Введение в анализ данных
В этой статье мы увидим схему типов анализа данных. В эпоху 21-го века, возможно, наиболее заметным изменением является то, как данные стали частью нашей системы принятия решений во всех сферах нашей жизни. Нет сомнений в том, что «Данные - это новая нефть» каждого сектора. Теперь, с увеличением почти неограниченной пропускной способности, возникает новый набор проблем, связанных с тем, как мы эффективно используем этот огромный объем данных и получаем важные данные из этих данных. Наряду с большим объемом данных также постепенно увеличивается шум, анализ данных представляет собой совокупность различных методологий и установок, позволяющих извлечь максимальную пользу из имеющихся данных и преобразовать необработанные данные в некоторую деловую или социальную ценность.
Типы анализа данных
На основании использованных методологий анализ данных можно разделить на следующие четыре части:
- Описательный анализ
- Исследовательский анализ данных
- Прогнозный анализ
- Инференциальный анализ
1. Описательный анализ
Описательный анализ - это численный способ получить представление о данных. В описательном анализе мы получаем суммированные значения числовых переменных. Предположим, вы анализируете данные о продажах производителя автомобилей. В литературе по описательному анализу вы будете искать вопросы, такие как среднее значение, режим продажной цены типа автомобиля, каков был доход от продажи определенного типа автомобиля и т. Д. Мы можем получить центральную тенденцию и дисперсия числовых переменных данных с использованием этого типа анализа. В большинстве практических случаев использования науки о данных описательный анализ поможет вам получить высокоуровневую информацию о данных и привыкнуть к набору данных. Важные термины описательного анализа:
- Среднее (среднее всех чисел в списке чисел)
- Режим (самый частый номер в списке номеров)
- Медиана (среднее значение списка чисел)
- Стандартное отклонение (величина отклонения набора значений от среднего значения)
- Дисперсия (квадрат стандартного отклонения)
- Межквартильный диапазон (значения от 25 до 75 процентилей в списке чисел)
В python библиотека pandas предоставляет метод под названием «description», который предоставляет описательную информацию о фрейме данных. Мы также используем другие библиотеки, такие как модель статистики, или можем разрабатывать наш код в соответствии с вариантом использования.
2. Исследовательский анализ данных
В отличие от описательного анализа данных, где мы анализируем данные численно, исследовательский анализ данных является визуальным способом анализа данных. Как только мы получим базовое представление о данных в процессе описательного анализа, мы перейдем к исследовательскому анализу данных. Мы также можем разделить исследовательский анализ данных на две части:
- Единичный анализ (исследование характеристики одной переменной)
- Многофакторный анализ (сравнительный анализ нескольких переменных, если мы сравним соотношение двух переменных, это называется двумерный анализ)
В визуальном способе анализа данных мы используем различные виды графиков и диаграмм для анализа данных. Для анализа одной переменной (одномерный анализ) мы можем использовать гистограмму, гистограмму, блочную диаграмму с усами, скрипку и т. Д. Для многомерного анализа мы используем диаграмму рассеяния, контурные диаграммы, многомерные диаграммы и т. Д.
Но зачем нам нужен исследовательский анализ данных?
- Исследовательский анализ данных дает визуальный способ описания данных, который помогает более четко идентифицировать характеристики данных.
- Это помогает нам определить, какие функции являются более важными. Это особенно полезно, когда мы имеем дело с данными больших размеров. (то есть такие методы, как PCA и t-SNE, помогают уменьшить размерность).
- Это эффективный способ объяснить полученный результат руководителям и владельцам нетехнических стеков.
В python есть много библиотек для анализа поисковых данных. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh и др. Являются наиболее популярными среди них.
3. Прогнозный анализ
Что произойдет, если мы заранее узнаем об ошибках, которые сделаем в будущем? Мы постараемся избежать тех, кто прав? Прогнозный анализ - не что иное, как самый научный способ прогнозирования будущих результатов путем анализа исторических событий. В основе науки о данных лежит прогнозный анализ. Прогнозный анализ помогает нам ответить на следующие вопросы: «Можем ли мы предсказать, купит ли покупатель конкретный продукт или нет?» Или «Можем ли мы оценить общую стоимость, которую страховщик должен заплатить за претензии? «Или« Можем ли мы оценить количество осадков в предстоящем муссоне? »
Прогнозный анализ помогает нам дать приблизительный или наиболее вероятный результат важных вопросов, которые затем приводят к масштабным масштабам бизнеса и социально-экономическим изменениям. Модели машинного обучения разрабатываются на основе исторических данных, чтобы предсказать исход подобных непредвиденных будущих событий.
4. Логический анализ
Инференциальный анализ - литература по науке о данных, в то время как мы прогнозируем референтный результат для нескольких секторов. Например, получение индекса потребительских цен или дохода на душу населения. Невозможно достичь каждого потребителя по одному и рассчитать. Вместо этого мы с научной точки зрения отбираем образцы из популяции и с помощью статистического анализа получаем индекс.
Вывод
В этой статье мы обсудили различные методологии анализа данных. Нужно ли нам использовать все эти методы или мы можем использовать любой из них? Ну, теперь это основано на сценарии использования и домене приложения. Но в большинстве случаев мы начнем с описательного и исследовательского анализа данных и разработаем прогностические модели для прогнозирования будущих результатов.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по типам анализа данных. Здесь мы обсудим краткий обзор анализа данных и различных методологий, основанных на сценарии использования и области применения. Вы также можете просмотреть наши предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Топ 8 бесплатных инструментов анализа данных
- Введение в типы методов анализа данных
- Аналитика данных против анализа данных - главные отличия
- Изучите концепцию интеграции данных