Что такое аналитика данных?

СохранитьСохраненоУдалён 0

В процессе анализа необработанных данных главной целью является выявление тенденций и ответов на вопросы. Тем не менее, аналитика данных включает в себя множество методов с различными целями.

Процесс анализа данных имеет несколько ключевых компонентов. Комбинируя эти компоненты, успешная инициатива по анализу данных обеспечит четкое представление о том, где вы находитесь, где вы были и куда вам следует идти.

Станьте аналитиком Data Scientist
Подробнее

С нуля за 9 месяцев станете специалистом по анализу данных: сможете использовать продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

  • Как правило, этот процесс начинается с описательной аналитики.Это процесс описания исторических тенденций в данных. Описательная аналитика стремится ответить на вопрос «что случилось?»
    Это часто включает измерение традиционных показателей, таких как возврат инвестиций (ROI). Используемые показатели будут разными для каждой отрасли.
    Описательная аналитика не делает прогнозов и не принимает непосредственных решений. Основное внимание уделяется обобщению данных в содержательной и описательной форме.
  • Следующая важная часть аналитики данных — расширенная аналитика. Эта часть науки о данных использует передовые инструменты для извлечения данных, прогнозирования и выявления тенденций.
    Эти инструменты включают классическую статистику, а также машинное обучение. Технологии машинного обучения, такие как нейронные сети, обработка естественного языка и многое другое, обеспечивают расширенную аналитику.
    Эта информация обеспечивает новое понимание данных. Расширенная аналитика отвечает на вопрос «что если?».
  • Наличие методов машинного обучения, массивных наборов данных и дешевой вычислительной мощности позволило использовать эти методы во многих отраслях промышленности. Сбор больших наборов данных способствует внедрению этих методов.
    Анализ больших данных позволяет предприятиям делать осмысленные выводы из сложных и разнообразных источников данных, что стало возможным благодаря достижениям в области параллельной обработки и вычислительной мощности.

Типы аналитики данных

Аналитика данных — это широкое поле. Существует четыре основных типа аналитики данных: описательная, диагностическая, прогнозирующая и предписывающая аналитика. Каждый тип имеет свою цель и свое место в процессе анализа данных.

  • Описательная аналитика помогает ответить на вопросы о том, что произошло. Эти методы суммируют большие наборы данных для описания результатов для заинтересованных сторон.
    Путем разработки ключевых показателей эффективности (KPI) эти стратегии могут помочь отслеживать успехи или неудачи. Такие показатели, как возврат инвестиций (ROI), используются во многих отраслях.
    Специализированные показатели разрабатываются для отслеживания эффективности в конкретных отраслях.
    Этот процесс требует сбора соответствующих данных, обработки данных, анализа данных и визуализации данных. Этот процесс обеспечивает существенное понимание прошлых результатов.
  • Диагностическая аналитика помогает ответить на вопросы о том, почему что-то произошло. Эти методы дополняют более базовую описательную аналитику.
    Они берут результаты описательной аналитики и копают глубже, чтобы найти причину. Показатели эффективности дополнительно исследуются, чтобы выяснить, почему они стали лучше или хуже. Обычно это происходит в три этапа:
    • Выявить аномалии в данных. Это могут быть неожиданные изменения в метрике или на конкретном рынке.
    • Данные, связанные с этими аномалиями, собираются.
    • Статистические методы используются, чтобы найти отношения и тенденции, которые объясняют эти аномалии.
  • Прогнозная аналитика помогает ответить на вопросы о том, что произойдет в будущем. Эти методы используют исторические данные для выявления тенденций и определения вероятности их повторения.
    Прогнозирующие аналитические инструменты предоставляют ценную информацию о том, что может произойти в будущем, и его методы включают в себя различные методы статистического и машинного обучения, такие как: нейронные сети, деревья решений и регрессия.
  • Предписательная аналитика помогает ответить на вопросы о том, что должно быть сделано. Используя аналитическую информацию, можно принимать решения на основе данных.
    Это позволяет предприятиям принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. Методы предписывающей аналитики опираются на стратегии машинного обучения, которые могут найти шаблоны в больших наборах данных.
    Анализируя прошлые решения и события, можно оценить вероятность различных результатов.

Эти типы аналитики данных обеспечивают понимание того, что предприятиям необходимо принимать эффективные и действенные решения. В сочетании они обеспечивают всестороннее понимание потребностей и возможностей компании.

вернуться в меню ↑

Какова роль аналитики данных?

Аналитика данных находится на стыке информационных технологий, статистики и бизнеса. Они объединяют эти области, чтобы помочь предприятиям и организациям добиться успеха.

Станьте аналитиком Data Scientist
Подробнее

С нуля за 9 месяцев станете специалистом по анализу данных: сможете использовать продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

Основная цель аналитика данных состоит в том, чтобы повысить эффективность и повысить производительность путем обнаружения закономерностей в данных.

Работа аналитика данных включает в себя работу с данными по всему конвейеру анализа данных. Это означает работу с данными различными способами.

Основными этапами процесса анализа данных являются сбор данных, управление данными, статистический анализ и представление данных.

Важность и баланс этих шагов зависят от используемых данных и цели анализа. Интеллектуальный анализ данных является важным процессом для решения многих задач анализа данных. Это включает извлечение данных из неструктурированных источников данных.

Они могут включать в себя письменный текст, большие сложные базы данных или необработанные данные датчиков. Ключевыми шагами в этом процессе являются извлечение, преобразование и загрузка данных (часто называемых ETL).

Эти шаги преобразуют необработанные данные в полезный и управляемый формат. Это готовит данные для хранения и анализа. Как правило, анализ данных является наиболее трудоемким этапом в процессе анализа данных. Управление данными или хранение данных является еще одним ключевым аспектом работы аналитика данных.

Хранилище данных включает в себя проектирование и реализацию баз данных, которые обеспечивают легкий доступ к результатам интеллектуального анализа данных.

Этот шаг обычно включает создание и управление базами данных SQL. Нереляционные базы данных и базы данных NoSQL также становятся все более распространенными.

Статистический анализ — это сердце аналитики данных.

Методы статистики и машинного обучения используются для анализа данных. Большие данные используются для создания статистических моделей, которые показывают тенденции в данных.

Эти модели могут быть применены к новым данным для прогнозирования и принятия решений. Статистические языки программирования, такие как R или Python, необходимы для этого процесса. Кроме того, библиотеки с открытым исходным кодом и такие пакеты, как TensorFlow, обеспечивают расширенный анализ.

Последний шаг в большинстве процессов анализа данных — представление данных. Это важный шаг, который позволяет обмениваться мнениями с заинтересованными сторонами. Визуализация данных часто является наиболее важным инструментом в представлении данных.

Захватывающие визуализации имеют важное значение для рассказа истории в данных, которые могут помочь руководителям и менеджерам понять важность этих идей.

вернуться в меню ↑

Почему аналитика данных важна?

Анализ больших данных может оптимизировать эффективность во многих различных отраслях. Повышение производительности позволяет компаниям преуспевать в условиях растущей конкуренции.

Аналитика данных с большим успехом используется в различных областях. Аналитика данных играет огромную роль в банковской и финансовой отраслях, используется для прогнозирования рыночных тенденций и оценки рисков.

Кредитные оценки являются примером аналитики данных, которая затрагивает всех. Эти оценки используют много точек данных для определения кредитного риска. Аналитика данных также используется для выявления и предотвращения мошенничества с целью повышения эффективности и снижения рисков для финансовых учреждений.
Однако использование аналитики данных выходит за рамки максимизации прибыли и рентабельности инвестиций.

Аналитика данных может предоставить важную информацию для здравоохранения (информатика здравоохранения), предупреждения преступности и защиты окружающей среды.

Статистика и анализ данных всегда использовались в научных исследованиях, передовые аналитические методы и большие данные позволяют получить много нового. Эти методы могут найти тенденции в сложных системах.

Исследователи в настоящее время используют машинное обучение для защиты дикой природы. Использование аналитики данных в здравоохранении уже широко распространено. Прогнозирование результатов лечения пациентов, эффективное распределение средств и совершенствование методов диагностики — вот лишь несколько примеров того, как аналитика данных революционизирует здравоохранение.

Фармацевтическая индустрия также революционизируется путем машинного обучения. Фармацевтические компании также используют аналитику данных для понимания рынка лекарств и прогнозирования их продаж.

Интернет вещей (IoT) — это область, которая развивается вместе с машинным обучением. Эти устройства предоставляют прекрасную возможность для анализа данных.

Устройства IoT часто содержат много датчиков, которые собирают значимые точки данных для их работы. Такие устройства, как термостат Nest, отслеживают движение и температуру для регулирования нагрева и охлаждения.

Такие интеллектуальные устройства могут использовать данные для изучения и прогнозирования вашего поведения. Это обеспечит передовую домашнюю автоматизацию, которая может адаптироваться к вашему образу жизни.

Каждый день собирается все больше и больше данных — это открывает новые возможности для применения анализа данных в других областях бизнеса, науки и повседневной жизни.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0