Progetti di analisi dei dati: una guida passo passo

Non è mai facile determinare da dove iniziare i progetti di analisi dei dati. Ti confronti costantemente con diverse domande all'inizio di un progetto, ad esempio quali sono gli obiettivi del progetto? Come posso acquisire maggiore familiarità con le informazioni? Quali sono i problemi che stai cercando di affrontare? Quali sono le possibilità di soluzione? Quali abilità sono richieste? Come valuterai il tuo modello e, soprattutto, da dove inizierai?

Bene! Lo sviluppo di una solida pianificazione e procedura è un primo passo cruciale per far decollare il tuo progetto. Dovremmo sempre attenerci a un processo ben definito durante la creazione di un modello di dati. Questo blog ripercorrerà diverse fasi chiave per aiutarti a creare un progetto di analisi dei dati di successo.

Indice dei contenuti

1. Che cos'è un progetto di analisi dei dati?
2. La guida ai progetti di analisi dei dati
   1. Riconosci l'industria
   2. Ottieni le tue informazioni
   3. Esaminare e rimuovere i dati non corretti
   4. Miglioramento del set di dati
   5. Per creare elementi visivi penetranti
   6. La predizione è la chiave del successo.
   7. In poche parole, ripeti il ​​​​processo.
3. Conclusione

Che cos'è un progetto di analisi dei dati?

Al loro livello più elementare, i progetti di analisi dei dati implicano l'utilizzo di dati di progetto storici e presenti per consentire decisioni efficienti di consegna del progetto.

Ciò include quanto segue:

• L'analisi descrittiva offre informazioni nel modo più efficiente possibile. Per comprendere meglio cosa sta realmente accadendo e cosa è successo, descrivi o riassumi le informazioni attuali utilizzando gli strumenti di analisi esistenti.
• L'analisi diagnostica esamina le prestazioni precedenti per capire cosa è andato storto e perché. I dashboard analitici sono spesso il risultato dell'analisi.
• L'analisi predittiva è un metodo per prevedere le prestazioni future sulla base di dati storici. Le analisi predittive e i modelli basati sull'apprendimento automatico vengono utilizzati per anticipare il probabile risultato.
• L'analisi prescritta è una sorta di analisi predittiva in cui sono consigliati uno o più passaggi necessari per l'esame dei dati.

Il modo in cui le persone utilizzano i dati può avere un impatto sul modo in cui i progetti vengono consegnati. Sia i dati che la tecnologia possono aiutarci a gestire meglio i nostri progetti assistendo il nostro processo decisionale e facilitando il completamento dei progetti. Dati e tecnologia sono, infatti, componenti fondamentali del successo del progetto. Negli studi sul successo dei progetti, oltre il 70% dei professionisti del progetto pensa che siano essenziali. Qui è dove puoi saperne di più sui fattori che aiutano i progetti ad avere successo.

La guida ai progetti di analisi dei dati

Esaminiamo il framework completo di analisi dei dati, guidandoti attraverso ogni fase del ciclo di vita del progetto e delineando le competenze e i requisiti più importanti. Questi sette processi per iniziative di analisi dei dati ti aiuteranno a ottenere il massimo da ogni progetto riducendo la possibilità di errori.

Supponiamo che XYZ Enterprise sia un'azienda che vende elettrodomestici. Quest'estate, non hanno venduto tutti i condizionatori d'aria previsti dal loro team di vendita. Assegnando una persona dedicata, hanno deciso di indagare sul perché si sta verificando questo calo delle vendite. Scopriamo come dovrebbe lavorare questo analista per scoprire il risultato di questa questione sollevata.

Riconosci l'industria

Comprendere l'azienda o l'attività supportata dal tuo progetto di dati è il primo passo in ogni progetto di analisi dei dati di successo. Affinché il tuo progetto abbia successo, deve soddisfare un obiettivo organizzativo ragionevole e specifico. Nel nostro caso si tratterebbe del calo delle vendite di condizionatori quest'estate.

Il download di un vasto set di dati aperto non è sufficiente per comprendere la struttura dei dati. Per avere ispirazione, direzione e scopo, definisci un obiettivo di dati chiaro: una domanda a cui rispondere è fondamentale nelle fasi iniziali. Questa fase potrebbe sembrare irrilevante se stai lavorando su un progetto privato o esplorando un set di dati o un'API. Il ricercatore designato conosce il dominio aziendale e saprebbe esattamente come funziona l'azienda.

Ottieni le tue informazioni

È ora di iniziare a cercare i tuoi dati, che è la seconda parte di qualsiasi progetto di analisi dei dati. Per sviluppare un fantastico progetto di dati, è necessario raccogliere informazioni da varie fonti.

Uno dei modi in cui l'analista può acquisire dati è chiedere ai team IT e dati di accedere ai database. Un altro modo da considerare è rendere le API accessibili per tutti gli strumenti e i dati utilizzati dall'azienda, come il loro CRM. La maggior parte dei sistemi CRM dispone di un sistema di punti vendita che raccoglie e archivia i dati di vendita da negozi o distributori. Se necessario, l'analista potrebbe cercare dati gratuiti online per integrare ciò che l'azienda ha.

Esaminare e rimuovere i dati non corretti

Il passaggio successivo della preparazione dei dati consuma una parte enorme del tempo di un progetto di dati. Il terzo passaggio del progetto di analisi dei dati inizia dopo aver ottenuto i dati. Immergendosi in profondità, l'analista di dati determinerebbe ciò che ha e come potresti usarlo per raggiungere il suo obiettivo iniziale. E continua a intervistare il personale aziendale, il team IT o qualsiasi altro gruppo per comprendere meglio il significato di tutte le variabili nei loro dati iniziali.

Il prossimo passo è pulire i dati. Di solito, l'analista deve correggere le parole errate, creare una variabile personalizzata o gestire i dati mancanti. I set di dati di vendita contengono una quantità considerevole di dati immessi dall'utente, aumentando la possibilità di dati scritti in modo errato o non corretti. Numero di modello errato, prezzo o quantità di prodotto errati e informazioni di manutenzione errate sono alcuni dei problemi che l'analista gestirà prima di passare al passaggio successivo. Il ricercatore dovrebbe infine controllare ogni colonna per garantire dati puliti e uniformi.

Miglioramento del set di dati

Ora che i dati sono puliti, è tempo di cambiarli in modo che l'analista possa trarne il massimo. Dovrebbero iniziare la parte di arricchimento dei dati del progetto combinando le varie fonti e i registri del team per arrivare alle parti essenziali dei dati. Un modo per farlo è aggiungere una componente temporale ai dati, ad esempio:

• Ottenere parti di una data: mese, ora, giorno della settimana, settimana dell'anno in cui è stato venduto un condizionatore d'aria.
• Trovare la differenza tra due colonne di date: la durata in cui un condizionatore d'aria è stato venduto e poi restituito per la manutenzione
• Segnalazione delle festività nazionali: giorni in cui il negozio era chiuso o il venditore aveva il giorno libero.

L'unione di set di dati è un'altra tecnica per migliorare i dati trasferendo colonne da una all'altra. I dati sulle vendite sono spesso mantenuti separati dai dati delle informazioni sul modello. La combinazione dei due set di dati determina ulteriori relazioni tra i set di dati. Questa è parte integrante di qualsiasi ricerca, ma potrebbe non essere facile con diverse fonti. Alcuni programmi ti consentono di ottenere dati o connettere set di dati in base a criteri specifici senza sforzo.

L'analista deve prestare attenzione a non introdurre pregiudizi non intenzionali o altri modelli indesiderati durante la raccolta, l'elaborazione e l'alterazione dei dati. La manipolazione dei dati garantisce che i set di dati non riproducano o rafforzino pregiudizi che potrebbero portare a risultati distorti, ingiustificati o ingiusti.

Per creare elementi visivi penetranti

La fusione, come accennato in precedenza, ha prodotto uno straordinario set di dati (o numerosi) per esplorare e generare grafici approfonditi in questo passaggio. La visualizzazione è il livello successivo di qualsiasi progetto di analisi dei dati quando si lavora con enormi quantità di dati.

L'aspetto impegnativo è essere in grado di tuffarsi nei tuoi grafici e rispondere a qualsiasi domanda riguardante un'intuizione. I grafici possono migliorare i dati e fornire caratteristiche affascinanti. Posizionare tutti i dati su una mappa può rivelare che alcune zone geografiche sono più informative di nazioni o città.

Attraverso i grafici a linee di base, gli analisti di dati possono vedere quanti prodotti sono stati venduti in un determinato periodo, quale modello è stato venduto di più e differenziare le vendite tra l'anno scorso e quest'anno. Allo stesso modo, l'analista può esaminare le tendenze e i modelli di vendita per ottenere informazioni dettagliate sull'obiettivo della ricerca.

La predizione è la chiave del successo.

La sesta fase del progetto dati è l'inizio del divertimento. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e metodi di clustering, gli analisti possono progettare modelli per rilevare modelli e tipi di clienti non visibili nei grafici e nelle statistiche. Questi formano gruppi di occorrenze simili e indicano quale fattore è cruciale.

Studiando i dati preliminari, scoprono i fattori che influenzano i modelli di vendita passati e fanno proiezioni. Quest'ultima fase porta a nuovi beni e procedure, non semplici informazioni. Identificare fattori come i tipi di clienti che stavano acquistando i condizionatori d'aria, i motivi per cui il venditore non è stato in grado di convertire i lead o se i consumatori erano insoddisfatti dei nostri prodotti,

In poche parole, ripeti il ​​​​processo.

Qualsiasi iniziativa aziendale deve stabilire rapidamente il proprio valore per giustificare la propria posizione. Le iniziative sui dati sono simili. Il progetto può terminare rapidamente e ottenere risultati risparmiando tempo nella pulizia e nell'arricchimento dei dati. Questo è l'ultimo passaggio dei progetti di analisi dei dati ed è fondamentale per il ciclo di vita dei dati.

Per realizzare questo primo progetto di database, devi accettare che la strategia non sarà mai "completa". Dovrebbe essere rivisto, riqualificato e con funzionalità aggiuntive per mantenerlo utilizzabile e accurato. Il lavoro di un analista di dati non finisce mai, il che lo rende così intrigante.

Dopo aver attraversato tutte queste fasi, l'analista di dati potrebbe scoprire perché le vendite sono diminuite e cosa fare dopo.

Conclusione

Nei progetti di analisi dei dati, lo sviluppo di una solida pianificazione e procedura è un passaggio cruciale per far decollare il tuo progetto. Questo blog ha coperto diverse fasi chiave per aiutarti a creare un progetto di analisi dei dati di successo. Questi sette processi ti aiuteranno a ottenere il massimo da ogni progetto riducendo i possibili errori.

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