Projekty analizy danych: przewodnik krok po kroku

Opublikowany: 2022-07-09

Nigdy nie jest łatwo określić, od czego zacząć projekty związane z analizą danych. Czy na początku projektu stale stawiasz czoła kilku pytaniom, na przykład jakie są cele projektu? Jak mogę lepiej zapoznać się z informacjami? Jakie problemy próbujesz rozwiązać? Jakie są możliwości rozwiązania? Jakie umiejętności są wymagane? Jak ocenisz swój model, a co najważniejsze, od czego zaczniesz?

Dobrze! Opracowanie solidnego planowania i procedury to kluczowy pierwszy krok w uruchomieniu projektu. Podczas tworzenia modelu danych zawsze powinniśmy trzymać się dobrze zdefiniowanego procesu. Ten blog przejdzie przez kilka kluczowych etapów, które pomogą Ci stworzyć udany projekt analizy danych.

Indeks treści

  1. Co to jest projekt analizy danych?
  2. Przewodnik po projektach analizy danych
    1. Rozpoznaj branżę
    2. Uzyskaj swoje informacje
    3. Sprawdź i usuń nieprawidłowe dane
    4. Ulepszenie zbioru danych
    5. Tworzenie wnikliwych wizualizacji
    6. Przewidywanie to klucz do sukcesu.
    7. Krótko mówiąc, powtórz proces.
  3. Wniosek

Co to jest projekt analizy danych?

Na najbardziej podstawowym poziomie projekty analizy danych obejmują wykorzystanie historycznych i obecnych danych projektowych, aby umożliwić podejmowanie skutecznych decyzji dotyczących realizacji projektów.

Obejmuje to:

  • Analityka opisowa dostarcza informacji w najbardziej efektywny sposób. Aby lepiej zrozumieć, co się naprawdę dzieje i co się wydarzyło, opisz lub podsumuj aktualne informacje za pomocą istniejących narzędzi analitycznych.
  • Analizy diagnostyczne spoglądają wstecz na poprzednie wyniki, aby dowiedzieć się, co poszło nie tak i dlaczego. Często wynikiem analizy są kokpity analityczne.
  • Analityka predykcyjna to metoda przewidywania przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Analizy predykcyjne i modele oparte na uczeniu maszynowym służą do przewidywania prawdopodobnego wyniku.
  • Analityka zalecana to rodzaj analizy predykcyjnej, w której zalecany jest jeden lub więcej niezbędnych kroków do badania danych.

Sposób, w jaki ludzie korzystają z danych, może mieć wpływ na sposób realizacji projektów. Zarówno dane, jak i technologia mogą nam pomóc w lepszym zarządzaniu naszymi projektami, pomagając nam w podejmowaniu decyzji i ułatwiając realizację projektów. Dane i technologia są w rzeczywistości kluczowymi składnikami sukcesu projektu. W badaniach sukcesu projektów ponad 70% specjalistów projektowych uważa, że ​​są one niezbędne. Tutaj możesz dowiedzieć się więcej o czynnikach, które przyczyniają się do powodzenia projektów.

Przewodnik po projektach analizy danych

Badamy pełną strukturę analizy danych, przeprowadzając Cię przez każdy etap cyklu życia projektu i przedstawiając najważniejsze umiejętności i wymagania. Te siedem procesów dotyczących inicjatyw analizy danych pomoże Ci w pełni wykorzystać każdy projekt, jednocześnie zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia błędów.

Załóżmy, że XYZ Enterprise to firma, która sprzedaje sprzęt AGD. Tego lata nie sprzedali tak wielu klimatyzatorów, jak przewidywał ich zespół sprzedaży. Przypisując dedykowaną osobę, postanowili zbadać, dlaczego ma miejsce ten spadek sprzedaży. Dowiedzmy się, jak ten analityk powinien pracować, aby poznać wynik tego podniesionego problemu.

Rozpoznaj branżę

Zrozumienie firmy lub działalności, którą wspiera Twój projekt danych, to pierwszy krok w każdym udanym projekcie analizy danych. Aby Twój projekt odniósł sukces, musi spełniać rozsądny i konkretny cel organizacyjny. W naszym przypadku byłby to spadek sprzedaży klimatyzatorów tego lata.

Pobranie ogromnego, otwartego zbioru danych nie wystarczy do zrozumienia struktury danych. Aby mieć inspirację, kierunek i cel, określ jasny cel danych: pytanie, na które należy odpowiedzieć, jest konieczne na początkowych etapach. Ta faza może wydawać się nieistotna, jeśli pracujesz nad projektem prywatnym lub eksplorujesz zbiór danych lub interfejs API. Wyznaczony badacz zna dziedzinę biznesu i dokładnie wie, jak ten biznes funkcjonuje.

Uzyskaj swoje informacje

Czas zacząć szukać swoich danych, co jest drugą częścią każdego projektu analizy danych. Aby opracować fantastyczny projekt danych, musisz zebrać informacje z różnych źródeł.

Jednym ze sposobów, w jaki analityk może pozyskiwać dane, jest poproszenie zespołów IT i danych o dostęp do baz danych. Innym sposobem rozważenia jest udostępnienie interfejsów API dla wszystkich narzędzi i danych używanych przez firmę, takich jak CRM. Większość systemów CRM posiada system punktów sprzedaży, który zbiera i przechowuje dane o sprzedaży ze sklepów lub dystrybutorów. W razie potrzeby analityk może poszukać bezpłatnych danych online, aby uzupełnić to, co posiada firma.

Sprawdź i usuń nieprawidłowe dane

Następny krok przygotowania danych pochłania ogromną część czasu projektu danych. Trzeci etap projektu analizy danych rozpoczyna się po uzyskaniu danych. Nurkując głęboko, analityk danych określiłby, co mają i jak możesz to wykorzystać, aby osiągnąć swój pierwotny cel. Kontynuuj rozmowy z personelem biznesowym, zespołem IT lub dowolną inną grupą, aby lepiej zrozumieć znaczenie wszystkich zmiennych w ich początkowych danych.

Dalej jest czyszczenie danych. Zwykle od analityka wymaga się poprawienia błędnie napisanych słów, utworzenia niestandardowej zmiennej lub obsługi brakujących danych. Zbiory danych sprzedaży zawierają znaczną ilość danych wprowadzanych przez użytkownika, co zwiększa prawdopodobieństwo błędnie napisanych lub niepoprawnych danych. Nieprawidłowy numer modelu, nieprawidłowa cena lub ilość produktu oraz nieprawidłowe informacje o konserwacji to tylko niektóre z problemów, z którymi będzie musiał sobie poradzić analityk przed przejściem do następnego kroku. Na koniec badacz sprawdzałby każdą kolumnę, aby zapewnić czyste, jednolite dane.

Ulepszenie zbioru danych

Teraz, gdy dane są czyste, nadszedł czas, aby je zmienić, aby analityk mógł jak najlepiej je wykorzystać. Powinni rozpocząć część projektu dotyczącą wzbogacania danych, łącząc różne źródła i logi zespołu, aby dostać się do istotnych części danych. Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest dodanie do danych składnika czasu, takiego jak:

  • Pobranie części daty – miesiąc, godzina, dzień tygodnia, tydzień roku, w którym klimatyzator został sprzedany.
  • Znalezienie różnicy między dwiema kolumnami dat – czas, w którym klimatyzator został sprzedany, a następnie zwrócony do konserwacji
  • Flagowanie świąt państwowych – dni, w których sklep był zamknięty lub sprzedawca miał dzień wolny.

Łączenie zestawów danych to kolejna technika ulepszania danych przez przenoszenie kolumn między sobą. Dane dotyczące sprzedaży są często przechowywane oddzielnie od danych dotyczących modelu. Połączenie dwóch zestawów danych skutkuje dodatkowymi relacjami między zestawami danych. Jest to integralna część każdego badania, ale może nie być łatwe z kilkoma źródłami. Niektóre programy umożliwiają bezproblemowe pobieranie danych lub łączenie zestawów danych na podstawie określonych kryteriów.

Analityk musi być ostrożny, aby nie wprowadzać niezamierzonych stronniczości lub innych niepożądanych wzorców podczas zbierania, przetwarzania i zmieniania danych. Manipulacja danymi zapewnia, że ​​zestawy danych nie odtwarzają ani nie wzmacniają uprzedzeń, które mogą prowadzić do stronniczych, nieuzasadnionych lub niesprawiedliwych wyników.

Tworzenie wnikliwych wizualizacji

Scalanie, jak wspomniano wcześniej, doprowadziło do powstania niezwykłego zestawu danych (lub licznych) do eksploracji i generowania wnikliwych wykresów na tym etapie. Wizualizacja to kolejny poziom każdego projektu analizy danych podczas pracy z ogromnymi ilościami danych.

Wyzwaniem jest możliwość zagłębienia się w wykresy i udzielenia odpowiedzi na wszelkie pytania dotyczące wglądu. Wykresy mogą wzbogacać dane i dostarczać fascynujących funkcji. Umieszczenie wszystkich danych na mapie może ujawnić, że niektóre strefy geograficzne są bardziej informacyjne niż narody lub miasta.

Za pomocą podstawowych wykresów liniowych analitycy danych mogą zobaczyć, ile produktów sprzedano w danym okresie, jaki model sprzedano najwięcej, a także zróżnicować sprzedaż między rokiem ubiegłym a bieżącym. Podobnie analityk może badać trendy i wzorce sprzedaży, aby uzyskać wgląd w cel badania.

Przewidywanie to klucz do sukcesu.

Szósta faza projektu danych to moment, w którym zaczyna się zabawa. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i metody klastrowania, analitycy mogą projektować modele do wykrywania wzorców i typów klientów niewidocznych na wykresach i statystykach. Tworzą one skupiska podobnych zdarzeń i wskazują, który czynnik jest kluczowy.

Analizując wstępne dane, odkrywają czynniki wpływające na wzorce sprzedaży w przeszłości i sporządzają prognozy. Ta ostatnia faza prowadzi do nowych towarów i procedur, a nie tylko informacji. Identyfikacja czynników, takich jak rodzaje klientów, którzy kupowali klimatyzatory, powody, dla których sprzedawca nie był w stanie przekonwertować leadów, czy konsumenci byli niezadowoleni z naszych produktów,

Krótko mówiąc, powtórz proces.

Każda inicjatywa firmy musi szybko ustalić swoją wartość, aby uzasadnić swoje stanowisko. Inicjatywy dotyczące danych są podobne. Projekt może szybko zakończyć się i uzyskać wyniki, oszczędzając czas na czyszczenie i wzbogacanie danych. Jest to ostatni etap projektów analizy danych i ma kluczowe znaczenie dla cyklu życia danych.

Aby zrealizować ten pierwszy projekt bazy danych, musisz zaakceptować fakt, że strategia nigdy nie będzie „kompletna”. Powinien zostać przejrzany, przeszkolony i z dodatkowymi funkcjami, aby był użyteczny i dokładny. Praca analityka danych nigdy się nie kończy, co czyni ją tak intrygującą.

Po przejściu wszystkich tych etapów analityk danych mógł dowiedzieć się, dlaczego sprzedaż spadła i co dalej.

Wniosek

W projektach analizy danych opracowanie solidnego planowania i procedury jest kluczowym krokiem w uruchomieniu projektu. W tym blogu omówiono kilka kluczowych etapów, które pomogą Ci stworzyć udany projekt analizy danych. Te siedem procesów pomoże Ci w pełni wykorzystać każdy projekt, jednocześnie redukując ewentualne błędy.

QuestionPro może pomóc Ci zarówno w oprogramowaniu ankietowym, jak i publiczności. Mamy wszystko. Mamy B2B, B2C i niszę.

Mamy wiele poziomów bezpieczeństwa w celu wyeliminowania osób mówiących tak, nieuważnych odpowiedzi, identycznych adresów IP itp. przed uzyskaniem dostępu do głównej ankiety.​