Sissejuhatus andmete analüüsi
Selles artiklis näeme ülevaate teemat Mis on andmeanalüüs ?. Tehisintellekti, masinõppe ja infoteaduse maailmas on üheks enim kasutatud terminiks andmete analüüs. Võib öelda, et andmete analüüs aitab ettevõtetel mõista, millist strateegiat nad peaksid rakendama ja kus seda rakendama. Enne andmeanalüüsi üksikasjadesse laskumist peame mõistma, mis on andmete analüüs ja miks üldse on andmete analüüs vajalik.
Mis on andmete analüüs?
Andmete analüüs viitab andmete analüüsimise tehnikale, et suurendada tootlikkust ja kasvatada ettevõtet. See on andmete kontrollimise, puhastamise, muundamise ja modelleerimise protsess.
Miks me vajame andmete analüüsi?
Andmeanalüüsi vajame põhiliselt järgmistel põhjustel:
- Koguge varjatud teadmisi.
- Aruannete genereerimiseks olemasolevate andmete põhjal.
- Tehke turuanalüüs.
- Äristrateegia täiustamine.
Kes on andmeanalüütik?
Andmeanalüütik on inimene, kes kogub erinevatest allikatest andmeid ja struktuuri ning mudeleid, et leida aruande genereerimiseks vajalik muster. Erinevad tööstusharud proovivad koguda mitmekesist andmekogumit, et sellest mudelit luua. Näiteks registreerivad tootmissektori ettevõtted mitmesuguseid parameetreid, näiteks tootmisüksuse järjekorda ja kuidas seda saab sünkroonida teiste üksustega, näiteks kvaliteedi tagamise, pakendamise ja ladustamisüksusega, et tagada minimaalne seisaku aeg. Selle mõte on vähendada ressursi jõudeolekut, mis suurendab tootlikkust ilma kulusid mõjutamata. Nii nagu töötlevas tööstuses, jälgivad ka muud tööstusharud, nagu hasartmängutööstus, oma kasutajatele makstavaid hüvesid ning toidukäitlemisettevõtted saavad teatud demograafilistes struktuurides jälgida inimeste söömisharjumusi.
Andmete analüüsi põhietapid
Nüüd räägime andmeanalüüsi põhietappidest:
1. samm: siin oleks esmane ülesanne andmete profileerimine. Praeguses struktuuris ei tea enamik traditsioonilisest tööstusharust isegi neid andmeid, mis neil juba on, kuna varasematel päevadel ei olnud interaktsioonide ja tehingute andmete vahel selget vahet. Seetõttu on masinõppe või AI juurutamise puhul suurim väljakutse teada saada, kus asuvad andmed ja kuidas need asuvad. See hõlmab andmete profileerimist tohutu hulga andmetega ja selliste omaduste väljaselgitamist, nagu andmete õigsus, andmete täielikkus, nullprotsent ja ennekõike saadaolevate andmete asjakohasus ja kategoriseerimine.
2. samm: siis peame need andmed salvestama, kasutades mis tahes struktureerimata andmete salvestamise meetodit. See on sama kui struktureerimata andmete töötlemine juba olemasoleva suure andmeside infrastruktuuri kaudu. Moodsa ajastu salvestustaristu erineb tavapärasest RDBMS-ist. Nüüd saab suurandmete infrastruktuur teavet struktureerimata andmetest, näiteks Facebooki kommentaarist või e-postiga saadetud sõnumist.
3. samm: järgmine samm oleks mudeli loomine pärast andmete kategoriseerimist ja rühmitamist. Kui andmemudel on koostatud, hakkab süsteem teavet hankima.
4. samm: kui andmed hakkavad voolama, saab mitmesuguseid andmeid, näiteks interaktsiooniandmeid ja tehinguandmeid, omavahel seostada ja töödelda, et luua muster, mis mitte ainult ei suuda luua varasemate andmete aruannet, vaid suudab määratleda ka selge strateegia tulevik, kui neid sisestatakse AI mootorisse.
Andmete analüüsi tüübid
Andmete analüüs võib olla erinevat tüüpi:
1. Kirjeldav analüüs
Selline analüüs näitab ettevõttele, mis tegelikult läks ja mis läks valesti, näiteks kooma, kui restoran saab teada, et kasutajad, kes tellisid pizza üks kord, tellisid pidevalt, kuid nende risotot ei ole vaja ümber korraldada. see annab restoranile vihje, et nad peaksid oma risoto retsepti täiustama ja keskenduma pitsale, et äri jätkuks.
2. Diagnostiline analüüs
See räägib teile, miks juhtus midagi, kui võtta näide BlackBerryst, andmed näitavad, et kui iPhone'i turg hakkab õitsema nende puutetundliku ekraaniga telefonide abil, millel pole klaviatuuri, BlackBerry mobiiltelefonide müük vähenes ja pani selle ettevõtte oma turuosa märkimisväärselt kaotama. See on diagnostilise analüüsi tegelik näide.
3. Ennustav analüüs
Selline analüütiline strateegia ütleb ettevõttele, mis tõenäoliselt juhtub. Veel üks tõsieluline näide sellest oleks Kodaki juhtum. Seal, kus nad olid väga hilja aru saada, et filmifotograafia lõpuks kustub ja uus tulevik on digitaalne, siis nende ennustav analüüs nurjus ja teised, näiteks Nikon, Canon, Sony, vallutasid turu. Kodak oli digikaamerate turule hüppamisega nii hilja, nende jaoks oli see juba läbi.
4. Preskriptiivne analüüs
Selle analüüsi eesmärk on mõista ja kirjeldada praeguse ettevõtte kasvamise või püsimise edasist toimimisviisi. üldiselt kasutavad ettevõtted edasise ärireeglite määratlemiseks masinõppe tehnikaid ja algoritme. Selle näiteks võib olla ükskõik milline telekommunikatsiooniettevõte, kes mõistab, et kuna telefonide arvutamine muutub paremaks, seatakse kõne vähem prioriteediks ja keskendutakse rohkem mobiilse andmeside tarbimisele.
Populaarsed andmeanalüüsi tööriistad
Vaadelgem lähemalt mõnda laialdaselt kasutatavat andmeanalüüsi tööriista koos tööriistadega, mis on selles segmendis turuliidrid:
- Tableau: pärast erinevate andmeallikatega ühenduse loomist saab luua andmete visualiseerimise, armatuurlaua ja analüüsiaruande. See tööriist töötab struktureerimata andmetega, seega ühildub suurandmetega.
- Power BI: varem oli see MS Exceli laiendus, hiljem sai sellest eraldi tööriist. See on kerge ja seda värskendatakse sageli.
- R ja Python: kui teile meeldib kohandatud kodeerimine ja kohandamine, siis on R ja Python teile sobiv valik. R on statistilise analüüsi jaoks parem, samal ajal kui Pythoni andmekogude analüüsi teegid on väljastpoolt sisse ehitatud.
- Apache Spark: Apache Spark on kiire, kerge ja suuremahuline andmetöötlusprogramm, mis täidab suurte andmeparvede andmeid ja suudab kiiresti töödelda tohutut osa andmeid.
Järeldus
Võib öelda, et andmete nõuetekohane kasutamine võib anda igale ettevõttele uue ülevaate, mis tagab ressursi tõhusa kasutamise, kliendi ja turu parema mõistmise, mille tulemuseks on lõpuks ettevõtte kasv.
Soovitatavad artiklid
See on juhend küsimusele Mis on andmeanalüüs ?. Siin käsitleme erinevaid andmeanalüüsi tüüpe koos tööriistadega täiuslikuks andmehalduseks. Lisateavet leiate ka meie soovitatud artiklitest -
- 8 parimat tasuta andmeanalüüsi tööriista
- Sissejuhatus andmete analüüsimeetodite tüüpidesse
- Andmeanalüüs vs. andmete analüüs - peamised erinevused
- Mis on andmete integreerimine?
- Andmete analüüsi liigid | Erinevad metoodikad