Johdanto tietojen analysointiin

Tässä artikkelissa nähdään dataanalyysityypit. 2000-luvun aikakaudella mahdollisesti merkittävin muutos on se, miten tiedoista tuli osa päätöksentekojärjestelmäämme kaikilla elämämme alueilla. Ei ole epäilystäkään siitä, että ”Data on uusi öljy” jokaiselta sektorilta. Nyt melkein äärettömän kaistanleveyden kasvun myötä saapuu uusia haasteita, kuinka käytämme tätä valtavaa tietomittakaavaa tehokkaasti ja saamme siitä tärkeitä oivalluksia. Tietojen laajan mittakaavan myötä myös melu lisääntyy vähitellen, data-analyysi on kokoelma erilaisia ​​menetelmiä ja ajattelutapaa, jotta saataisiin paras mahdollinen hyöty käytettävissä olevasta tiedosta ja muutetaan raakatiedot osaksi yritystoimintaa tai sosiaalista arvoa.

Tietoanalyysityypit

Käytettyihin menetelmiin perustuen data-analyysi voidaan jakaa seuraaviin neljään osaan:

  • Kuvaileva analyysi
  • Tutkimusaineistoanalyysi
  • Ennustava analyysi
  • Alkuperäinen analyysi

1. Kuvaileva analyysi

Kuvaileva analyysi on numeerinen tapa saada käsitys tiedoista. Kuvailevassa analyysissä saadaan yhteenveto numeerisista muuttujista. Oletetaan, että analysoit autonvalmistajan myyntitietoja. Kuvailevan analyysin kirjallisuudessa etsit kysymyksiä, kuten mikä on autotyypin keskimääräinen hinta, myyntihinnan muoto, mikä oli tietyn tyyppisen auton myynnistä saatu tulo jne. Voimme saada keskeisen taipumuksen ja datan numeeristen muuttujien hajaantuminen tämän tyyppisellä analyysillä. Useimmissa käytännöllisissä tietojenkäsittelytieteellisissä käyttötapauksissa kuvaava analyysi auttaa sinua hankkimaan datan korkeatasoisen tiedon ja tottumaan tietojoukkoon. Kuvailevan analyysin tärkeät terminologiat ovat:

  • Keskiarvo (kaikkien luetteloiden numeroiden keskiarvo)
  • Tila (yleisin numero luetteloluettelossa)
  • Mediaani (numeroluettelon keskiarvo)
  • Vakiopoikkeama (arvojoukon variaation määrä keskiarvosta)
  • Varianssi (keskihajonnan neliö)
  • Kvartilien välinen alue (arvot välillä 25–75 prosenttiluetteloa luettelosta)

Pythonissa pandaskirjasto tarjoaa 'nimityksen' nimeltä menetelmän, joka tarjoaa kuvaavan tiedon tietokehyksestä. Käytämme myös muita kirjastoja, kuten tilastomallia, tai voimme kehittää koodimme käyttökohtaisesti.

2. Tutkimusaineistoanalyysi

Toisin kuin kuvaava data-analyysi, jossa analysoimme tietoja numeerisesti, tutkittava data-analyysi on visuaalinen tapa analysoida tietoja. Kun meillä on perustiedot käsillä olevista tiedoista kuvailevan analyysin avulla, siirrymme tutkittavaan tietojen analyysiin. Voimme myös jakaa tutkivan datanalyysin kahteen osaan:

  • Yksilöllinen variaatioanalyysi (tutkitaan yhden muuttujan ominaisuuksia)
  • Monimuuttuja-analyysi (useiden muuttujien vertaileva analyysi, jos verrataan kahden muuttujan korrelaatiota, sitä kutsutaan kaksimuuttujana)

Tietoanalyysin visuaalisessa muodossa käytämme erilaisia ​​analyyseja kuvaajia ja kuvaajia. Yhden muuttujan (yksimuuttujaanalyysi) analysoimiseksi voidaan käyttää pylväsdiagrammeja, histogrammeja, laatikopohja viiksellä, viulupohja jne. Monimuuttuja-analyysiin käytämme sirontapiirroksia, ääriviivat, moniulotteisia kuvaajia jne.

Mutta miksi tarvitsemme tutkittavaa data-analyysiä?

  • Tutkimusaineistoanalyysi antaa visuaalisen tavan kuvata tietoja, mikä auttaa tunnistamaan tietojen ominaisuudet selvemmin.
  • Se auttaa meitä tunnistamaan, mitkä ominaisuudet ovat tärkeämpiä. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun käsittelemme korkeaulotteista tietoa. (ts. PCA: n ja t-SNE: n kaltaiset menetelmät auttavat vähentämään ulottuvuutta).
  • Se on tehokas tapa selittää tapahtunut tulos johtajille ja ei-teknisille pinojen haltijoille.

Pythonissa on monia kirjastoja, jotka suorittavat tutkittavaa data-analyysiä. Näistä suosituimpia ovat Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh jne.

3. Ennustava analyysi

Mitä tapahtuu, jos tiedämme tulevaisuudessa tekemämme virheet etukäteen? Yritämme välttää nuo oikeat? Ennustava analyysi on vain tieteellisin tapa ennustaa tulevia tuloksia analysoimalla historiallisia tapahtumia. Tietotieteen ydin perustuu ennustavaan analyysiin. Ennustava analyysi auttaa meitä vastaamaan seuraaviin kysymyksiin: "Voimmeko ennustaa, ostaako ostaja tietyn tuotteen vai ei?" Tai 'Voimmeko arvioida kokonaiskustannuksia, jotka vakuutuksenantajan on maksettava korvauksista? Tai "Voimmeko arvioida sateiden määrän tulevassa mussoonissa?"

Ennustava analyysi auttaa meitä antamaan likimääräisen tai todennäköisimmän tuloksen tärkeistä kysymyksistä, mikä johtaa suuriin mitoitettuihin yritystoimintaan ja sosioekonomisiin muutoksiin. Koneoppimallit kehitetään historiallisten tietojen perusteella ennustamaan vastaavien näkymättömien tulevaisuuden tapahtumien tuloksia.

4. Inferenssianalyysi

Inferenssianalyysi on tietotekniikan kirjallisuutta, kun taas ennakoimme referenssitulosta useille sektoreille. Esimerkiksi kuluttajahintaindeksin tai asukasta kohden laskettujen tulojen saaminen. Ei ole mahdollista saavuttaa kutakin kuluttajaa yksitellen ja laskea. Sen sijaan otamme tieteellisesti näytteitä populaatiosta ja johdamme tilastollisen analyysin avulla indeksin.

johtopäätös

Tässä artikkelissa olemme keskustelleet erilaisista data-analyysimenetelmistä. Pitääkö meidän käyttää kaikkia näitä menetelmiä vai voimmeko käyttää mitä tahansa niistä? No, nyt se perustuu sovelluksen käyttötapaan ja verkkotunnukseen. Mutta useimmissa tapauksissa aloitamme kuvaavalla ja tutkivalla data-analyysillä ja kehitämme ennustavia malleja tulevien tulosten ennustamiseksi.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tietotyyppityyppeihin. Tässä keskustellaan lyhyestä katsauksesta data-analyysiin ja erilaisiin menetelmiin sovelluksen käyttötapauksen ja toimialueen perusteella. Voit myös käydä läpi ehdotetut artikkelimme saadaksesi lisätietoja -

  1. 8 parasta ilmaista tietojen analysointityökalua
  2. Johdanto tietotekniikan tyyppeihin
  3. Data Analytics vs. Data Analysis - Suurimmat erot
  4. Opi tietojen integroinnin käsite

Luokka:

Suuri data