Hogyan lehet létrehozni az adatkutatást R

Az adatkutatás az R területén fontos részét képezi annak, hogy a vállalatok és márkák miként tudnak betekintést nyers adataikba és eredményeikbe. Az R-ben az adatkutatás szerves része az adatmegjelenítés, egy módszer, amelyen keresztül az adatokat grafikus vagy képformátumban mutatják be. Ez a módszer lehetővé teszi a döntéshozók számára, hogy az analitikát grafikusan bemutatva könnyebben megértsék és megértsék. Ezenkívül ez megkönnyíti az egyének számára a nehéz fogalmak megértését és az új minták azonosítását is. Az interaktív megjelenítést sok márka alkalmazza, ahol a megjelenítés koncepcióját egy lépéssel tovább hajtják a technológia alkalmazásával. Fúrások és táblázatok segítségével az interaktív megjelenítés elősegíti a márkák számára az adatok és betekintések sokkal bonyolultabb és személyesebb megértését, mint korábban.

Hogyan lehet az adatok feltárása és megjelenítése?

A képek használatának fogalma a képek megértése érdekében jó ideje használatos. A 17. század óta a felfedezők és feltalálók térképeket és grafikonokat használtak új földterületek és országok keresésére. Később a kördiagramok feltalálása az 1800-as évek elején szintén hozzájárult az adatmegjelenítés területének kibővítéséhez. Sok évtizeddel később Charles Minard felvázolta Napóleon oroszországi invázióját, amely újabb lépés volt az adatok megjelenítésében. A térkép ábrázolta a hadsereg méretét, valamint azt az utat, amelyen Napóleon visszavonult Moszkvából. Azáltal, hogy ugyanazt az információt illesztette az időhez és a hőmérséklethez, részletesebb és jobb megértést nyújtott erről a történelmi eseményről.

Mindezek a fejlemények azonban semmi sem voltak, összehasonlítva a technológia fejlődésével történt előrelépésekkel. Az adatmegjelenítés a technológia fejlődésével ugrásszerűen fejlődött és növekedett. A számítógépek és okostelefonok fejlődése és növekedése lehetővé tette a márkák számára, hogy egyrészt nagy mennyiségű adatot dolgozzanak fel gyors, valós módon, másrészt pedig gyorsabb betekintést nyerjenek. A technológiai fejlesztések eredményeként az adatmegjelenítés olyan gyors ütemben növekszik, hogy drasztikusan megváltoztatja a márkák és cégek arcát szerte a világon.

Miért a márkák jövője az adatmegjelenítésben rejlik?

A Big Data napról napra növekszik, és a világ szinte minden ágazatát és gazdaságát befolyásolja. Szinte korlátlan lehetőségeket teremtett a márkák számára hálózatának átfogó és sikeres bővítésére és bővítésére. Ennélfogva az adatok nagy értékben történő megkeresése az egyik legfontosabb befektetés, amelyre a márkák a mai időben összpontosíthatnak. Vegyük például a kiskereskedelmi szektort, amely messzemenően halad a különféle alkalmazásokon, amelyeket a nagy adatágazatban fejlesztenek ki.

Például arra vonatkozó betekintés, hogy a nagy adatok hogyan javíthatják az ügyfélkapcsolatokat, elősegítheti a márkák jobb és új lehetőségek kiaknázását, amelyek korábban nem voltak fenn. Hasonlóképpen, más iparágak kézzelfogható előnyöket is hozhatnak ügyfeleik és ügyfél-tapasztalataik javításában a nagy adatok felhasználásával, és ez végül elősegíti a vállalkozás növekedését és fejlődését.

Mindenki tudja, hogy a vizuális kommunikáció a kommunikáció egyik legegyszerűbb és legegyszerűbb módja. Ennek az az oka, hogy az emberi agy a kutatások szerint a képi megjelenítést 60 000-szer gyorsabb, mint a szöveg, tehát ez az egyik legjobb módja annak, hogy a márkák kommunikálják történetüket az ügyfelekkel, ügyfelekkel és érdekelt felekkel. Ezért a táblázatok és grafikonok olyan egyszerű módszerek, amelyekben a márkák fontos észrevételeket hozhatnak, amelyek más módon összetettebbek és sokkal könnyebbek lehetnek, mint a jelentések és a táblázatok elolvasása is. Az adatmegjelenítés tehát egy gyors és egyszerű módszer, amellyel a társaság körüli emberek megérthetik a bonyolult fogalmakat.

Ezenkívül az adatmegjelenítés a márkák számára a következő módon segíthet:

1. Az adatmegjelenítés segíthet a márkáknak azokra a területekre összpontosítani, amelyekre külön figyelmet vagy javítást igényelnek

2. Az adatmegjelenítés elősegítheti a márkák számára, hogy jobban megértsék az ügyfelek viselkedését, ezáltal biztosítva a jobb márka lojalitást és felhatalmazást

3. Az adatmegjelenítés segíthet a márkáknak megérteni a piacot és a márka intim működését

4. Az adatmegjelenítés nagyszerű módja annak, hogy megértsük és megjósoljuk a jövőbeli piaci trendeket, ezáltal segítve a márkákat, hogy jobban alkalmazkodjanak ezekhez a változásokhoz.

Az adatok megjelenítése és feltárása manapság segít a vállalatoknak túllépni a határokon, és új lehetőségeket fedezhetnek fel, iparától és méretüktől függetlenül. Íme néhány módszer, amelyben az adatok megjelenítése segíthet a vállalatoknak:

  • Az R-es adatok feltárása segíthet a vállalatoknak az adatok gyors és gyors megértésében: A grafikus adatok lehetővé teszik a márkák számára, hogy egyszerű és stratégiai módon megértsék a nagy mennyiségű adatot. Ez segít a vállalatoknak betekintést nyerni és következtetéseket levonni a különféle témákról, és ezáltal stratégiai döntéseket hozni, amelyek képessé tehetik magukat mind belső, mind külső szempontból. És mivel a grafikus adatok könnyebben értelmezhetők, a márkák már a probléma megoldása előtt meg tudják oldani a problémákat.
  • Az R-es adatok feltárása segít a vállalatoknak azonosítani a nagy adatmennyiségek közötti mintákat és összefüggéseket: A grafikus formában bemutatott nagy mennyiségű adat sokkal értelmesebb és sokkal könnyebben érthető. Az üzleti vállalkozások, amikor megértik az adatok közötti kapcsolatot, jobb döntéseket hozhatnak és stratégiákat fogadhatnak el, amelyek segítenek mind rövid, mind hosszú távú céljaik gyors és gyors megvalósításában.
  • Az R-es adatok feltárása segíthet a márkáknak a változó időkhöz való alkalmazkodásban, és még a jövő jobb előrejelzésében is: A gazdaság és a vállalkozások minden ágazatban rendkívül versenyképesek. A siker érdekében a márkáknak meg kell érteniük a piac dinamikáját, és sikeresen alkalmazkodniuk kell az adatok megjelenítésének trendeihez. Valójában, amikor a márkák sikeresen meg tudják jósolni a piaci trendeket, akkor sikereik esélyei automatikusan növekednek. Röviden: az adatmegjelenítés az egyik legjobb módja annak, hogy a márkák meg tudják jósolni a piaci trendeket, és ezzel is versenyképességet szerezni. Azáltal, hogy foglalkozik a termék minőségét vagy az ügyfelek élményét befolyásoló problémákkal, a márkák megelőzhetik a problémákat, még mielőtt azok a vállalkozások növekedésének és fejlődésének jelentős akadályává válnának.
  • Az adatmegjelenítés elősegítheti a társaságok számára a márkanevük hatékony kommunikációját: Mint fentebb említettük, a vizuális kommunikáció hatékony eszköz a történetek megosztására nem csak az ügyfelekkel, hanem az ügyféllel is. Amikor a márkák kommunikálják üzenetüket és történetüket a szélesebb közönséggel, hatékony elkötelezettséget és felhatalmazást hozhatnak létre mind a vállalaton belül, mind azon kívül.

Annyi adatmegjelenítési előnye és előnye miatt fontos, hogy a márkák olyan prediktív modellt építsenek ki, amely elősegíti számukra az adatok megértését. A jó prediktív modell nem függ a gépi tanulástól vagy a programozási nyelvtől, hanem képesnek kell lennie arra, hogy átfogó módon végezze az adatok feltárását R-ben. Fontos, hogy az adattudósok megtanulják az adatok átfogó feltárását, mielőtt megértenék az algoritmusok létrehozásának folyamatát. Az adatkutatási példa az egyik legfontosabb funkciót tartalmazza, amelyet prediktív modellezés segítségével hajtanak végre, ezért kritikus jelentőséggel bírnak bármely vállalat növekedése és fejlődése szempontjából.

Az adatok feltárása az R-ben segít a vállalatoknak mélyebb és jobb betekintést nyerni, ezáltal segítve a vállalatokat egy jobb modell létrehozásában. Figyelembe véve az R programozás népszerűségét és széles körű felhasználását az adattudományban, vannak bizonyos lépések, amelyek segítenek az adatkutatás létrehozásában R-ben. Míg ezek általános lépések, a kódok testreszabhatók a létrehozásuk után is. Itt található a tizenegy fő lépés az adatfeltárás létrehozásában R-ben.

  • 1. lépés: Az adatfájlok betöltése:

Az adatkészletek különféle formátumokba vehetők be, beleértve a következőket: XLS, TXT, CSV és JSON. Az R-ben az adatok betöltése a fenti források bármelyikéből könnyű, főleg az egyszerű szintaxis és az előre definiált könyvtárak elérhetősége miatt. A kód elolvasásával a felhasználó egyszerűen betöltheti a fájlt.

  • 2. lépés: A változó más típusú adattá alakításának folyamata:

Az R típusú típuskonverziók úgy működnek, hogy egy karakterláncot hozzáadnak egy numerikus vektorhoz, amely viszont a vektor összes elemét karakterré alakítja. Ezen a ponton fontos megjegyezni, hogy az adatszerkezet átalakítása rendkívül kritikus fontosságú a formátum-átalakítás folyamata szempontjából.

  • 3. lépés: Az adatkészlet átültetése az adatkutatási példában következő lépés:

Időnként adatkészletre van szükség ahhoz, hogy a széles struktúrából sokkal keskenyebb struktúrába lehessen átültetni. Van egy kód, amellyel a felhasználók ezt hatékonyan tudják megtenni.

  • 4. lépés: Az adatfeltárás következő lépése az R-ben a DataFrame rendezése

Az adatok osztályozása a sorrend mint index alkalmazásával történik. Ez az index több változón alapul, amelyek természetük szerint növekvő vagy csökkenő.

  • 5. lépés: Diagramok vagy hisztogram készítése a következő lépés az R-ben lévő adatkutatásban

Az adatok R-n történő megjelenítése rendkívül egyszerű és elősegíti a hatékony grafikonok létrehozását.

  • 6. lépés: Generálj frekvencia táblákat R-vel

A kategóriák közötti megoszlás megértésének legalapvetőbb és leghatékonyabb módja a frekvenciatáblák használata.

  • 7. lépés: Minta adatkészlet R-ben

Néhány véletlenszerű indexre van szükség ahhoz, hogy egy minta adatkészletet R-ben generáljon. Ez elősegíti a mintaadat-készlet létrehozását R-ben.

  • 8. lépés: Távolítsa el a változó ismétlődő értékeit

Rendkívül egyszerű eljárás, könnyű eltávolítani az R másolatát.

  • 9. lépés: Keresse meg az osztályszint átlagos számát és összegét R-ben:

Ezt olyan funkciók alkalmazásával hajtják végre, amelyek jelen vannak az adatkutatás meghatározásában az R technikákban.

  • 10. lépés: Felismerje és kezelje a hiányzó értékeket és távolságokat

A hiányzó érték beírható más számok átlagával, és ez lehetővé teszi a jobb értékek létrehozását is.

  • 11. lépés: Az adatkészletek összevonása és összekapcsolása az utolsó lépés az adatok feltárása szempontjából

Két adatkeret összekapcsolása a végső funkció, és a közös változók két adatkeretének kombinálásával történik. Ezen felül az adatkészletek hozzáfűzése egy másik funkció, amelyet gyakran használnak. Két adatkeret vertikális összekapcsolásához a kötési funkciót kell használni. Tehát miközben két adatkeretnek azonos változókkal kell rendelkeznie, de nem azonos sorrendben.

Az adatkutatási módszerek tehát egy kialakulóban lévő technológiai trend, ám bizonyos fokú bölcsességre és megértésre van szükség, mielőtt a vállalatokban és a márkákban megvalósulhatnánk. Fontos, hogy a márkák egyrészt szilárdan megértsék az adatokat, másrészt megértsék a célokat, igényeket és a közönséget. Az adatmegjelenítési technológia előkészítése megköveteli, hogy a márkák megértsék néhány dolgot, hogy jobban megvalósíthassák az adatkutatási módszereket. Íme néhány dolog, amelyet a márkáknak meg kell próbálniuk végrehajtani, mielőtt végül elkezdenek használni az adatkutatási módszereket:

  1. Ismerje meg azokat az adatokat, amelyeket a márkák megkísérelnek megjeleníteni, ideértve az érintett adatok egyediségét és méretét
  2. Határozza meg a megjelenítés médiumát és azt az információt, amelyet meg szeretne mutatni a világ többi részének
  3. Próbálja meg jobban megérteni a közönséget, hogy a márkák jobban használhassák a vizuális információkat
  4. Tanulja meg, hogyan kell a vizuális kommunikációt oly módon használni, hogy egyszerű és hatékony módon kapcsolatba léphessen a közönséggel

Miután a márkák megértették és megválaszolták ezeket a kérdéseket, sokkal jobb és kifinomultabb módon fedezhetik fel az adatokat, mint korábban. Adatmegjelenítés A nagy adatok új adatmegjelenítési kihívásokkal és lehetőségekkel járnak, ugyanakkor a kihívásokkal egyszerű módon kell foglalkozni. Összefoglalva: számos módon lehet a vállalatok gyorsabb adatfelfedezést elérni, és ez a folyamat jobb és tájékozott döntések meghozatalával kezdődik. Az oka annak, hogy az adatkutatási módszerek olyan fontos mondat és kifejezés. Hihetetlen eszköz, amely nemcsak a szervezeten belüli, hanem azon kívüli kapcsolatokat is javíthatja. Ugyanakkor fontos, hogy a márkavezetők megértsék az adatkutatás meghatározásának stratégiai jelentőségét, és rájönnek, hogy ezeket a betekintést jövedelmező és hasznos módon nyújtják. Egyébként nagyon egyszerűvé válik, hogy a márkák elveszjenek a nagy adatok világában anélkül, hogy fontos betekintést vagy értéket szereznének.

Ajánlott tanfolyamok:

Tehát itt van néhány tanfolyam, amely segít részletesebben megismerni az adatkutatást az R-ben, az adatok feltárását és megjelenítését,
adatkutatási meghatározás, adatkutatási példa, valamint az adatkutatási módszerekről, tehát csak keresse meg az alábbi linket.

  1. R programozás - gyakorlati adattudomány az R használatával
  2. Data Science tanúsított analitikai szakmai tanfolyamok számára
  3. Silverlight edzés
  4. Üzleti elemzés SAS kezdőkkel | Business Analytics tanfolyamok

Kategória:

Nagy adat