Что называется анализ данных

анализ данных База данных

анализ данных

Анализ данных часто используется на предприятиях и в правительстве для принятия решений. Когда вы отправили последнее электронное письмо, вы создали данные. Когда вы вошли на сайт покупок, чтобы совершить покупку, вы создали данные. Эти данные, вероятно, будут где-то храниться, обычно либо на вашем компьютере, либо на серверах компании.

Вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы спросить себя: что люди делают с этими данными? Это отличный вопрос. Существует целая область, называемая анализом данных. Которая посвящена выяснению того, что использует тот или иной набор данных.

В этом руководстве мы собираемся обсудить, что такое анализ данных, как анализируются данные и какие навыки вам понадобятся, чтобы стать аналитиком данных.

Что такое анализ данных?

Анализ данных включает в себя обработку, очистку и понимание данных для поиска решения проблемы.

Рассмотрим следующий сценарий. Веб-сайт покупок решает, какой продукт им следует продавать в следующей продаже. Они хотят продавать популярный продукт, чтобы увеличить продажи. Веб-сайт покупок может использовать анализ данных, чтобы определить, какие продукты наиболее популярны. Чтобы они могли принять более обоснованное решение о том, какой продукт выставить на продажу.

В то время как люди полагаются на нашу собственную интуицию при принятии решений, анализ данных основан на вере в числа. По мере увеличения размера набора данных увеличивается надёжность проведённого кем-то анализа. Вот почему компании собирают так много данных.

Что такое аналитик данных?

Аналитик данных является лицом, которое поручено решить вопросы о том, что бизнес, правительство, или другая организация хочет ответить.

Аналитик данных столкнётся с проблемой, например, определить, какой продукт должен поступить в продажу в интернет-магазине. Затем они будут использовать свои знания профессиональных методов анализа данных для решения этой проблемы.

Задачи, которые решает аналитик данных, зависят от отрасли, в которой они работают. Правительства используют анализ данных для таких приложений, как защита общественного здоровья и прогнозирование изменений в экономике. С другой стороны, компании используют анализ данных для всего. От анализа взаимодействия с приложениями до выяснения того, какие функции пользователям больше всего нравятся на веб-сайте.

Читайте также:  Базы данных NoSQL

Чем занимаются аналитики данных?

Чем занимаются аналитики данных

Ежедневно аналитики данных используют такие технологии, как язык структурированных запросов (SQL) и математические библиотеки.

Аналитики данных обычно имеют определённый набор данных для работы, который содержит набор значений. Это работа инженера по обработке данных, который работает с данными, которые необходимо проанализировать. Это могут быть данные о продажах домов, зарплатах сотрудников, землетрясениях или что-то ещё, в зависимости от проблемы, которую бизнес хочет решить.

Аналитики данных сначала анализируют набор данных. Чтобы определить, какие данные он содержит и какие выводы можно извлечь из этих данных. Затем они используют своё понимание этих данных для применения различных методов анализа данных. Таких как статистический анализ, в своих исследованиях.

После того, как аналитик данных проанализирует набор данных, он объединит свои выводы в отчёт. Их отчёт должен содержать рекомендацию или серию рекомендаций, основанных на данных, которые предполагают ответ на вопрос.

Какие навыки необходимы для анализа данных?

Анализ данных требует сочетания математических навыков, навыков программирования и анализа деловой информации.

Кодирование

Чтобы стать успешным аналитиком данных, вам нужно уметь программировать. Это потому, что анализ данных — это очень индивидуальная работа. Каждый набор данных будет отличаться. Чтобы иметь возможность эффективно работать с набором данных, вам нужно знать, как очищать, обрабатывать и анализировать данные различными способами. Как правило, это связано с использованием языка программирования, как Python или R.

Анализ требований к данным

Собирать данные легко. Сложнее собрать правильные данные. Прежде чем аналитик данных приступит к работе, он должен спросить, какую проблему ему нужно решить и какие данные нужны для решения этой проблемы.

Основываясь на своих ответах на эти вопросы, аналитик данных сообщит инженерам данных и другим инженерам, какие точки данных им нужны, чтобы успешно найти ответ на вопрос.

Статистический анализ

Аналитики данных применяют решения для статистического анализа наборов данных. Это включает в себя определение ограничений набора данных. Использование статистических принципов, таких как вероятности, для понимания набора данных и вычисление окончательных результатов с использованием тех же принципов.

Визуализация данных

Аналитики данных отвечают за создание визуальных эффектов, которые представляют то, что они обнаружили после проведения анализа. Это важная часть работы, потому что аналитики данных обычно отвечают на вопросы людям, не имеющим опыта анализа данных.

Аналитики данных должны уметь сообщать свои выводы другим людям, не имеющим технического образования. Отличный способ сделать это — использовать графики, которые легче интерпретировать, чем списки чисел. Инструменты анализа данных, такие как matplotlib и Tableau, позволяют аналитикам данных создавать графику и визуальные эффекты для своей работы.

Читайте также:  Как изучить и выучить MySQL

Бизнес-аналитика

Хотя легко думать, что аналитики данных просто сидят и анализируют данные, им нужно делать это в контексте гораздо более серьёзной проблемы. Эксперты по анализу данных должны хорошо понимать цели бизнеса и то, как данные могут помочь им в их достижении.

Аналитики данных ежедневно работают с людьми из всей организации для решения проблем. Это означает, что им необходимо знать, как говорить языком, понятным инженерам, директорам, продавцам и другим сотрудникам.

В итоге проблемы формулируются следующим образом: «Как это может помочь в достижении целей нашей организации?» Некоторые аналитики данных даже специализируются на применении бизнес-аналитики для анализа данных. Этих людей называют бизнес-аналитиками. Они используют диагностический анализ для решения бизнес-задач.

Очистка данных

Данные не входят в аккуратно упакованный файл с инструкциями. Это необработанные данные. Аналитикам данных необходимо выяснить, что делать с этими данными. Используя метод, называемый очисткой, аналитик данных просматривает набор данных и убеждается, что он структурирован так, как они хотят.

Это включает в себя удаление любых недопустимых значений, изменение форматов значений. Которые отображаются неправильно, и проверку правильности значений. Анализ можно начинать только после очистки набора данных.

Интерпретация данных

Аналитики данных должны уметь интерпретировать данные. Вам нужно не только знать, что может сказать вам набор данных, но и важно, чтобы вы могли понять, что он говорит вам. Бесполезно просто знать, какие данные существуют. Вам нужно знать, о чём говорят эти данные.

После проведения анализа аналитик данных прочтёт данные, с которыми он работает, чтобы определить тенденции. Эти тенденции будут включены в окончательный отчёт вместе с любыми визуализациями и графиками, подготовленными аналитиком.

Какие навыки необходимы для анализа данных

Заключение

Анализ данных имеет решающее значение для нашей современной экономики. Сегодня анализ данных используется, страховой отраслью для прогнозирования страховых случаев, финансовой отраслью для прогнозирования направления движения фондового рынка, технологическими компаниями для анализа взаимодействия с пользователями.

Более того, даже правительство полагается на данные для решения некоторых проблем. Это связано с тем, что данные могут помочь организации принять более информированное и основанное на данных решение о проблеме. Когда у вас есть данные для резервного копирования решения, легче быть уверенным, что вы идёте по правильному пути.

Обычно аналитики данных применяют свои знания математики, методов статистического анализа наборов данных и программирования для решения бизнес-задач.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий