Johdanto tietojen analysointiin
Tässä artikkelissa esitetään pääpiirteet aiheesta Mikä on data-analyysi ?. Keinotekoisen älykkyyden, koneoppimisen ja tietotekniikan maailmassa yksi eniten käytetty termi on data-analyysi. Voimme sanoa, että data-analyysi auttaa yrityksiä ymmärtämään, mitä strategiaa heidän tulisi soveltaa ja missä sitä sovelletaan. Ennen kuin päästään tietoanalyysin yksityiskohtiin, meidän on ymmärrettävä, mikä on data-analyysi ja miksi datan analysointia tarvitaan.
Mikä on data-analyysi?
Tietoanalyysi viittaa tietojen analysointitekniikkaan tuottavuuden parantamiseksi ja liiketoiminnan kasvattamiseksi. Se on tietojen tarkastamisen, puhdistamisen, muuntamisen ja mallinnuksen prosessi.
Miksi tarvitsemme data-analyysiä?
Tarvitsemme data-analyysiä pohjimmiltaan seuraavista syistä:
- Kerää piilotettuja oivalluksia.
- Luodaan raportteja käytettävissä olevien tietojen perusteella.
- Suorita markkina-analyysi.
- Yritystrategian parantaminen.
Kuka on Data Analyst?
Tietoanalyytikko on henkilö, joka kerää tietoja eri lähteistä ja rakenteesta ja malleista löytääkseen mallin raportin luomiseksi. Eri toimialat yrittävät kerätä monipuolista tietoryhmää mallin luomiseksi siitä. Esimerkiksi teollisuusyritykset tallentavat erilaisia parametrejä, kuten tuotantoyksikön jonotila ja kuinka se voidaan synkronoida muiden yksiköiden, kuten laadunvarmistus-, pakkaus- ja varastointiyksikön kanssa, minimikatkosten varmistamiseksi. Ideana on vähentää resurssin käyttämätöntä käyttämistä, joka lisää tuottavuutta lisäämättä kustannuksia. Aivan kuten tehdasteollisuus, muutkin peliteollisuus, kuten peliteollisuus, seuraavat käyttäjiensä palkkioita, ja ruoanjakeluyritykset voivat seurata ihmisten syömistapoja tietyissä väestörakenteissa.
Tietojen analysoinnin perusvaiheet
Nyt keskustelemme joistakin tietojen analysoinnin perusvaiheista:
Vaihe 1: Tärkein tehtävä tässä olisi tietojen profilointi. Nykyisessä rakenteessa suurin osa perinteisestä teollisuudesta ei ole edes tietoisia jo olemassa olevista tiedoista, koska aikaisempina päivinä vuorovaikutustietojen ja transaktiotietojen välillä ei ollut selvää eroa. Siksi koneen oppimisen tai AI-toteutuksen toteutuksen suurin haaste on selvittää missä tiedot ovat ja miten ne sijaitsevat. Tähän sisältyy tietojen profilointi valtavan määrän datan kanssa ja sellaisten ominaisuuksien selvittäminen, kuten tietojen oikeellisuus, tietojen täydellisyys, nollaprosentti ja ennen kaikkea käytettävissä olevien tietojen relevanssi ja luokittelu.
Vaihe 2: Sitten meidän on tallennettava nämä tiedot käyttämällä mitä tahansa jäsentämätöntä tietojen tallennusmenetelmää. Tämä on sama kuin käsittelemättömän datan käsittely jo olemassa olevan ison tietoinfrastruktuurin kautta. Nykyajan tallennusinfrastruktuuri on erilainen kuin perinteinen RDBMS. Nyt iso datainfrastruktuuri voi poimia tietoja rakenteettomasta tiedosta, kuten Facebook-kommentista tai sähköpostitse lähetetystä viestistä.
Vaihe 3: Seuraava vaihe olisi mallin luominen tietojen luokittelun ja ryhmittelyn jälkeen. Kun datamalli on valmisteltu, järjestelmä alkaa poimia tietoja.
Vaihe 4: Kun data alkaa virrata, erilaisia tietoja, kuten vuorovaikutustietoja ja tapahtumadataa, voidaan korreloida ja käsitellä muodostamaan malli, joka ei vain pysty luomaan raporttia historiallisista tiedoista, vaan pystyy myös määrittelemään selkeän strategian tulevaisuus, kun ne syötetään AI-moottoriin.
Tietoanalyysityypit
Tietoanalyysi voi olla erityyppistä:
1. Kuvaileva analyysi
Tällainen analyysi kertoo yritykselle, mikä oikein meni oikein ja mikä meni pieleen. Esimerkiksi kooma, kun ravintola saa tietää, että käyttäjät, jotka ovat tilanneet pizzan kerran, jatkoivat tilaamistaan, mutta heidän risottoaan ei ole järjestetty uudelleen. se antaa ravintolalle vihjeen, että heidän tulisi parantaa risotonsa reseptiä ja keskittyä pizzaan liiketoiminnan jatkamiseksi.
2. Diagnostinen analyysi
Tämä kertoo miksi jotain tapahtui, jos otat esimerkin BlackBerrystä. Tiedot osoittavat, että kun iPhone-markkinat alkavat kukoistaa kosketusnäyttöpuhelimillaan, joissa ei ole näppäimistöä, BlackBerry-matkapuhelinten myynti laski ja sai tämän yrityksen menettämään markkinaosuutensa merkittävästi. Tämä on tosielämän esimerkki diagnoosianalyysistä.
3. Ennustava analyysi
Tällainen analyyttinen strategia kertoo yritykselle, mitä todennäköisesti tapahtuu. Toinen tosielämän esimerkki tästä olisi Kodakin tapaus. Missä he myöhästyivät tajuamaan, että elokuvavalokuva lopulta sammuu ja uusi tulevaisuus olisi digitaalista, joten niiden ennustava analyysi epäonnistui ja muut, kuten Nikon, Canon, Sony, valloittivat markkinat. Kodak oli niin myöhäistä siirtyäkseen digitaalikameramarkkinoille, heille oli jo ohi.
4. Prescriptive analyysi
Tämän analyysin tarkoituksena on ymmärtää ja kuvata tulevaisuuden toimintatapaa nykyisen liiketoiminnan kasvattamiseksi tai ylläpitämiseksi. yleensä yritykset käyttävät koneoppimistekniikoita ja algoritmeja määritelläkseen jatkossa liikesäännöt. Esimerkki tästä voisi olla mikä tahansa teleyritys, joka ymmärtää, että koska puhelimet paranevat laskennassaan, puhelut ovat siten vähemmän tärkeitä ja painopiste kasvaa mobiilitiedon kulutuksessa.
Suositut tietoanalyysityökalut
Tarkastellaan joitain laajalti käytettyjä tietojen analysointityökaluja ja joitain työkaluja, jotka ovat tämän segmentin markkinajohtajia:
- Taulukko: Se voi luoda tietojen visualisoinnin, kojetaulun ja analyysiraportin yhdistämisen jälkeen eri tietolähteisiin. Tämä työkalu toimii jäsentämättömällä datalla, joka on siksi yhteensopiva Big Data -sovelluksen kanssa.
- Power BI: Aiemmin se oli laajennus MS Exceliin, myöhemmin siitä tuli erillinen työkalu. Se on kevyt ja päivitetään usein.
- R ja Python: Jos pidät mukautetusta koodauksesta ja mukauttamisesta, niin R ja Python ovat vaihtoehto sinulle. R on parempi tilastolliselle analyysille, kun taas Pythonilla on sisäinen sisäänrakennettu data-analyysikirjasto.
- Apache Spark: Apache Spark on nopea, kevyt ja laajamittainen prosessori, joka suorittaa suurten tietoklustereiden tietoja ja pystyy käsittelemään nopeasti valtavan osan.
johtopäätös
Voimme sanoa, että datan asianmukainen käyttö voi antaa uudenlaisen käsityksen jokaiselle liiketoiminnalle, mikä varmistaa resurssin tehokkaan käytön, paremman ymmärryksen asiakkaasta ja markkinoista, mikä lopulta johtaa liiketoiminnan kasvuun.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kohtaan Mikä on data-analyysi ?. Tässä keskustellaan erityyppisestä data-analyysistä sekä työkaluista täydelliseen tiedonhallintaan. Voit myös käydä läpi ehdotetut artikkelimme saadaksesi lisätietoja -
- 8 parasta ilmaista tietojen analysointityökalua
- Johdanto tietotekniikan tyyppeihin
- Data Analytics vs. Data Analysis - Suurimmat erot
- Mikä on tietojen integrointi?
- Tietotyyppianalyysi | Erilaiset menetelmät