Анализ данных — один из лучших карьерных шагов, который вы можете сделать в 2020 году. Мы живём в мире, который практически наводнён числами, представляющими предпочтения потребителей в отношении фильмов, еды, книг и музыки, вероятность того, что человек купит продукт B, если он купит продукт A, и какова взаимосвязь между географией и политическими предпочтениями. Нам нужны аналитики, чтобы пробираться сквозь этот океан информации и определять, что говорят данные, точны ли они и как их можно использовать для принятия бизнес-решений.
И нет никаких признаков того, что рост больших данных замедлится в ближайшие годы. Целые отрасли, такие как недвижимость и здравоохранение, находятся на пороге своей революции данных. Поскольку предприниматели выясняют, как оцифровать и работать с десятилетиями существующих записей.
Если вы хотите заняться анализом данных, данная статья поможет понять, что влечёт за собой эта область и каковы общие инструменты торговли.
Что такое анализ данных?
Анализ данных обучения начинается с выяснения того, что это такое.
Термин «аналитик данных» относится к широкому спектру деятельности, которая зависит от отрасли, проекта и клиента. Аналитическая работа, выполняемая для компании, занимающейся социальными сетями, скорее всего, будет включать A / B-тестирование. Какой баннер веб-сайта получит больше конверсий, в то время как работа, выполняемая для биомедицинской компании. Будет сосредоточена на таких задачах, как определение того, улучшилось ли состояние здоровья пациентов, принимающих новый препарат являются статистически значимыми.
Но даже эти два примера указывают на общую тему. В общем, аналитики данных применяют инструменты статистики и вероятности к проблемам, специфичным для предметной области.
Аналитики данных — не совсем то же самое, что статистики, поскольку они часто не обладают такой же глубиной теоретических знаний. Они не то же самое, что специалисты по данным, потому что последние с большей вероятностью будут строить модели машинного обучения.
Аналитики данных обычно несут ответственность за приём данных, их визуализацию, выполнение статистического анализа и передачу результатов.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Что называется анализ данных.
Какие инструменты мне нужны для анализа данных?
С достаточно большим набором инструментов у вас всегда будет то, что вам нужно.
Существует множество инструментов для анализа данных. Но вот наша подборка из пяти лучших инструментов для этой области.
- Excel
В течение долгого времени самым большим инструментом аналитики, получившим широкое распространение, был Excel. По-прежнему стоит научиться пользоваться Excel. Поскольку он обладает удивительной функциональностью и мощностью, и многие компании используют его исключительно. - Pandas
Более опытные компании всё чаще обращаются к фреймворкам, которые могут делать то, чего Excel просто не может. Тот, с которым у меня больше всего опыта, — это Pandas. Pandas — это платформа данных на основе Python, способная выполнять обширное преобразование, визуализацию и анализ данных. Это быстро становится отраслевым стандартом. - R
R — это полноценный язык программирования, популярный в академических кругах, но он также широко используется в отрасли. Он построен с нуля для статистического анализа, поэтому это отличный язык для изучения. - KNIME
KNIME — это набор инструментов с открытым исходным кодом, который упрощает создание рабочих процессов перетаскивания для каждой части конвейера анализа, включая создание моделей машинного обучения. Большинство аналитиков не делают этого регулярно, но иметь такую способность никогда не помешает. - SAS
SAS — это среда и язык, которые значительно упрощают приём, обработку и анализ данных. Он довольно старый и имеет множество специализированных модулей для задач, маркетина в социальных сетях.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Data Mining и Data Science: ключевые различия для аналитиков данных.
