadalje lahko vizualizacija podatkov pomaga znamkam na naslednje načine:

1. Vizualizacija podatkov lahko znamkam pomaga, da se osredotočijo na področja, ki potrebujejo posebno pozornost ali izboljšave

2. Vizualizacija podatkov lahko blagovnim znamkam pomaga, da bolje razumejo vedenje kupcev in s tem zagotovijo večjo zvestobo in opolnomočenje blagovne znamke

3. Vizualizacija podatkov lahko blagovnim znamkam pomaga, da na intimen način razumejo trg in delovanje blagovne znamke

4. Vizualizacija podatkov je odličen način za razumevanje in napovedovanje prihodnjih tržnih gibanj in s tem pomaga blagovnim znamkam, da se bolje prilagodijo tem spremembam.

Vizualizacija in raziskovanje podatkov danes podjetjem pomagata preseči svoje meje in raziskati nove priložnosti, ne glede na njihovo panogo in velikost. Tu je nekaj načinov, kako lahko vizualizacija podatkov pomaga podjetjem:

  • Raziskovanje podatkov v R lahko podjetjem pomaga, da hitro in hitro razumejo podatke: Grafični podatki omogočajo blagovnim znamkam, da razumejo velike količine podatkov na preprost in strateški način. To pomaga podjetjem, da dobijo vpogled in sklepajo o različnih temah in s tem sprejemajo strateške odločitve, ki se lahko opolnomočijo tako znotraj kot zunaj. In ker je grafične podatke lažje smiselno, blagovne znamke lahko rešijo težave še preden se pojavijo.
  • Raziskovanje podatkov v R pomaga podjetjem prepoznati vzorce in razmerja med veliko količino podatkov: velike količine podatkov, če so predstavljene v grafični obliki, so lahko bolj smiselne in jih je veliko lažje razumeti. Posel, ko razume povezave med temi podatki, se lahko bolje odloči in sprejme strategije, ki jim bodo pomagale hitro in hitro doseči kratkoročne in dolgoročne cilje.
  • Raziskovanje podatkov v podjetju R lahko pomaga blagovnim znamkam, da se prilagodijo spreminjajočim se časom in celo bolje napovedujejo prihodnost: Gospodarstvo in podjetja iz vseh sektorjev so izjemno konkurenčna. Da bi bile uspešne, morajo blagovne znamke razumeti dinamiko trga in se uspešno prilagajati trendom vizualizacije podatkov. V resnici, ko blagovne znamke lahko uspešno napovedujejo trende na trgu, njihove možnosti za uspeh samodejno postanejo višje. Skratka, vizualizacija podatkov je eden najboljših načinov, s katerimi lahko blagovne znamke napovedujejo tržne trende in s tem tudi konkurenčno prednost. Z reševanjem težav, ki vplivajo na kakovost izdelka ali izkušnje kupcev, blagovne znamke lahko preprečijo težave, preden postanejo večje ovire pri rasti in razvoju podjetij.
  • Vizualizacija podatkov lahko podjetjem pomaga, da učinkovito komunicirajo o svoji blagovni znamki: Kot že omenjeno, je tudi vizualna komunikacija učinkovit medij za izmenjavo zgodb ne samo s strankami, temveč tudi s strankami. Ko blagovne znamke sporočajo svoje sporočilo in zgodbo širšemu občinstvu, lahko ustvarijo učinkovito angažiranost in opolnomočenje, tako znotraj podjetja kot tudi zunaj njega.

Ob toliko prednostih in prednostih vizualizacije podatkov je pomembno, da blagovne znamke ustvarijo napovedni model, ki jim bo pomagal pri nalogi razumevanja podatkov. Dober napovedni model ni odvisen od strojnega učenja ali programskega jezika, ampak mora biti sposoben izvajati raziskovanje podatkov v R na celovit način. Pomembno je, da se znanstveniki, ki se ukvarjajo s podatki, naučijo, kako celovito raziskovati podatke, preden razumejo postopek izdelave algoritmov. Primer raziskovanja podatkov ima eno najpomembnejših funkcij, ki se izvaja s pomočjo prediktivnega modeliranja, zato so kritičnega pomena za rast in razvoj katerega koli podjetja.

Raziskovanje podatkov v R pomaga podjetjem, da pridobijo globlje in boljše vpoglede in s tem pomagajo podjetjem pri oblikovanju boljšega modela. Glede na priljubljenost programiranja R in njegovo razširjeno uporabo v podatkovni znanosti obstajajo določeni koraki, ki lahko pomagajo pri ustvarjanju raziskovanja podatkov v R. Čeprav so to splošni koraki, je mogoče kode prilagoditi tudi po njihovem nastanku. Tu je enajst glavnih korakov, nastalih pri ustvarjanju raziskovanja podatkov v R.

  • 1. korak: Postopek nalaganja podatkovnih datotek:

Niz podatkov lahko vnesete v različnih oblikah, ki med drugim vključujejo.XLS, TXT, CSV in JSON. V R-ju je enostavno naložiti podatke iz katerega koli od zgornjih virov, predvsem zaradi preproste skladnje in razpoložljivosti vnaprej določenih knjižnic. Z branjem kode lahko uporabnik datoteko na preprost način naloži.

  • 2. korak: postopek pretvorbe spremenljivke v drugo vrsto podatkov:

Konverzije vrst v R delujejo tako, da numeričnemu nizu dodajo znakovni niz, ki nato vse elemente v vektorju pretvori v znak. Na tem mestu je pomembno, da se spomnimo, da je pretvorba podatkovne strukture izredno pomembna za proces preoblikovanja formata.

  • 3. korak: Prenos podatkovnega niza je naslednji korak v primeru raziskovanja podatkov:

Včasih je potreben nabor podatkov za prenos s široke strukture na veliko ozko strukturo. Za uporabnike je na voljo koda, ki lahko to učinkovito stori.

  • 4. korak: Naslednji korak raziskovanja podatkov v R je razvrščanje DataFrame-a

Razvrščanje podatkov se izvede z uporabo naročila kot indeksa. Ta indeks temelji na več spremenljivkah, ki so naraščajoče ali padajoče.

  • 5. korak: Ustvarjanje ploskev ali histograma je naslednji korak pri raziskovanju podatkov v R

Vizualizacija podatkov na R je izjemno preprosta in pomaga ustvariti učinkovite grafe.

  • 6. korak: Ustvari tabele frekvenc z R

Najosnovnejši in najučinkovitejši način razumevanja porazdelitve po kategorijah je z uporabo frekvenčnih tabel.

  • 7. korak: vzorčni nabor podatkov v R

Nekaj ​​naključnih indeksov je potrebnih za ustvarjanje vzorčnega nabora podatkov v R. To bo pomagalo ustvariti vzorčni nabor podatkov v R.

  • 8. korak: Odstranite podvojene vrednosti spremenljivke

Izjemno preprost postopek, enostavno je odstraniti podvojenike na R.

  • 9. korak: Poiščite povprečje števila ravni razreda in vsoto v R:

To se izvede s pomočjo aplikacijskih funkcij, ki so prisotne pri opredelitvi raziskovanja podatkov v tehniki R.

  • 10. korak: Prepoznajte in obravnavajte manjkajoče vrednosti in odbitke

Manjkajočo vrednost lahko vnesemo s srednjo vrednostjo drugih števil, kar omogoča tudi boljše vrednosti.

  • 11. korak: Združevanje in združevanje podatkovnih nizov je zadnji korak za raziskovanje podatkov v R

Združitev dveh podatkovnih okvirov je zadnja funkcija, ki se izvajata s kombiniranjem dveh podatkovnih okvirov skupnih spremenljivk. Poleg tega je dodajanje nabora podatkov še ena funkcija, ki se pogosto uporablja. Za povezavo dveh podatkovnih okvirov na navpični način se uporablja funkcija vezanja. Medtem ko morata imeti dva podatkovna okvira enake spremenljivke, ne pa enakega vrstnega reda.

Metode raziskovanja podatkov sem torej nastajajoči tehnološki trend, vendar zahteva nekaj modrosti in razumevanja, da bi ga lahko uporabili v podjetjih in znamkah. Pomembno je, da blagovne znamke dobro razumejo podatke na eni strani in razumejo cilje, potrebe in publiko na drugi strani. Priprava tehnologije za vizualizacijo podatkov zahteva, da blagovne znamke razumejo nekaj stvari, da lahko na boljši način izvajajo metode raziskovanja podatkov. Tu je nekaj stvari, ki jih morajo blagovne znamke poskušati uresničiti, preden končno začnejo uporabljati metode raziskovanja podatkov:

  1. Razumevanje podatkov, ki jih blagovne znamke poskušajo vizualizirati, vključno z edinstvenostjo in velikostjo zadevnih podatkov
  2. Določite medij vizualizacije in vrste informacij, ki jih želite pokazati drugemu svetu
  3. Poskušajte bolje razumeti svoje občinstvo, da bodo blagovne znamke bolje izkoristile vizualne informacije
  4. Naučite se uporabljati vizualno komunikacijo na tak način, da se lahko na preprost in učinkovit način povežete s svojim občinstvom

Ko blagovne znamke razumejo in odgovorijo na ta vprašanja, lahko podatke raziščejo na veliko boljši in bolj izpopolnjen način kot prej. Vizualizacija podatkov Veliki podatki prinašajo nove izzive in priložnosti pri vizualizaciji podatkov, hkrati pa je treba izzive reševati na preprost način. Za zaključek je več načinov, kako lahko podjetja dosežejo hitrejše raziskovanje podatkov in ta postopek se začne z sprejemanjem boljših in informiranih odločitev. Obstajajo razlogi, zakaj so metode raziskovanja podatkov tako pomembna pojma in izraz. To je neverjetno orodje, ki ne more samo izboljšati povezav znotraj organizacije, ampak tudi izven nje. Hkrati je pomembno, da vodje blagovnih znamk razumejo strateški pomen opredelitve raziskovanja podatkov in se zavedajo, da so ta vpogled podana na dobičkonosne in koristne načine. V nasprotnem primeru postane blagovne znamke zelo preprosto, da se izgubijo v svetu velikih podatkov, ne da bi dobili pomemben vpogled ali vrednost.

Priporočeni tečaji:

Tukaj je nekaj tečajev, s pomočjo katerih boste lahko podrobneje spoznali Raziskovanje podatkov v R, raziskovanje in vizualizacijo podatkov,
definicija raziskovanja podatkov, primer raziskovanja podatkov in tudi o metodah raziskovanja podatkov, zato pojdite po spodnji povezavi.

  1. Programiranje R - Praktična podatkovna tehnologija z uporabo R
  2. Data Science za certificirane tečaje za strokovno analitiko
  3. Trening Silverlight
  4. Business Analytics s pomočjo začetnikov SAS | Tečaji poslovne analitike

Kategorija:

Veliki podatki