Аналитика данных

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных относится к изучению необработанных баз данных, чтобы сделать осмысленные и действенные выводы о содержании, которое они содержат. Это помогает финансовым аналитикам и исследователям просматривать тенденции в необработанных данных и экстраполировать важные знания из них.

Оглавление

• Что такое аналитика данных?
  • Объяснение аналитики данных
  • Типы
    • #1 – Описательная аналитика
    • # 2 – Предиктивная аналитика
    • #3 – Предписывающая аналитика
    • #4 – Диагностическая аналитика
  • Инструменты анализа данных
    • №1 – САС
    • # 2 – Microsoft Excel
    • # 3 – Р
    • #4 – Питон
  • Техники
    • #1 – Статистика и математические методы
    • #2 – Графики и методы визуализации
    • #3 – Машинное обучение и методы искусственного интеллекта
  • Процесс анализа данных
  • Рекомендуемые статьи

Предприятия могут использовать приложения, использующие автоматизированные системы, методы моделирования и машинного обучения в процедурах и подходах к анализу данных. Это помогает компаниям лучше понять своих клиентов, анализировать кампании, персонализировать контент и разрабатывать стратегии создания контента, включая разработку продуктов. В результате предприятия могут повысить эффективность рынка и увеличить доходы с помощью анализа данных.

Ключевые выводы

• Аналитика данных упорядочивает необработанные данные с помощью различных статистических инструментов, чтобы предоставить содержательную, проницательную визуальную и ценную для бизнеса информацию для прогнозирования будущих действий на основе исторических данных.
• Это помогает отслеживать тенденции поведения потребителей и сотрудников для улучшения бизнеса.
• Существует четыре основных типа анализа данных: описательный, предсказательный, предписывающий и диагностический анализ с использованием множества инструментов, таких как SAS, R, Microsoft Excel и Python, для создания ценного анализа принятия решений для бизнеса.
• Аналитики используют различные методы для анализа данных, такие как описательный анализ, регрессионный анализ, анализ классификации, анализ временных рядов, графики, методы визуализации, такие как облако слов и машинное обучение, а также методы искусственного интеллекта, такие как деревья решений.

Объяснение аналитики данных

Значение аналитики данных описывает передовую научную область, в которой финансовые аналитики собирают необработанные данные из прошлого и делают осмысленные выводы для надлежащих действий в отношении содержащейся информации. Они используют различные статистические инструменты, машинное обучение и другие технические инструменты. Компании также используют выводы для принятия разумных бизнес-решений.

Корпорации используют аналитику данных для изучения различных типов данных (прошлые, в реальном времени, необработанные, качественные и систематизированные), чтобы выявлять тенденции и предоставлять информацию. В определенных ситуациях они включают в себя автоматизацию суждений, инсайтов и действий. Короче говоря, навыки анализа данных означают извлечение необработанных данных, их упорядочение, а затем преобразование их в однородную, когнитивную и визуальную информацию для помощи фирмам и организациям. Затем простые для понимания результаты позволяют предприятиям формировать стратегии будущих действий по улучшению своего бизнеса.

Можно также сказать, что бизнес-аналитика помогает выявлять полезные модели поведения потребителей и сотрудников при взаимодействии с клиентами для решения их запросов. Это также полезно для прогнозирования будущей производительности на основе данных о прошлой информации логическим образом и на основе данных. В результате компании получают более совершенные стратегии для устранения непредвиденных ошибок, принятия обоснованных решений и, следовательно, соответствующего планирования для поддержания бизнеса.

С той же целью такие корпорации, как Google, разработали сертификация аналитики данных в области аналитики больших данных. Эти курсы обучают анализу данных с помощью Excel как для сотрудников, так и для отдельных лиц. Кроме того, они помогают улучшить инновации и развитие в современном бизнесе.

Типы

Область аналитики данных всегда была огромной, с четырьмя основными категориями.

#1 – Описательная аналитика

Это помогает прояснить, что произошло. Такие методы объединяют большие наборы данных в краткие сводки, понятные заинтересованным сторонам. Эти тактики позволяют разработать ключевые показатели эффективности (KPI), которые помогают отслеживать успех или неудачу. Это помогает анализировать многие сектора и использовать такие показатели, как рентабельность инвестиций (ROI). Технические меры помогают отслеживать производительность в определенных секторах.

# 2 – Предиктивная аналитика

Это помогает в решении проблем относительно того, что произойдет в ближайшее время. Эти методы используют исторические данные, которые выявляют тенденции, а также оценивают вероятность их повторения. Кроме того, методы предиктивного анализа, в которых используется ряд методов искусственного интеллекта и статистических подходов, включая регрессию, деревья решений и нейронные сети, предоставляют полезную информацию о потенциальных будущих событиях.

#3 – Предписывающая аналитика

Это помогает ответить на вопрос о том, что компании должны делать. Следовательно, компании могут использовать прогнозную аналитику для принятия решений на основе данных. В случае двусмысленности это позволяет фирмам принимать мудрые решения. Алгоритмы машинного обучения, которые могут определять тенденции в массивных наборах данных, являются основой инструментов предписывающей аналитики.

#4 – Диагностическая аналитика

Это помогает объяснить, почему произошли определенные события. Эти методы поддерживают более фундаментальную описательную аналитику. Они более подробно изучают результаты описательной аналитики, чтобы определить корень проблемы. Наконец, аналитики-исследователи проводят дополнительные исследования, чтобы определить, почему показатели производительности улучшились или ухудшились. Как правило, это происходит в три этапа:

• Во-первых, поиск необычных закономерностей в данных.
• Сбор данных об аномалиях.
• Статистические инструменты необходимы для поиска связей и закономерностей, описывающих такие аномалии.

Инструменты анализа данных

Для извлечения полезной информации из предоставленных данных могут быть доступны различные методы. К сожалению, некоторые из них полагаются на кодирование, а другие — нет. Среди наиболее часто используемых инструментов аналитики данных кажутся:

№1 – САС

SAS — это защищенная авторским правом часть программного обеспечения на основе C, состоящая из более чем 200 различных частей. Поскольку его программный код считается высокоуровневым, его изучение несложно. Тем не менее, он просто мгновенно публикует результаты на листе Excel. В результате его используют несколько компаний, включая Twitter, Netflix, Facebook и Google. Более того, SAS совершенствуется, демонстрируя, что он является важным игроком в бизнес-аналитике данных даже после того, как столкнулся с проблемами, связанными с инновационными языками программирования, такими как R и Python.

# 2 – Microsoft Excel

Предприятия также используют его для внесения изменений в режиме реального времени в данные, собранные из различных других источников, включая отчеты фондового рынка. Особенно по сравнению с другими программами, такими как R или Python, это сравнительно важно при выполнении довольно сложной аналитики данных. Это обеспечивает эффективную картину данных. Кроме того, финансовые аналитики и менеджеры по продажам часто используют его для решения сложных вопросов компании.

# 3 – Р

R входит в число лучших языков программирования для создания подробных статистических изображений. Это открытое и бесплатное программирование, которое можно использовать с Windows, MacOS и многими операционными системами UNIX. Кроме того, он имеет простой для использования интерфейс командной строки. Тем не менее, изучение этого может быть сложным, особенно для тех, у кого нет навыков программирования. Кроме того, это чрезвычайно полезно для разработки статистического программного обеспечения и проведения сложных анализов.

#4 – Питон

Одним из нескольких мощных инструментов для анализа данных, имеющихся в распоряжении пользователя, является Python. Он включает в себя множество пакетов и библиотек. Python — это бесплатная программа с открытым исходным кодом и такими модулями, как Matplotlib и Seaborn, которые можно использовать для сложной визуализации. Популярный пакет аналитики данных, который включает Python, называется Pandas. Из-за его эффективности и адаптивности аналитики часто выбирают Python в качестве языка программирования для начинающих. Python используется в нескольких системах и имеет широкий спектр приложений.

Техники

Аналитики могут разделить методы анализа данных на методы, зависящие от: статистики и математики, графиков и визуализации, машинного обучения и искусственного интеллекта.

#1 – Статистика и математические методы

Он включает четыре типа: описательный анализ, регрессионный анализ, классификационный анализ и анализ временных рядов.

1. Описательный анализ – Он рассматривает исторические данные и ключевые показатели эффективности, чтобы объяснить производительность в отношении заданного эталона аналитических методов.
2. Регрессивный анализ – Это метод, описывающий связь между одной или группой независимых или зависимых переменных. Он может использовать различные модели, а именно данные о жизни, множественные или нелинейные.
3. Классификационный анализ – Это также самый известный и широко используемый метод анализа данных. Аналитики используют его для прогнозирования группы, которой будут соответствовать новые наблюдения. Исторические данные признанной категории анализируются, чтобы классифицировать что-либо.
4. Анализ временных рядов – Общий формат, обычно используемый при тщательном изучении определенного временного ряда. Он исследует изменения, которые произошли в течение времени, когда время является фактором, влияющим на результат. Это помогает в обнаружении системных закономерностей, сезонных изменений и циклических закономерностей в данных наблюдений.

#2 – Графики и методы визуализации

Некоторые из используемых инструментов: облачная диаграмма слов, линейная диаграмма, диаграмма Ганта, гистограмма, столбчатая диаграмма, диаграмма с областями, круговая диаграмма и точечная диаграмма.

#3 – Машинное обучение и методы искусственного интеллекта

Некоторые методы включают искусственные нейронные сети, деревья решений, эволюционное программирование и нечеткую логику.

Процесс анализа данных

Процесс анализа данных следует следующим шагам:

1. Установление параметров для категоризации данных.
2. Сбор данных из нескольких источников.
3. Дальнейшая систематизация данных статистически.
4. Фильтрация данных и обеспечение отсутствия ошибок или совпадений. После этого каждый оценивает данные, чтобы убедиться, что в них не хватает деталей.
5. Кроме того, можно использовать безошибочные данные для анализа и выявления тенденций с помощью таких инструментов, как Excel, R или Python.
6. Когда тенденции известны, необработанные данные преобразуются в графики, чтобы руководство и сотрудники могли лучше их понять.
7. Это последний шаг, где; руководство изучает рекомендации, сделанные с использованием анализа данных, и решает, следует ли им действовать или нет.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по тому, что такое аналитика данных и его значение. Мы подробно объясняем его типы, инструменты, методы и процессы здесь. Вы можете узнать больше о финансах из следующих статей –

• Описательная статистика
• Бизнес стратегия
• Прогнозное моделирование