Uvod v analizo podatkov
V tem članku bomo videli oris na temo Kaj je analiza podatkov ?. V svetu umetne inteligence, strojnega učenja in podatkovnih znanosti je eden najpogostejših izrazov analiza podatkov. Lahko rečemo, da analiza podatkov podjetjem pomaga razumeti, katero strategijo naj uporabljajo in kje jo uporabiti. Preden se podrobneje seznanimo z analizo podatkov, moramo razumeti, kaj je analiza podatkov in zakaj je analiza podatkov sploh potrebna.
Kaj je analiza podatkov?
Analiza podatkov se nanaša na tehniko analiziranja podatkov za povečanje produktivnosti in rast poslovanja. To je postopek pregledovanja, čiščenja, preoblikovanja in modeliranja podatkov.
Zakaj potrebujemo analizo podatkov?
Analiza podatkov potrebujemo v bistvu iz razlogov, navedenih spodaj:
- Zberite skrite vpoglede.
- Za ustvarjanje poročil na podlagi razpoložljivih podatkov.
- Izvedite tržno analizo.
- Izboljšanje poslovne strategije.
Kdo je analitik podatkov?
Analizator podatkov je oseba, ki zbira podatke iz različnih virov ter strukturo in modele, da bi našla vzorec za generiranje poročila. Različne panoge poskušajo zbrati raznolik nabor podatkov, da iz njih ustvarijo model. Na primer, podjetja v proizvodnem sektorju beležijo različne parametre, kot so stanje čakalnih vrst za proizvodno enoto in kako jo je mogoče sinhronizirati z drugimi enotami, kot so zagotavljanje kakovosti, embalaža in enota za shranjevanje, da se zagotovi minimalni izpad. Ideja je zmanjšati prosti čas uporabe virov, kar bo povečalo produktivnost, ne da bi to vplivalo na stroške. Tako kot predelovalna industrija tudi druge industrije, kot je industrija iger, spremljajo nagrade svojih uporabnikov, tako tudi podjetja za dostavo hrane lahko v nekaterih demografskih strukturah spremljajo prehranjevalne navade ljudi.
Osnovni koraki analize podatkov
Zdaj bomo razpravljali o nekaj osnovnih korakih analize podatkov:
1. korak: Osnovna naloga tukaj bi bila profiliranje podatkov. V sedanji strukturi se večina tradicionalne industrije sploh ne zaveda podatkov, ki jih že ima, saj v prejšnjih dneh ni bilo jasnega razlikovanja med podatki o interakciji in transakcijskimi podatki. Zato je največji izziv pri izvajanju strojnega učenja ali izvajanja AI ugotovitev, kje se podatki skrivajo in kako podatki ležijo. To vključuje profiliranje podatkov z ogromno količino podatkov in iskanje lastnosti, kot so pravilnost podatkov, popolnost podatkov, ničelni odstotek in predvsem ustreznost in kategorizacija razpoložljivih podatkov.
Korak 2: Nato moramo te podatke shraniti z uporabo katerega koli nestrukturiranega načina shranjevanja podatkov. To je isto kot obdelava nestrukturiranih podatkov prek že obstoječe infrastrukture podatkov. Infrastruktura skladiščenja moderne dobe se razlikuje od tradicionalnih RDBMS. Zdaj lahko velika podatkovna infrastruktura pridobiva informacije iz nestrukturiranih podatkov, kot je Facebook komentar ali sporočilo, poslano po e-pošti.
Korak 3: Naslednji korak bi bila izdelava modela po kategorizaciji in združevanju podatkov. Ko je podatkovni model pripravljen, bo sistem začel pridobivati informacije.
4. korak: Ko se podatki začnejo pretakati, je mogoče različne podatke, kot so podatki o interakciji in podatki o transakcijah, povezati in obdelati, da se vzpostavi vzorec, ki ne bo mogel ustvariti samo poročila o preteklih podatkih, ampak bo tudi lahko določil jasno strategijo za prihodnost, ko se napaja v AI motorju.
Vrste analiz podatkov
Analiza podatkov je lahko različnih vrst:
1. Opisna analiza
Tovrstna analiza podjetju pove, kaj je šlo v resnici in kaj je šlo narobe, na primer koma, ko restavracija spozna, da so tisti uporabniki, ki so pico naročili enkrat, nenehno urejali, vendar za njihovo rižoto ni nobenega naročila. restavraciji daje namig, da bi morali izboljšati recept svoje rižote in se še naprej osredotočiti na pico, da bi še naprej poslovali.
2. Diagnostična analiza
To vam pove, zakaj se je nekaj zgodilo, če vzamete primer BlackBerryja, podatki kažejo, da se trg iPhone zacveti s telefoni na dotik z zaslonom brez tipkovnice, prodaja mobilnih telefonov BlackBerry se je zmanjšala, zaradi česar je to podjetje močno izgubilo svoj tržni delež. To je primer diagnostične analize v resničnem življenju.
3. Napovedna analiza
Ta vrsta analitične strategije pove podjetju, kaj se bo verjetno zgodilo. Drug resničen primer tega bi bil primer Kodak. Tam, kjer so že zelo pozno spoznali, da bo sčasoma filmska fotografija izumrla, nova prihodnost pa bo digitalna, tako da njihova napovedna analiza ni uspela in so na trg zajeli druge, kot so Nikon, Canon, Sony. Kodak je tako pozno skočil na trg digitalnih fotoaparatov, da je bilo zanje že konec.
4. Analiza receptov
Ta analiza je namenjena razumevanju in opisovanju prihodnjega ukrepanja za rast ali ohranjanje trenutnega posla. Podjetja običajno uporabljajo tehnike in algoritme strojnega učenja za določitev poslovnih pravil, ki se nadaljujejo. Primer tega je, da bi lahko katero koli telekomunikacijsko podjetje razumelo, da bodo telefoni pri računanju vedno boljši, zato bo klic manj prednostni in se bo povečala pozornost na porabi mobilnih podatkov.
Priljubljena orodja za analizo podatkov
Poglejmo nekaj široko uporabljenih orodij za analizo podatkov ter nekaj orodij, ki so na tem segmentu vodilni na trgu:
- Tableau: Po povezavi z različnimi viri podatkov lahko ustvari vizualizacijo podatkov, nadzorno ploščo in poročilo o analizi. To orodje deluje na nestrukturiranih podatkih, zato je združljivo z Big Data.
- Power BI: Prej je bil razširitev na MS Excel, kasneje je postal ločeno orodje. Je lahka in se pogosto posodablja.
- R in Python: Če vam je všeč kodiranje in prilagajanje po meri, potem sta možnost R in Python za vas. R je boljši za statistične analize, medtem ko ima Python vgrajene knjižnice za analizo podatkov.
- Apache Spark: Apache Spark je hiter, lahek in obsežen podatkovni procesor, ki izvaja podatke iz velikih podatkovnih grozdov in lahko hitro obdela ogromen kos podatkov.
Zaključek
Lahko rečemo, da lahko pravilna uporaba podatkov omogoči nov vpogled v vsako podjetje, kar bo zagotovilo učinkovito uporabo virov, boljše razumevanje kupca in trga, kar bo na koncu povzročilo rast poslovanja.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je analiza podatkov ?. Tukaj razpravljamo o različnih vrstah podatkov Analytics in orodjih za popolno upravljanje podatkov. Obiščite lahko tudi naše predlagane članke, če želite izvedeti več -
- 8 najboljših brezplačnih orodij za analizo podatkov
- Uvod v vrste tehnik analize podatkov
- Analiza podatkov v primerjavi z analizo podatkov - najboljše razlike
- Kaj je integracija podatkov?
- Vrste analiz podatkov | Različna metodologija