Uvod v analizo podatkov

V tem članku bomo videli oris o Vrste analize podatkov. V dobi 21. stoletja se je morda najbolj izstopala sprememba, kako so podatki postali del našega sistema odločanja na vseh področjih našega življenja. Ni dvoma, da so „podatki novo nafto“ vsakega sektorja. Zdaj s povečanjem skoraj neskončne pasovne širine prihaja nov sklop izzivov o tem, kako učinkovito uporabimo to ogromno obseg podatkov in iz podatkov pridobimo pomembne vpoglede. Poleg velikega obsega podatkov se tudi hrup postopoma povečuje, analiza podatkov je skupek različnih metodologij in miselnosti, s katerimi lahko kar najbolje izkoristimo razpoložljive podatke in pretvorimo surove podatke v neko poslovno ali družbeno vrednost.

Vrste analiz podatkov

Glede na uporabljene metodologije analizo podatkov lahko razdelimo na naslednje štiri dele:

  • Opisna analiza
  • Raziskovalne analize podatkov
  • Napovedna analiza
  • Inferenčna analiza

1. Opisna analiza

Opisna analiza je numerični način za vpogled v podatke. V opisni analizi dobimo povzeto vrednost numeričnih spremenljivk. Recimo, da analizirate prodajne podatke proizvajalca avtomobilov. V literaturi opisne analize boste iskali vprašanja, kot je povprečje, način prodajne cene avtomobila, kakšen je bil prihodek od prodaje določene vrste avtomobila itd. Dobimo lahko osrednjo težnjo in razpršitev numeričnih spremenljivk podatkov s to vrsto analize. V večini primerov uporabe praktične znanosti o podatkih vam bo opisna analiza pomagala pridobiti podatke na visoki ravni in se navaditi na nabor podatkov. Pomembne terminologije opisne analize so:

  • Srednja vrednost (povprečje vseh števil na seznamu številk)
  • Način (najpogostejša številka na seznamu številk)
  • Srednja vrednost (srednja vrednost seznama številk)
  • Standardni odklon (količina variacije nabora vrednosti od srednje vrednosti)
  • Variance (kvadrat standardnega odklona)
  • Inter Quartile Range (vrednosti med 25 in 75 indeksom seznama števil)

V pythonu knjižnica pand ponuja metodo, imenovano 'description', ki ponuja opisne informacije o podatkovnem okviru. Uporabljamo tudi druge knjižnice, na primer model statistike, ali lahko razvijemo kodo glede na primer uporabe.

2. Raziskovalna analiza podatkov

V nasprotju z opisno analizo podatkov, kjer analiziramo podatke numerično, je raziskovalna analiza podatkov vizualni način za analizo podatkov. Ko bomo s pomočjo opisne analize osnovno razumevanje podatkov, bomo prešli na raziskovalno analizo podatkov. Raziskovalne podatke lahko razdelimo tudi na dva dela:

  • Analiza enotnih spremenljivk (raziskovanje značilnosti posamezne spremenljivke)
  • Multivariatna analiza (primerjalna analiza več spremenljivk, če primerjamo korelacijo dveh spremenljivk, se imenuje bivariativna analiza)

V vizualnem načinu analize podatkov uporabljamo različne vrste grafov in grafov za analizo podatkov. Za analizo posamezne spremenljivke (univariatna analiza) lahko uporabimo črtno ploskev, histograme, škatlasto skico s viskom, skico za violino itd. Za multivariatno analizo uporabimo gramoznico, konturne ploskve, večdimenzionalne ploskve itd.

Toda zakaj potrebujemo raziskovalno analizo podatkov?

  • Raziskovalne analize podatkov na vizualni način opišejo podatke, kar pomaga jasneje prepoznati značilnosti podatkov.
  • Pomaga nam ugotoviti, katere lastnosti so pomembnejše. To je še posebej koristno, če imamo opravka z visoko dimenzionalnimi podatki. (tj. metode, kot sta PCA in t-SNE, pomagajo pri zmanjševanju dimenzij).
  • Učinkovit način je razložiti nastali rezultat vodjem in netehničnim imetnikom zlog.

V pythonu obstaja veliko knjižnic za izvajanje raziskovalnih podatkov. Med njimi so najbolj priljubljeni Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh itd.

3. Napovedna analiza

Kaj se zgodi, če vnaprej vemo napake, ki jih bomo naredili v prihodnosti? Temu se bomo poskušali izogniti? Napovedna analiza ni nič drugega kot najbolj znanstven način napovedovanja prihodnjih rezultatov z analizo zgodovinskih dogodkov. Bistvo podatkovne znanosti temelji na prediktivni analizi. Napovedna analiza nam pomaga odgovoriti na naslednja vprašanja: "Ali lahko napovemo, ali bo kupec kupil določen izdelek ali ne?" Ali „Ali lahko ocenimo skupne stroške, ki jih mora zavarovalnica plačati za škode? "Ali" Ali lahko ocenimo količino padavin v prihajajočem monsunu? "

Predvidevne analize nam pomagajo dati približen ali najverjetnejši izid pomembnih vprašanj, ki nato povzročijo obsežne poslovne in socialno-ekonomske spremembe. Modeli strojnega učenja so razviti na podlagi zgodovinskih podatkov za napovedovanje izida podobnih nepredvidenih prihodnjih dogodkov.

4. Inferenčna analiza

Inferencialna analiza je literatura podatkov, medtem ko napovedujemo referenčni rezultat za več sektorjev. Na primer, izpeljevanje indeksa cen življenjskih potrebščin ali dohodka na prebivalca. Vsakega potrošnika ni mogoče doseči enega za drugim in izračunati. Namesto tega znanstveno odvzamemo vzorce iz populacije in s pomočjo statističnih analiz izpeljemo indeks.

Zaključek

V tem članku smo obravnavali različne metodologije analize podatkov. Ali moramo uporabiti vse te metode ali jih lahko uporabimo? No, zdaj temelji na primeru uporabe in domeni aplikacije. Toda v večini primerov bomo začeli z opisno in raziskovalno analizo podatkov ter razvili napovedne modele za napovedovanje prihodnjih rezultatov.

Priporočeni članki

To je vodnik za Vrste analize podatkov. Tukaj obravnavamo kratek pregled analize podatkov in različnih metodologij, ki temeljijo na primeru uporabe in domeni aplikacije. Obiščite lahko tudi naše predlagane članke, če želite izvedeti več -

  1. 8 najboljših brezplačnih orodij za analizo podatkov
  2. Uvod v vrste tehnik analize podatkov
  3. Analiza podatkov v primerjavi z analizo podatkov - najboljše razlike
  4. Naučite se koncepta integracije podatkov

Kategorija:

Veliki podatki