Что такое анализ данных и почему он важен?
Обзоры технологий

Что такое анализ данных и почему он важен?

Что такое анализ данных? Мы объясняем добычу данных, аналитику и визуализацию данных простыми и понятными словами

Мир становится все более и более управляемым данными, с бесконечным количеством данных, с которыми можно работать. Такие крупные компании, как Google и Microsoft, используют данные для принятия решений, но они не единственные

Важно ли это? Безусловно!

Анализ данных используется в малом бизнесе, в розничной торговле, в медицине и даже в мире спорта. Это универсальный язык, и он важен как никогда раньше. Это кажется продвинутой концепцией, но на самом деле анализ данных – это всего лишь несколько идей, воплощенных в жизнь

Что такое анализ данных?

Анализ данных – это процесс оценки данных с помощью аналитических или статистических инструментов для обнаружения полезной информации. Некоторые из этих инструментов – языки программирования, такие как R или Python.Microsoft Excel также популярен в мире анализа данных

После сбора и сортировки данных с помощью этих инструментов результаты интерпретируются для принятия решений. Конечные результаты могут быть представлены в виде резюме или в наглядном виде, например, в виде диаграммы или графика

Процесс представления данных в визуальной форме известен как визуализация данных. Инструменты визуализации данных облегчают работу. Такие программы, как Tableau или Microsoft Power BI, предоставляют множество визуальных средств, которые могут оживить данные

Существует несколько методов анализа данных, включая добычу данных, текстовую аналитику и бизнес-аналитику

Как выполняется анализ данных?

концепция обработки и хранения больших данных: от облака до базы данных.

Анализ данных – это большая тема, которая может включать некоторые из этих этапов:

  • Определение целей: Начните с определения четко сформулированных целей. Чтобы получить наилучшие результаты от данных, цели должны быть предельно ясными.
  • Постановка вопросов: Определите вопросы, на которые вы хотели бы получить ответы с помощью данных. Например, попадают ли красные спортивные автомобили в аварии чаще, чем другие? Определите, какие инструменты анализа данных дадут наилучший результат для вашего вопроса.
  • Сбор данных: Соберите данные, полезные для ответа на вопросы. В данном примере данные могут быть собраны из различных источников, таких как отчеты об авариях DMV или полиции, страховые заявления и данные о госпитализации.
  • Очистка данных: Необработанные данные могут быть собраны в нескольких различных форматах, с большим количеством ненужных значений и беспорядка. Данные очищаются и преобразуются, чтобы инструменты анализа данных могли их импортировать. Это не самый гламурный шаг, но он очень важен.
  • Анализ данных: Импортируйте эти новые чистые данные в инструменты анализа данных. Эти инструменты позволяют исследовать данные, находить закономерности и отвечать на вопросы ‘что-если’. Это и есть отдача, здесь вы найдете результаты!.
  • Делать выводы и строить прогнозы: Делайте выводы на основе своих данных. Эти выводы могут быть обобщены в отчете, визуальном образе или в обоих случаях, чтобы получить нужные результаты.

.

Давайте немного углубимся в некоторые понятия, используемые в анализе данных

Добыча данных

Image Credit: Philippe Put/Flickr.

Добыча данных – это метод анализа данных для обнаружения закономерностей в больших массивах данных с помощью статистики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Цель – превратить данные в бизнес-решения

Что можно сделать с помощью анализа данных? Вы можете обрабатывать большие объемы данных, чтобы выявить отклонения и исключить их из процесса принятия решений. Предприятия могут изучать покупательские привычки клиентов или использовать кластеризацию для поиска ранее неизвестных групп в данных

Если вы пользуетесь электронной почтой, то вы видите еще один пример добычи данных для сортировки вашего почтового ящика. Такие приложения для электронной почты, как Outlook или Gmail, используют этот метод для отнесения ваших писем к категории ‘спам’ или ‘не спам’

Текстовая аналитика

Image Credit: Marc_Smith/Flickr.

Данные не ограничиваются только числами, информация может поступать и из текстовой информации

Текстовая аналитика – это процесс поиска полезной информации из текста. Для этого необходимо обработать необработанный текст, сделать его читаемым для инструментов анализа данных и найти результаты и закономерности. Это также известно как текстовый майнинг

Excel отлично справляется с этой задачей. В Excel есть множество формул для работы с текстом, которые могут сэкономить вам время при работе с данными

Текстовый майнинг также может собирать информацию из Интернета, базы данных или файловой системы. Что вы можете сделать с этой текстовой информацией? Вы можете импортировать адреса электронной почты и номера телефонов, чтобы найти закономерности. Можно даже найти частоту слов в документе

Бизнес-аналитика

Image Credit: FutUndBeidl/Flickr.

Бизнес-аналитика преобразует данные в интеллектуальную информацию, используемую для принятия бизнес-решений. Она может использоваться при принятии стратегических и тактических решений в организации. Она позволяет компаниям изучать тенденции на основе собранных данных и получать из них глубокие выводы

Бизнес-аналитика используется для решения многих задач:

  • Принимать решения о размещении товара и ценообразовании.
  • Определить новые рынки для продукта.
  • Создавать бюджеты и прогнозы, которые приносят больше денег.
  • Использовать визуальные инструменты, такие как тепловые карты, таблицы pivot и географические карты, чтобы найти спрос на определенный продукт.

Визуализация данных

Image Credit: pressmaster/Depositphotos.

Визуализация данных – это визуальное представление данных. Вместо того чтобы представлять данные в таблицах или базах данных, вы представляете их в виде диаграмм и графиков. Это делает сложные данные более понятными, не говоря уже о том, что на них легче смотреть

Все больше данных генерируется приложениями, которыми вы пользуетесь (также известными как ‘Интернет вещей’). Объем данных (называемых ‘большими данными’) довольно велик. Визуализация данных может превратить миллионы точек данных в простые визуальные образы, облегчающие понимание

Существуют различные способы визуализации данных:

  • Использование инструмента визуализации данных, например Tableau или Microsoft Power BI.
  • Стандартные графики и диаграммы Excel.
  • Интерактивные графики Excel.
  • Для веб – инструмент типа D3.js, построенный с использованием JavaScript.

Визуализация наборов данных Google – отличный пример того, как большие данные могут визуально направлять процесс принятия решений

Анализ данных в обзоре

Анализ данных используется для оценки данных с помощью статистических инструментов с целью обнаружения полезной информации. Используются различные методы, включая добычу данных, текстовую аналитику, бизнес-аналитику, объединение наборов данных и визуализацию данных

Инструмент Power Query в Microsoft Excel особенно полезен для анализа данных. Если вы хотите ознакомиться с ним, прочитайте наше руководство по созданию вашего первого сценария Microsoft Power Query

Об авторе

Алексей Белоусов

Привет, меня зовут Филипп. Я фрилансер энтузиаст . В свободное время занимаюсь переводом статей и пишу о потребительских технологиях для широкого круга изданий , не переставая питать большую страсть ко всему мобильному =)

Комментировать

Оставить комментарий

ВАМ БУДЕТ ИНТЕРЕСНО