Dlaczego analiza danych jest ważna?

Nauka o danych łączy wiele dziedzin, takich jak matematyka, analiza danych i metody naukowe, aby z danych danych uzyskać wartości. Dane są zbierane ze smartfonów, sieci, konsumentów, czujników i innych zasobów. Dzięki nowoczesnej technologii, która powiększa każde dane, wykorzystywana jest duża ilość danych. Wraz z rozwojem narzędzi do nauki o danych można generować różnorodne projekty.

Różni naukowcy zajmujący się danymi prowadzą różne badania, aby określić, w jaki sposób klimat wpływa na produkcję żywności. Wraz ze wzrostem populacji i potrzeb żywieniowych, produkcja żywności musi wzrosnąć, aby zaspokoić te potrzeby. Wraz ze wzrostem uprzemysłowienia pojawiają się zmiany klimatyczne. Zmiany klimatyczne, takie jak zmiana temperatury, wpływają na produkcję żywności. Poprzez uczenie maszynowe , statystyki dotyczące tych zmian pełnią rolę danych wejściowych do przewidywania produkcji żywności.

Co to jest nauka o danych?

Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje naukowe metody obliczeniowe , metody statystyczne, matematykę i różne analizy danych w celu generowania przydatnych informacji.

„Świat to jeden wielki problem z danymi”. – Andrew McAfee, współdyrektor Inicjatywy MIT

Dlaczego analiza danych jest ważna?

Bardzo ważne jest, aby wiedzieć, jak ważna jest nauka o danych w XXI wieku. „Dane to nowy olej”, co sekundę tworzone są tony danych. Bardzo ważne jest, aby analizować dane i dostarczać właściwych wniosków z danych. Oto kilka ważnych punktów, które dowodzą, dlaczego nauka o danych jest ważna:

• Dane pomagają w uzyskaniu najlepszej komunikacji między biznesem a klientami. Data Scientist Analizuje dane i zapewnia najlepsze wglądy do firmy w celu stworzenia produktu opartego na danych. Najlepszym przykładem jest amazon, możesz zobaczyć polecane produkty za każdym razem, gdy szukasz dowolnego produktu.
• Analizowanie i sprawdzanie wydajności obecnego systemu : analityk danych może dostarczyć wglądu w obecną infrastrukturę roboczą na podstawie szerokiej gamy dostępnych z nimi danych. Jeśli obecna architektura nie zapewnia dużej sprzedaży przedsiębiorstwom, mogą one zmieniać lub modyfikować, aby uzyskać lepsze wyniki.
• Zapewnia najlepsze informacje marketingowe: załóżmy, że chcesz sprzedać nowe pióro, więc w twojej głowie pojawia się wiele pytań, takich jak Jaki jest rozmiar pióra? Ile nagrody? Wygląd i styl pióra? Ile zysku można wygenerować na sprzedaży?.. itd. Naprawdę ciężko jest samemu dojść do wniosku. W takich sytuacjach główną rolę odgrywa data scientist, który analizuje produkt i pomaga firmie uzyskać maksymalny zysk ze sprzedaży. analizując różne czynniki, takie jak demografia, grupy wiekowe, tendencje zakupowe klientów, kolor długopisu, cena sprzedaży i wiele innych..

Jak działa analiza danych?

Analiza danych wcale nie jest szybkim krokiem, wymaga dużej cierpliwości i umiejętności. Bez odpowiedniej wiedzy nie możesz wydobyć niczego dobrego, a mały błąd może spowodować ogromne straty zarówno dla firmy, jak i dla Ciebie.

Wszystko pochodzi z pytania. Data Scientist powinien być dobrym kwestionariuszem. Zobaczmy kroki związane z analizą dowolnych danych:

1. Zrozumieć biznes i sformułować pytania
2. Zbierz surowe dane
3. Przekształć swoje dane
4. Wyczyść swoje dane
5. Eksploracja oczyszczonych danych
6. Właściwe modelowanie danych
7. Wizualizacja danych
8. Informowanie o wyniku

1. Zrozum biznes i sformułowaj pytania

Najpierw dobrze poznaj swoją firmę i sformułowaj pytania, na które należy odpowiedzieć. Tak, możesz się zastanawiać, jakie pytania należy sformułować. Pytania, na które klienci chcą odpowiedzi. Jeśli jesteś w stanie znaleźć rozwiązania i potrafisz je rozwiązać w lepszy i łatwiejszy sposób, przychodzi sukces. Jest to kluczowy punkt, za którym podąża za nim analityk danych. Więc zadaj sobie pytania, które muszą być odpowiedziami z tablicy danych, które otrzymasz.

2. Zbierz surowe dane

Jedna z trudnych prac w procesie data science. Zbieranie danych wcale nie jest łatwe, mimo że w każdej sekundzie generowanych jest mnóstwo danych. Jeśli chcesz przeanalizować wewnętrzny trend firmy, bardzo łatwo jest zdobyć dane, ponieważ firma ma wszystkie dane ze sobą, jeśli zmierzasz do rozwiązania nowego problemu, prawdziwe zadanie staje przed Tobą. Zbieraj więc surowe dane z różnych źródeł.

3. Przekształć swoje dane

Zebrane przez Ciebie surowe dane będą miały różny format. Dlatego bardzo konieczne jest przekonwertowanie ich na dokumenty Excel lub Word zgodnie z Twoimi wymaganiami. To tak samo jak wydobywanie benzyny z wydobycia benzyny. Otrzymujesz pierwszy produkt z dużą ilością zanieczyszczeń. Następnie zostanie przefiltrowany i ostatecznie przekształcony jako użyteczny produkt.

4. Wyczyść swoje dane

To prawdopodobnie najbardziej czasochłonny krok. Możesz zobaczyć wiele brakujących wartości, wartości odstających (wartości różnią się od wszystkich innych danych ze zbioru danych), usunąć nieistotne kolumny ze zbioru danych. Więc mając do czynienia z tym procesem, upewnij się, że postępujesz zgodnie z tymi krokami, aby uzyskać najlepszy zestaw danych do pracy.

5. Eksplorowanie danych

Po uzyskaniu kompletnego zbioru danych, jako data scientist, powinien być uważnym obserwatorem. Bardzo ważne jest, aby znaleźć różne wzorce z danych. Jest to bardzo ważna rzecz, gdy mamy do czynienia z różnymi danymi. Jeśli nie uda ci się znaleźć ukrytych wzorów, to oczywiście nie uzyskasz najlepszego wyniku.

6.Właściwe modelowanie danych

Teraz nadszedł czas, aby dopasować dane do odpowiedniego modelu statystycznego, aby lepiej pomóc maszynie w nauce i dostarczaniu najlepszych informacji i prognoz. Naprawdę trudno jest uzyskać idealny model, który jest w 100% doskonały. Wszystko, co musisz zrobić, to dopasować dane do różnych modeli i wybrać najlepszy model, który zapewnia najlepsze wyniki.

7. Wizualizacja danych

Wizualizacja jest jednym z najlepszych skutecznych środków komunikacji i zrozumienia wyników. Jako naukowiec zajmujący się danymi musisz wizualizować dane, które pomogą innym zrozumieć, czego dotyczą Twoje odkrycia. Dostępnych jest wiele narzędzi do wizualizacji, takich jak:

• Żywy obraz
• Wykresy Google
• Bardzo dużo
• HubSpot itp.

8.Komunikowanie wyniku

Ważne jest przekazywanie wyników/spostrzeżeń zwykłym ludziom lub innym ludziom biznesu. Normalni ludzie, którzy nie są na tym polu, nie będą wiedzieć, jak analizować wyniki, patrząc na model danych. Tak więc właściwa wizualizacja i komunikacja pomogą ludziom zrozumieć, co znaleźliście na podstawie danych.