Bevezetés az adatelemzésbe
Ebben a cikkben felvázoljuk a Mi az adatelemzés ?. A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adattudomány világában az egyik leggyakrabban használt kifejezés az adatelemzés. Azt mondhatjuk, hogy az adatelemzés segít a vállalkozásoknak megérteni, hogy milyen stratégiát kell alkalmazniuk és hol kell alkalmazniuk. Az adatelemzés részleteinek megismerése előtt meg kell értenünk, mi az adatelemzés, és miért van szükség adatelemzésre.
Mi az adatelemzés?
Az adatelemzés az adatok elemzésének módszerére utal, amely növeli a termelékenységet és növeli az üzletet. Ez az adatok ellenőrzésének, tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata.
Miért van szükség adatelemzésre?
Alapvetően az alább felsorolt okokból szükségünk van adatelemzésre:
- Gyűjts össze rejtett betekintést.
- Jelentések generálása a rendelkezésre álló adatok alapján.
- Végezzen piacelemzést.
- Az üzleti stratégia fejlesztése.
Ki az adatelemző?
Az adatelemző az a személy, aki különféle forrásokból, a felépítésből és a modellekből gyűjt adatokat, hogy a jelentés elkészítéséhez mintát keressen. Különböző iparágak megpróbálnak sokféle adatot gyűjteni annak érdekében, hogy modellt hozzanak létre. Például a feldolgozóipari vállalatok különböző paramétereket rögzítenek, például a gyártóegység sorának állapotát és annak szinkronizálását más egységekkel, mint például a minőségbiztosítás, a csomagolás és a tárolóegység a minimális állásidő biztosítása érdekében. Az ötlet az erőforrás tétlen használatának csökkentése, amely növeli a termelékenységet a költség befolyásolása nélkül. Csakúgy, mint a feldolgozóipar, más iparágak, például a szerencsejáték-ipar, nyomon követik a felhasználók számára járó jutalmat, az élelmiszer-szállító társaságok pedig nyomon követhetik az emberek étkezési szokásait bizonyos demográfiai struktúrákban.
Az adatelemzés alapvető lépései
Most megvitatjuk az adatelemzés néhány alapvető lépését:
1. lépés: Itt az elsődleges feladat az adatok profilozása lenne. A jelenlegi struktúrában a hagyományos ipar nagy része még nem is ismeri a rendelkezésére álló adatokat, mivel a korábbi napokban nem volt egyértelmű különbség az interakciós adatok és a tranzakciós adatok között. Ezért a Machine Learning vagy AI megvalósítás esetében a legnagyobb kihívás az, hogy megtudja, hol fekszenek az adatok és hogyan fekszenek. Ez magában foglalja az adatok profilozását hatalmas adatmennyiséggel és olyan tulajdonságok megismerését, mint az adatok helyessége, az adatok teljessége, a nulla százalék és mindenekelőtt a rendelkezésre álló adatok relevanciája és kategorizálása.
2. lépés: Akkor ezeket az adatokat minden strukturálatlan adattárolási módszerrel tárolnunk kell. Ez ugyanaz, mint a nem strukturált adatok feldolgozása a már meglévő nagy adat-infrastruktúrán keresztül. A modern korszak tárolási infrastruktúrája különbözik a hagyományos RDBMS-től. Most a nagy adatszolgáltatási infrastruktúra információt nyerhet strukturálatlan adatokból, például egy Facebook megjegyzésből vagy e-mailben elküldött üzenetből.
3. lépés: A következő lépés egy modell felállítása az adatok kategorizálása és csoportosítása után. Miután elkészült egy adatmodell, a rendszer megkezdi az információk kinyerését.
4. lépés: Amint az adatok áramlása megkezdődik, különféle adatok, például interakciós adatok és tranzakciós adatok korrelálhatók és feldolgozhatók egy olyan mintázat létrehozása céljából, amely nemcsak jelentést tud készíteni a korábbi adatokról, hanem egyértelmű stratégiát is képes meghatározni a a jövő, amikor egy AI motorba táplálják.
Az adatelemzés típusai
Az adatelemzés különféle lehet:
1. Leíró elemzés
Ez a fajta elemzés megmondja az üzleti vállalkozásoknak, hogy mi történt helyesen, és mi ment rosszul, például a kóma, amikor egy étterem megtudja, hogy azok a felhasználók, akik egyszer megrendelték a pizzát, folyamatosan rendezték újra, de a risottójukra nincs átrendelés. azt adja az étteremnek, hogy javítania kell rizottójának receptjét, és továbbra is a pizzára kell összpontosítania az üzlet működése érdekében.
2. Diagnosztikai elemzés
Ez megmondja, miért történt valami, ha egy példát vettünk a BlackBerry-ről. Az adatok azt mutatják, hogy amikor az iPhone piaca billentyűzet nélküli érintőképernyős telefonjaival virágzik, a BlackBerry mobiltelefonok értékesítése visszaesett, és a vállalat jelentősen elvesztette piaci részesedését. Ez a diagnosztikai elemzés valós példája.
3. Prediktív elemzés
Ez a fajta elemzési stratégia megmondja az üzleti vállalkozásoknak, hogy mi történhet valószínűleg. Ennek egy másik valós példája a Kodak eset. Ahol nagyon késő volt rájönni, hogy a filmfotózás végül kihalt, és az új jövő digitális lenne, tehát prediktív elemzéseik meghiúsultak, és mások, például a Nikon, a Canon, a Sony elfoglalták a piacot. Kodak olyan későn lépett be a digitális fényképezőgép piacára, számukra már vége volt.
4. Vényköteles elemzés
Ez az elemzés a jelenlegi üzleti növekedés vagy fenntartás jövőbeni lépéseinek megértése és leírása céljából történik. általában a vállalatok gépi tanulási technikákat és algoritmusokat használnak a jövőbeni üzleti szabályok meghatározására. Erre példa lehet bármely telekommunikációs cég, amely megérti, hogy mivel a telefonok egyre jobban tudnak kiszámolni, ezért a hívás kevésbé lesz prioritással bír, és a hangsúly fokozódni fog a mobil adatok fogyasztására.
Népszerű adatelemző eszközök
Vizsgáljuk meg néhány széles körben alkalmazott adatelemző eszközt, néhány eszközzel együtt, amelyek ebben a szegmensben piacvezetők:
- Tableau: Létrehozhat adatmegjelenítést, irányítópultot és elemzési jelentést, miután különféle adatforrásokhoz kapcsolódott. Ez az eszköz strukturálatlan adatokon működik, ezért kompatibilis a Big Data-val.
- Power BI: Korábban az MS Excel kiterjesztése volt, később külön eszköz lett. Könnyű és gyakran frissül.
- R és Python: Ha szereti az egyéni kódolást és testreszabást, akkor az R és a Python a választás az Ön számára. Az R jobb a statisztikai elemzéshez, míg a Python beépített adatelemzési könyvtárakat tartalmaz.
- Apache Spark: Az Apache Spark gyors, könnyű és nagyszabású adatfeldolgozó, amely nagy adatfürtökből származó adatokat hajt végre, és hatalmas mennyiségű adatot képes gyorsan feldolgozni.
Következtetés
Azt mondhatjuk, hogy az adatok megfelelő felhasználása új betekintést nyújthat minden vállalkozás számára, amely biztosítja az erőforrás hatékony felhasználását, az ügyfél és a piac jobb megértését, amely végül az üzleti növekedéshez vezet.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az adatelemzés ?. Itt tárgyaljuk a különféle típusú adatelemzéseket és az eszközöket a tökéletes adatkezeléshez. Megnézheti a javasolt cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- A 8 legfontosabb ingyenes adatelemző eszköz
- Bevezetés az adatelemzési technikák típusaiba
- Adatanalitika vs. adatelemzés - legfontosabb különbségek
- Mi az adatintegráció?
- Az adatelemzés típusai | Különböző módszerek