Introduzione all'analisi dei dati
In questo articolo, vedremo uno schema su Cos'è l'analisi dei dati ?. Nel mondo dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati, uno dei termini più utilizzati è l'analisi dei dati. Possiamo dire che l'analisi dei dati aiuta le aziende a capire quale strategia dovrebbero applicare e dove applicarla. Prima di entrare nei dettagli dell'analisi dei dati, dobbiamo capire cos'è l'analisi dei dati e perché è necessaria l'analisi dei dati.
Che cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati si riferisce alla tecnica per analizzare i dati per migliorare la produttività e far crescere il business. È il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellizzazione dei dati.
Perché abbiamo bisogno di analisi dei dati?
Abbiamo bisogno essenzialmente di Analisi dei dati per i motivi indicati di seguito:
- Raccogli informazioni nascoste.
- Per generare report basati sui dati disponibili.
- Eseguire analisi di mercato.
- Miglioramento della strategia aziendale.
Chi è un analista di dati?
L'analista di dati è una persona che raccoglie dati da varie fonti, dalla struttura e dai modelli per trovare un modello per generare il rapporto. Varie industrie provano a raccogliere una serie diversificata di dati per crearne un modello. Ad esempio, le aziende del settore manifatturiero registrano vari parametri come lo stato della coda per l'unità di produzione e il modo in cui può essere sincronizzato con altre unità come garanzia di qualità, imballaggio e unità di stoccaggio per garantire tempi di fermo minimi. L'idea qui è quella di ridurre l'uso inattivo di una risorsa che aumenterà la produttività senza influire sui costi. Proprio come l'industria manifatturiera, altre industrie come l'industria dei giochi tengono traccia delle ricompense per i loro utenti e le aziende di consegna di alimenti possono tenere traccia delle abitudini alimentari delle persone in determinate strutture demografiche.
Passaggi di base per l'analisi dei dati
Ora discuteremo alcuni passaggi di base dell'analisi dei dati:
Passaggio 1: l'attività principale qui sarebbe quella di profilare i dati. Nell'attuale struttura, la maggior parte dell'industria tradizionale non è nemmeno a conoscenza dei dati che già possiede poiché in passato non esisteva una chiara distinzione tra dati di interazione e dati transazionali. Pertanto, la più grande sfida nel caso dell'implementazione di Machine Learning o dell'implementazione dell'IA è scoprire dove si trovano i dati e come si trovano. Ciò comporta la profilazione dei dati con un'enorme quantità di dati e la scoperta di proprietà come correttezza dei dati, completezza dei dati, percentuale nulla e soprattutto pertinenza e categorizzazione dei dati disponibili.
Passaggio 2: Quindi è necessario archiviare tali dati utilizzando qualsiasi metodo di archiviazione dei dati non strutturato. Ciò equivale a elaborare i dati non strutturati tramite un'infrastruttura di big data già esistente. L'infrastruttura di archiviazione dell'era moderna è diversa dal tradizionale RDBMS. Ora l'infrastruttura dei big data può estrarre informazioni da dati non strutturati come un commento di Facebook o un messaggio inviato via e-mail.
Passaggio 3: il passaggio successivo consisterà nella creazione di un modello dopo la categorizzazione e il raggruppamento dei dati. Una volta preparato un modello di dati, il sistema inizierà a estrarre informazioni.
Passaggio 4: Una volta che i dati iniziano a fluire, è possibile correlare ed elaborare vari dati come i dati di interazione e i dati transazionali per stabilire un modello che non solo sarà in grado di creare un report sui dati storici ma sarà anche in grado di definire una strategia chiara per il futuro quando alimentato in un motore di intelligenza artificiale.
Tipi di analisi dei dati
L'analisi dei dati può essere di vari tipi:
1. Analisi descrittiva
Questo tipo di analisi indica all'azienda cosa è effettivamente andato bene e cosa è andato storto ad esempio in coma quando un ristorante viene a sapere che quegli utenti che hanno ordinato la pizza una volta continuavano a riordinare ma non c'è riordino per il loro risotto. suggerisce al ristorante che dovrebbero migliorare la ricetta del loro risotto e concentrarsi sulla pizza per far funzionare l'attività.
2. Analisi diagnostica
Questo ti spiega perché è successo qualcosa se prendi un esempio di BlackBerry, i dati mostrano come il mercato iPhone inizia a prosperare con i loro telefoni touchscreen senza tastiera, le vendite dei telefoni BlackBerry sono diminuite e hanno fatto perdere questa quota di mercato in modo significativo. Questo è un esempio reale di analisi diagnostica.
3. Analisi predittiva
Questo tipo di strategia analitica dice a un'azienda cosa è probabile che accada. Un altro esempio di vita reale di questo sarebbe il caso di Kodak. Dove erano molto tardi per rendersi conto che alla fine la fotografia del film si sarebbe estinta e il nuovo futuro sarebbe stato digitale, quindi la loro analisi predittiva sarebbe fallita e altri come Nikon, Canon, Sony hanno conquistato il mercato. Kodak era così tardi per entrare nel mercato delle fotocamere digitali, era già finito per loro.
4. Analisi prescrittiva
Questa analisi ha lo scopo di comprendere e descrivere il futuro corso d'azione per far crescere o sostenere il business attuale. in generale, le aziende utilizzano tecniche e algoritmi di apprendimento automatico per definire le regole aziendali future. Un esempio di ciò potrebbe essere rappresentato da qualsiasi compagnia di telecomunicazioni che capisce che, man mano che i telefoni stanno migliorando al momento del calcolo, le chiamate avranno meno priorità e l'attenzione si concentrerà sul consumo di dati mobili.
Strumenti di analisi dei dati più diffusi
Esaminiamo alcuni strumenti di analisi dei dati ampiamente utilizzati insieme ad alcuni strumenti che sono leader di mercato in questo segmento:
- Quadro: può creare una visualizzazione dei dati, una dashboard e un rapporto di analisi dopo la connessione a varie origini dati. Questo strumento funziona su dati non strutturati quindi compatibili con i Big Data.
- Power BI: in precedenza era un'estensione di MS Excel, successivamente divenne uno strumento separato. È leggero e viene aggiornato frequentemente.
- R e Python: se ti piace la codifica e la personalizzazione personalizzate, R e Python sono l'opzione che fa per te. R è migliore per l'analisi statistica mentre Python sta avendo librerie predefinite di analisi dei dati integrate.
- Apache Spark: Apache Spark è un processore di dati veloce, leggero e su larga scala che esegue i dati da grandi cluster di dati e può elaborare rapidamente una grande mole di dati.
Conclusione
Possiamo dire che l'uso dei dati in modo corretto può fornire una nuova serie di informazioni a qualsiasi attività commerciale che garantirà un utilizzo efficace della risorsa, una migliore comprensione del cliente e del mercato che alla fine porterà alla crescita del business.
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