Kuidas luua andmete uurimist R-is?

Andmete uurimine R-s on oluline osa sellest, kuidas ettevõtted ja kaubamärgid saavad ülevaate nende töötlemata andmetest ja järeldustest. Andmete uurimise lahutamatu tähtsus R-is on andmete visualiseerimine - meetod, mille kaudu andmed esitatakse graafilises või pildivormingus. See meetod võimaldab otsustajatel analüütikat hõlpsamini mõista ja mõista, kuna see on esitatud graafiliselt. Lisaks muudab see üksikisikute jaoks keerukate mõistete mõistmise ja ka uute mustrite tuvastamise lihtsaks. Interaktiivset visualiseerimist kasutavad paljud kaubamärgid, kus visualiseerimise kontseptsioon on tehnoloogia kasutamisega samm edasi. Harjutuste ja diagrammide abil aitab interaktiivne visualiseerimine brändidel mõista andmeid ja teadmisi senisest palju keerukamal ja isikupärasemal viisil.

Kuidas andmete uurimine ja visualiseerimine?

Piltide mõistmise kontseptsioon piltide mõistmiseks on olnud kasutusel juba pikka aega. Alates 17. sajandist kasutasid maadeavastajad ja leiutajad kaarte ja graafikuid uute maade ja riikide leidmiseks. Hiljem aitas 1800-ndate aastate alguses diagrammide leiutamine laiendada ka andmete visualiseerimise ala. Mitukümmend aastat hiljem kaardistas Charles Minard Napoleoni sissetungi Venemaale, mis oli veel üks samm andmete visualiseerimisel. Kaardil oli kujutatud nii armee suurust kui ka rada, milleni Napoleon Moskvast taganes. Sidudes sama teabe aja ja temperatuuriga, andis ta selle ajaloolise sündmuse üksikasjalikuma ja parema mõistmise.

Kuid kõik need arengud ei olnud midagi võrreldes tehnoloogia arenguga toimunud edusammudega. Andmete visualiseerimine arenes ja kasvas tehnoloogia tõusuga hüppeliselt. Arvutite ja nutitelefonide edasiarendus ja kasv võimaldasid kaubamärkidel ühelt poolt töödelda suures koguses andmeid kiirel ja reaalsel viisil ning teiselt poolt saada teavet kiiremini. Nii paljude tehnoloogia arengutega kasvab andmete visualiseerimine nii kiiresti, et muudab dramaatiliselt brändide ja ettevõtete nägu kogu maailmas.

Miks seisneb brändide tulevik andmete visualiseerimises?

Big Data kasvab iga päevaga ja mõjutab peaaegu kõiki sektoreid ja majandust kogu maailmas. See on loonud kaubamärkidele peaaegu piiramatud võimalused laiendada ja laiendada oma võrku terviklikul ja edukal viisil. Väärtuse leidmine suurandmetes on seetõttu üks olulisemaid investeeringuid, millele iga bränd saab praegusel ajal keskenduda. Võtame näiteks jaekaubandussektori, kus saab käia kaugele mitmesugustest suurandmete sektoris arendatavatest rakendustest.

Näiteks teave selle kohta, kuidas suured andmed saavad kliendisuhteid parandada, võib aidata kaubamärkidel paremini avaneda ja uusi võimalusi, mida varem polnud. Sarnaselt võivad suured majandusandmete kasutamise kaudu ka muud majandusharud oma kliendi ja kliendikogemuse parandamisel käegakatsutavat kasu luua ja see aitab lõpuks ettevõtte kasvu ja arengut hoogustada.

Kõik teavad, et visuaalne suhtlus on üks lihtsamaid ja lihtsamaid suhtlemisviise. Selle põhjuseks on teadusuuringute kohaselt inimese aju tõttu visuaalide töötlemine 60 000 korda kiiremini kui tekst, mis teeb sellest ühe parima viisi, kuidas kaubamärgid saavad oma lugu klientidele, klientidele ja sidusrühmadele edastada. Seetõttu on diagrammid ja graafikud lihtsad viisid, kuidas kaubamärgid saavad olulist teavet, mis muul viisil võib olla keerukam ja palju lihtsam kui ka aruannete ja arvutustabelite lugemine. Seetõttu on andmete visualiseerimine kiire ja lihtne viis, mille abil saavad ettevõtte töötajad aru keerukatest mõistetest.

Lisaks võib andmete visualiseerimine kaubamärke aidata järgmistel viisidel:

1. Andmete visualiseerimine võib aidata kaubamärkidel keskenduda valdkondadele, mis vajavad erilist tähelepanu või täiustamist

2. Andmete visualiseerimine võib aidata brändidel paremini mõista klientide käitumist, tagades seeläbi brändide parema lojaalsuse ja mõjuvõimu

3. Andmete visualiseerimine võib aidata kaubamärkidel turgu ja kaubamärgi intiimset toimimist mõista

4. Andmete visualiseerimine on suurepärane viis tulevaste turusuundumuste mõistmiseks ja prognoosimiseks, aidates seeläbi brändidel nende muutustega paremini kohaneda.

Andmete visualiseerimine ja uurimine aitavad tänapäeval ettevõtetel ületada oma piire ja uurida uusi võimalusi, olenemata nende majandusharust ja suurusest. Siin on mõned viisid, kuidas andmete visualiseerimine võib ettevõtteid aidata:

  • Andmete uurimine R-ga võib aidata ettevõtetel andmeid kiiresti ja kiiresti mõista: graafilised andmed võimaldavad brändidel mõista suuri andmemahte lihtsal ja strateegilisel viisil. See aitab ettevõtetel saada teadmisi ja teha järeldusi erinevatel teemadel ning seeläbi vastu võtta strateegilisi otsuseid, mis võiksid ennast nii sisemiselt kui ka väliselt tugevdada. Ja kuna graafiliste andmete mõistmine on lihtsam, saavad kaubamärgid probleemidega tegeleda juba enne nende tekkimist.
  • Andmete uurimine R-is aitab ettevõtetel tuvastada suures mahus andmemahtude mustreid ja seoseid: graafilisel kujul esitatud suurtel andmehulkadel on mõistlikum ja palju lihtsamini mõistetav. Ettevõtted, kui nad mõistavad nende andmete seoseid, saavad teha paremaid valikuid ja võtta vastu strateegiaid, mis aitavad neil kiiresti ja kiiresti saavutada nii lühi- kui ka pikaajalisi eesmärke.
  • Andmete uurimine R-s võib aidata kaubamärkidel muutuvate aegadega kohaneda ja isegi tulevikku paremini ennustada: kõigi sektorite majandus ja ettevõtted on äärmiselt konkurentsivõimelised. Edu saavutamiseks peavad kaubamärgid mõistma turu dünaamikat ja olema edukalt kohandatud andmete visualiseerimise trendidega. Tegelikult, kui kaubamärgid suudavad turutrende edukalt ennustada, muutuvad nende eduvõimalused automaatselt suuremaks. Lühidalt öeldes on andmete visualiseerimine üks parimaid viise, kuidas kaubamärgid saavad turusuundumusi ennustada ja seeläbi ka konkurentsieelise saada. Toote kvaliteeti või kliendikogemust mõjutavate probleemidega tegeledes saavad kaubamärgid ennetada probleeme enne, kui need muutuvad ettevõtete kasvu ja arengu peamisteks takistusteks.
  • Andmete visualiseerimine võib aidata ettevõtetel oma brändilugu tõhusalt edastada: Nagu varem mainitud, on visuaalne kommunikatsioon tõhus vahend lugude jagamiseks mitte ainult klientidega, vaid ka kliendibaasiga. Kui kaubamärgid edastavad oma sõnumi ja loo laiemale publikule, saavad nad luua tõhusat kaasatust ja mõjuvõimu nii ettevõttesiseselt kui ka väljaspool seda.

Kuna andmete visualiseerimisel on nii palju eeliseid ja eeliseid, on oluline, et brändid ehitaksid ennustava mudeli, mis aitab neil andmete mõistmisel. Hea ennustav mudel ei sõltu masinõppest ega programmeerimiskeelest, vaid peab suutma teostada andmete uurimist R-is igakülgselt. On oluline, et andmeteadlased õpiksid, kuidas andmeid põhjalikult uurida, enne kui nad saavad algoritmide loomise protsessist aru. Andmete uurimise näitel on üks olulisemaid funktsioone, mida täidetakse ennustava modelleerimise abil, seetõttu on neil iga ettevõtte kasvu ja arengu jaoks kriitilise tähtsusega.

Andmete uurimine R-s aitab ettevõtetel saada sügavamaid ja paremaid teadmisi ning seeläbi aidata ettevõtetel luua parem mudel. Arvestades R-programmeerimise populaarsust ja selle laialdast kasutamist infoteaduses, on teatud etappe, mis võivad aidata R-s andmete uurimisel luua. Ehkki need on üldised sammud, on koodide kohandamine võimalik ka nende loomise järel. Siin on üksteist peamist sammu, mis on seotud andmete uurimise loomisega R-is.

  • 1. samm: andmefailide laadimine:

Andmekogumeid saab sisestada erinevates vormingutes, mille hulka kuuluvad muu hulgas näiteks XLS, TXT, CSV ja JSON. R-vormingus on andmete laadimine ükskõik millisest ülaltoodud allikast lihtne, peamiselt lihtsa süntaksi ja eelnevalt määratletud teegi kättesaadavuse tõttu. Koodi lugedes saab kasutaja faili lihtsal viisil laadida.

  • 2. samm: muutuja teisendamine teistsuguseks andmetüübiks:

Tüübi teisendused R-is toimivad tähemärkide arvu lisamisega arvvektorisse, mis omakorda teisendab kõik vektori elemendid tähemärgiks. Siinkohal on oluline meeles pidada, et andmestruktuuri teisendamine on formaadi muutmise protsessis äärmiselt oluline.

  • 3. samm: andmekogumi ülevõtmine on järgmine samm andmete uurimise näites:

Mõnikord on laiast struktuurist palju kitsa struktuurini ülekandmiseks vaja andmekogumit. Kasutajatele on olemas kood, et seda tõhusalt teha.

  • 4. samm. Andmete uurimise järgmine samm R-s on DataFrame'i sortimine

Andmete sortimiseks kasutatakse järjekorda indeksina. See indeks põhineb mitmetel muutujatel, mis on oma olemuselt kas tõusevad või kahanevad.

  • 5. samm: Andmete uurimise järgmine samm R on graafikute või histogrammi loomine

Andmete visualiseerimine R-l on äärmiselt lihtne ja aitab luua tõhusaid graafikuid.

  • 6. samm: genereerige sagedustabelid R-ga

Kõige elementaarsem ja tõhusam viis kategooriatevahelise jaotuse mõistmiseks on sagedustabelite kasutamine.

  • 7. samm: proovi andmestik R-s

Valimi andmestiku moodustamiseks R-s on vaja paar juhuslikku indeksit. See aitab luua valimi andmestiku R-s.

  • 8. samm: eemaldage muutuja duplikaatväärtused

Äärmiselt lihtne protsess, R-st on lihtne duplikaate eemaldada.

  • 9. samm: leidke klassitaseme keskmine ja summa R-s:

Selleks rakendatakse funktsioone, mis esinevad andmete uurimise määratluses R-tehnikates.

  • 10. samm: puuduvate väärtuste ja kõrvalnähtude tuvastamine ja käsitlemine

Puuduva väärtuse saab sisestada koos teiste numbritega ja see võimaldab luua ka paremaid väärtusi.

  • 11. samm: Andmekogumite ühendamine ja liitmine on andmete uurimise viimane samm R-s

Kahe andmeraami ühendamine on viimane funktsioon ja need tehakse kahe ühiste muutujate andmeraami kombineerimise teel. Lisaks on andmekogumite lisamine veel üks funktsioon, mida kasutatakse sageli. Kahe andmeraami vertikaalseks ühendamiseks kasutatakse sidumisfunktsiooni. Ehkki kahel andmeraamil peavad olema samad muutujad, kuid neil pole ühesugust järjekorda.

Seetõttu on mul andmete uurimise meetodid kujunemisjärgus tehnoloogia suundumus, kuid selleks, et neid saaks ettevõtetes ja kaubamärkides rakendada, on vaja teatud tarkust ja mõistmist. On oluline, et brändid saaksid ühest küljest kindlalt aru andmetest ja teiselt poolt mõistaksid eesmärke, vajadusi ja vaatajaskonda. Andmete visualiseerimise tehnoloogia ettevalmistamine eeldab, et kaubamärgid mõistaksid mõnda asja, et nad saaksid andmete uurimise meetodeid paremini rakendada. Siin on mõned asjad, mida kaubamärgid peavad proovima rakendada, enne kui nad lõpuks andmete uurimise meetodeid kasutama hakkavad:

  1. Saage aru andmetest, mida kaubamärgid üritavad visualiseerida, sealhulgas asjaomaste andmete ainulaadsust ja suurust
  2. Määrake visualiseerimise meedium ja teave, mida soovite ülejäänud maailmale näidata
  3. Proovige oma vaatajaskonda paremini mõista, et kaubamärgid saaksid visuaalset teavet paremini kasutada
  4. Siit saate teada, kuidas kasutada visuaalset kommunikatsiooni nii, et saate oma publikuga hõlpsalt ja tõhusalt ühenduse luua

Kui kaubamärgid on nendele küsimustele aru saanud ja neile vastanud, saavad nad andmeid uurida senisest palju paremini ja keerukamalt. Andmete visualiseerimine Suurandmed toovad endaga kaasa uued andmete visualiseerimise väljakutsed ja võimalused ning samal ajal tuleb väljakutsetele reageerida lihtsal viisil. Kokkuvõtteks võib öelda, et on palju viise, kuidas ettevõtted saavad andmete kiiremat uurimist saavutada ja see protsess algab paremate ja teadlike otsuste vastuvõtmisega. On põhjust, miks andmete uurimise meetodid on nii oluline fraas ja mõiste. See on uskumatu tööriist, mis ei saa parandada ainult organisatsioonisiseseid, vaid ka väljaspool olevaid ühendusi. Samal ajal on oluline, et brändijuhid mõistaksid andmete uurimise määratluse strateegilist tähtsust ja mõistaksid, et neid teadmisi pakutakse kasumlikult ja abistavalt. Vastasel juhul muutub brändidel väga lihtne eksida suurandmete maailma ilma, et nad saaksid olulist teavet või väärtust.

Soovitatavad kursused:

Siin on mõned kursused, mis aitavad teil saada üksikasjalikumat teavet andmete uurimise ja uurimise, andmete uurimise ja visualiseerimise kohta,
andmete uurimise määratlus, andmete uurimise näide ja ka andmete uurimise meetodid, nii et lihtsalt minge läbi allpool toodud lingi.

  1. R programmeerimine - praktiline andmeteadus R abil
  2. Data Science sertifitseeritud analüütika erialakoolituskursuste jaoks
  3. Silverlighti koolitus
  4. Ärianalüütika SAS-i algajatele | Ärianalüütika kursused

Kategooria:

Suured andmed