Introduzione all'analisi dei dati
In questo articolo, vedremo uno schema sui tipi di analisi dei dati. Nell'era del 21 ° secolo, forse il cambiamento più notevole è il modo in cui i dati sono diventati parte del nostro sistema decisionale in ogni area della nostra vita. Non c'è dubbio che "I dati sono il nuovo petrolio" di ogni settore. Ora, con l'aumento della larghezza di banda quasi infinita, arrivano nuove sfide su come utilizzare questa enorme scala di dati in modo efficace e ricavare informazioni importanti dai dati. Insieme alla grande scala di dati anche il rumore sta aumentando gradualmente, l'analisi dei dati è una raccolta di varie metodologie e mentalità per ottenere il meglio dai dati disponibili e convertire i dati grezzi in un valore aziendale o sociale.
Tipi di analisi dei dati
Sulla base delle metodologie utilizzate, l'analisi dei dati può essere suddivisa nelle seguenti quattro parti:
- Analisi descrittiva
- Analisi dei dati esplorativi
- Analisi predittiva
- Analisi inferenziale
1. Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva è il modo numerico per ottenere approfondimenti sui dati. Nell'analisi descrittiva, otteniamo un valore riassuntivo delle variabili numeriche. Supponiamo che tu stia analizzando i dati di vendita di un produttore di automobili. Nella letteratura dell'analisi descrittiva, cercherai domande come qual è la media, la modalità del prezzo di vendita di un tipo di auto, quali sono stati i ricavi sostenuti dalla vendita di un particolare tipo di auto, ecc. Possiamo ottenere la tendenza centrale e il dispersione delle variabili numeriche dei dati utilizzando questo tipo di analisi. Nella maggior parte dei casi di utilizzo pratico della scienza dei dati, l'analisi descrittiva ti aiuterà a ottenere informazioni di alto livello e ad abituarti al set di dati. Terminologie importanti dell'analisi descrittiva sono:
- Media (media di tutti i numeri in un elenco di numeri)
- Modalità (numero più frequente in un elenco di numeri)
- Mediana (valore medio di un elenco di numeri)
- Deviazione standard (quantità di variazione di un insieme di valori dal valore medio)
- Varianza (quadrato di deviazione standard)
- Intervallo Inter quartile (valori tra il 25 e il 75 percentile di un elenco di numeri)
In python, la libreria panda fornisce un metodo chiamato 'descrivi', che fornisce informazioni descrittive sul frame di dati. Utilizziamo anche altre librerie come il modello stats o possiamo sviluppare il nostro codice in base al caso d'uso.
2. Analisi dei dati esplorativi
Contrariamente all'analisi descrittiva dei dati in cui analizziamo i dati numericamente, l'analisi esplorativa dei dati è il modo visivo per analizzare i dati. Una volta che avremo una comprensione di base dei dati a portata di mano attraverso l'analisi descrittiva, passeremo all'analisi dei dati esplorativi. Possiamo anche dividere l'analisi dei dati esplorativi in due parti:
- Analisi delle variabili Uni (esplorando le caratteristiche di una singola variabile)
- Analisi multivariata (analisi comparativa di più variabili, se si confronta la correlazione di due variabili, si parla di analisi bivariata)
Nel modo visivo dell'analisi dei dati, utilizziamo vari tipi di grafici e diagrammi per l'analisi dei dati. Per analizzare una singola variabile (analisi univariata) possiamo usare un diagramma a barre, istogrammi, diagramma a scatole con baffo, diagramma a violino, ecc. Per l'analisi multivariata, utilizziamo il diagramma a dispersione, i grafici di contorno, i grafici multidimensionali, ecc.
Ma perché abbiamo bisogno di analisi dei dati esplorativi?
- L'analisi esplorativa dei dati offre un modo visivo per descrivere i dati, che aiuta a identificare più chiaramente le caratteristiche dei dati.
- Ci aiuta a identificare quali funzioni sono più importanti. Ciò è particolarmente utile quando trattiamo dati ad alta dimensione. (ovvero metodi come PCA e t-SNE aiutano nella riduzione della dimensionalità).
- È un modo efficace per spiegare il risultato ottenuto a dirigenti e possessori di stack non tecnici.
In Python, ci sono molte librerie per eseguire analisi di dati esplorativi. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, ecc. Sono i più popolari tra questi.
3. Analisi predittiva
Cosa succede se conosciamo in anticipo gli errori che faremo in futuro? Cercheremo di evitare quelli giusti? L'analisi predittiva non è altro che il modo più scientifico per prevedere i risultati futuri analizzando eventi storici. Il cuore della scienza dei dati si basa sull'analisi predittiva. L'analisi predittiva ci aiuta a rispondere alle seguenti domande: "Possiamo prevedere se un acquirente acquisterà un prodotto specifico o no?" O 'Possiamo stimare il costo totale che un assicuratore deve pagare per i sinistri? "Oppure" Possiamo stimare la quantità di pioggia nel prossimo monsone? "
L'analisi predittiva ci aiuta a dare il risultato approssimativo o più probabile delle domande importanti che si traducono quindi in enormi cambiamenti aziendali e socio-economici. I modelli di apprendimento automatico sono sviluppati sulla base di dati storici per prevedere il risultato di simili eventi futuri invisibili.
4. Analisi inferenziale
L'analisi inferenziale è la letteratura della scienza dei dati, mentre prevediamo il risultato referenziale per più settori. Ad esempio, ricavare l'indice dei prezzi al consumo o il reddito pro capite. Non è possibile raggiungere ogni consumatore uno per uno e calcolare. Invece di questo preleviamo scientificamente campioni dalla popolazione e con l'aiuto dell'analisi statistica ricaviamo l'indice.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo discusso le varie metodologie di analisi dei dati. Dobbiamo usare tutti questi metodi o possiamo usarne uno? Bene, ora si basa sul caso d'uso e sul dominio dell'applicazione. Ma nella maggior parte dei casi, inizieremo con l'analisi dei dati descrittivi ed esplorativi e svilupperemo modelli predittivi per prevedere i risultati futuri.
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