Что такое анализ данных?

Введение в анализ данных

В этой статье мы увидим план «Что такое анализ данных?». В мире искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных одним из наиболее часто используемых терминов является анализ данных. Можно сказать, что анализ данных помогает компаниям понять, какую стратегию им следует применять и где ее применять. Прежде чем углубляться в детали анализа данных, мы должны понять, что такое анализ данных и зачем вообще нужен анализ данных.

Анализ данных относится к технике анализа данных для повышения производительности и развития бизнеса. Это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных.

Зачем нам нужен анализ данных?

Нам нужен анализ данных в основном по причинам, указанным ниже:

Соберите скрытые идеи.
Формировать отчеты на основе доступных данных.
Провести анализ рынка.
Совершенствование бизнес-стратегии.

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных - это человек, который собирает данные из различных источников, а также структуру и модели, чтобы найти шаблон для создания отчета. Различные отрасли пытаются собрать разнообразный набор данных, чтобы создать из него модель. Например, компании производственного сектора записывают различные параметры, такие как состояние очереди для производственной единицы и как ее можно синхронизировать с другими единицами, такими как контроль качества, упаковка и единица хранения, чтобы обеспечить минимальное время простоя. Идея здесь состоит в том, чтобы уменьшить использование ресурсов вхолостую, что повысит производительность без ущерба для затрат. Так же, как и в обрабатывающей промышленности, другие отрасли, такие как игровая индустрия, отслеживают выгоды для своих пользователей, а компании, занимающиеся доставкой продуктов питания, могут отслеживать привычки питания людей в определенных демографических структурах.

Основные этапы анализа данных

Теперь мы собираемся обсудить некоторые основные этапы анализа данных:

Шаг 1: Основной задачей здесь будет профилирование данных. В существующей структуре большая часть традиционной индустрии даже не знает о данных, которые они уже имеют, поскольку в прежние дни не было четкого различия между данными взаимодействия и данными транзакций. Таким образом, самая большая проблема в случае внедрения машинного обучения или реализации ИИ состоит в том, чтобы выяснить, где находятся данные и как они находятся. Это включает в себя профилирование данных с огромным объемом данных и поиск таких свойств, как корректность данных, полнота данных, нулевой процент и, прежде всего, актуальность и категоризация доступных данных.

Шаг 2: Затем нам нужно сохранить эти данные, используя любой неструктурированный метод хранения данных. Это то же самое, что обработка неструктурированных данных с помощью уже существующей инфраструктуры больших данных. Инфраструктура хранения современной эпохи отличается от традиционной СУБД. Теперь инфраструктура больших данных может извлекать информацию из неструктурированных данных, таких как комментарий в Facebook или сообщение, отправленное по электронной почте.

Шаг 3: Следующим шагом будет построение модели после категоризации и группировки данных. Как только модель данных будет подготовлена, система начнет извлекать информацию.

Шаг 4: Как только данные начинают поступать, различные данные, такие как данные о взаимодействии и данные о транзакциях, могут быть сопоставлены и обработаны для создания шаблона, который не только сможет создать отчет по историческим данным, но также сможет определить четкую стратегию для будущее при подаче в двигатель AI.

Типы анализа данных

Анализ данных может быть разных типов:

1. Описательный анализ

Этот вид анализа рассказывает бизнесу, что на самом деле пошло хорошо, а что пошло не так, например, в коме, когда ресторан узнает, что те пользователи, которые заказали пиццу один раз, продолжали заказывать, но для своего ризотто заказа нет. это дает ресторану подсказку, что они должны улучшить рецепт своего ризотто и сосредоточиться на пицце, чтобы бизнес продолжал работать.

2. Диагностический анализ

Это говорит о том, почему что-то произошло, если вы возьмете пример BlackBerry, данные показывают, что рынок iPhone начинает процветать с их телефонами с сенсорным экраном без клавиатуры, продажи мобильных телефонов BlackBerry снизились, и эта компания значительно потеряла свою долю на рынке. Это реальный пример диагностического анализа.

3. Прогнозный анализ

Такая аналитическая стратегия говорит бизнесу, что может произойти. Другим реальным примером этого может быть случай Kodak. Там, где они опоздали, они поняли, что в конечном итоге киносъемка исчезнет, а новое будущее станет цифровым, поэтому их прогностический анализ не удался, а другие, такие как Nikon, Canon, Sony, захватили рынок. Kodak опоздала на рынок цифровых фотоаппаратов, для них это уже закончилось.

4. Предписательный анализ

Этот анализ предназначен для понимания и описания будущих действий по расширению или поддержанию текущего бизнеса. Как правило, компании используют методы и алгоритмы машинного обучения для определения бизнес-правил в будущем. Примером этого может быть любая телекоммуникационная компания, которая понимает, что, поскольку телефоны становятся лучше в вычислениях, следовательно, вызов будет менее приоритетным, и внимание будет уделяться потреблению мобильных данных.

Вывод

Мы можем сказать, что правильное использование данных может дать новый взгляд на любой бизнес, который обеспечит эффективное использование ресурса, лучшее понимание клиента и рынка, что в конечном итоге приведет к росту бизнеса.

Что такое анализ данных? - 4 лучших метода анализа данных для бизнеса

Содержание:

Введение в анализ данных