Методы, лучшие практики и приложения

Рост активности пользователей в Интернете, сложные инструменты мониторинга веб-трафика, распространение смартфонов, устройств с выходом в Интернет и датчиков Интернета вещей являются основными факторами, ускоряющими темпы генерации данных в современном мире.

В эту цифровую эпоху организации всех размеров осознают, что данные могут играть жизненно важную роль в повышении их эффективности, производительности и возможностей принятия решений, что приводит к увеличению продаж, доходов и прибыли.

В наши дни большинство компаний имеют доступ к огромным наборам данных, но само по себе наличие огромных объемов данных не добавляет особой ценности бизнесу, если предприятия не анализируют имеющуюся информацию и не стимулируют организационный рост.

К счастью, появление мощных компьютерных систем и инновационных аналитических технологий позволяет все большему числу предприятий эффективно анализировать данные, что дает им возможность извлекать полезную информацию из различных точек данных.

Сегодня анализ больших данных уже не является вспомогательным аспектом для разработки операционных планов. Напротив, он все больше завоевывает позиции как один из важнейших элементов оптимизации основных бизнес-процессов.

Согласно опросколоссальные 97,44 процента из 347 компаний считают, что аналитика больших данных является ключом к улучшению их организационной эффективности. Другой изучать Исследование, проведенное Tag Innovation School, показало, что более 50 процентов из 550 опрошенных малых и средних предприятий выразили заинтересованность в найме аналитиков данных.

Растущее внедрение аналитики данных приводит к рекордно высокому спросу на специалистов по аналитике. Интересно, что спрос не ограничивается только стартапами и IT-гигантами. Опытные аналитики данных находят заказчиков в различных отраслях промышленности: от медиа до спорта, от моды до игр, транспорта, розничной торговли и производства.

Всемирный экономический форум прогнозирует, что к 2020 году аналитика данных станет самой востребованной работой в мире. В том же духе IBM утверждает, что растущий спрос на специалистов по данным создаст 700,000 новых возможностей трудоустройства к 2020 году. Бюро статистики труда США сообщает, что к 2026 году будет 11,5 миллионов новый набор.

Несмотря на текущий экономический спад, вызванный продолжающимся кризисом пандемии Covid-19, приведенные выше данные представляют собой оптимистичный сценарий для людей, стремящихся построить карьеру в секторе аналитики данных. В этой статье мы рассмотрим целостный взгляд на разведочный анализ данных (EDA), способы проведения разведочного анализа данных, используемые методы и навыки, необходимые для построения или продвижения вашей карьеры в науке о данных с помощью навыков EDA.

Вот как мы можем определить анализ данных:

Анализ данных включает в себя процесс очистки, анализа, преобразования, объединения и моделирования больших наборов данных для выявления релевантной, полезной информации, позволяющей принимать научные решения в режиме реального времени.

Анализ данных включает в себя широкий спектр подходов, аспектов и методов под разными названиями, например, предписывающий анализ, предиктивный анализ, диагностический анализ, статистический анализ и текстовый анализ.

В статистических приложениях анализ данных включает в себя две ключевые концепции – CDA (подтверждающий анализ данных) и EDA (исследовательный анализ данных). В то время как CDA делает акцент на фальсификации или подтверждении существующих гипотез, EDA фокусируется на исследовании и выявлении новых особенностей данных.

Основы ЭДА

Специалисты по анализу данных применяют инструменты и методы исследовательского анализа данных для изучения, анализа и обобщения основных характеристик наборов данных, часто используя методологии визуализации данных.

Методы EDA позволяют эффективно манипулировать источниками данных, позволяя специалистам по данным находить необходимые ответы путем обнаружения закономерностей в данных, выявления аномалий, проверки предположений или тестирования гипотез.

Специалисты по данным в основном используют разведывательный анализ данных, чтобы определить, что наборы данных могут раскрыть дальше формального моделирования данных или задач проверки гипотез. Это позволяет им получить глубокие знания о переменных в наборах данных и их взаимосвязях.

Исследовательский анализ данных может помочь обнаружить очевидные ошибки, выявить выбросы в наборах данных, понять взаимосвязи, выявить важные факторы, найти закономерности в данных и предоставить новые идеи.

Разработанный в 1970-х годах американским статистиком Джоном Тьюки, известным своими методами построения диаграмм ящиков и алгоритмом быстрого преобразования Фурье, EDA продолжает находить применение и сегодня в области статистического анализа. Он позволяет специалистам по данным выдавать релевантные и достоверные результаты, которые способствуют достижению желаемых бизнес-целей.

Примеры разведочного анализа данных

Клиническое испытание

Открытый рецензируемый научный журнал PLoS ONE опубликовал клиническое групповое исследование, в котором исследователи использовали разведочный анализ данных для выявления отклонений в популяции пациентов и проверки их однородности.

Ученые классифицировали пациентов, участвовавших в исследовании, по сорока признакам, включая возраст и пол. EDA помогла им определить, что женские группы в исследовании были более однородными, чем их мужские коллеги. Это побудило исследователей провести отдельные медицинские тесты для мужских групп, чтобы избежать ложных результатов в клиническом исследовании.

Розничная торговля

Например, интернет-магазин продает различные виды обуви, такие как сандалии, кроссовки, туфли, походные ботинки и официальную обувь.

Исследовательский анализ данных позволяет аналитикам графически представлять различные тенденции продаж и визуализировать данные, связанные с наиболее продаваемыми категориями продуктов, демографическими данными и предпочтениями покупателей, моделями расходов клиентов и количеством проданных за определенный период единиц товара.

Без EDA это было бы невозможно.

Как выполнить разведочный анализ данных?

Специалисты по данным выполняют исследовательский анализ данных, используя популярные языки сценариев для статистики, такие как Python и R. Для эффективного EDA специалисты по данным также используют различные инструменты BI (бизнес-аналитики), включая Qlik Sense, IBM Cognos и Tableau.

Языки программирования Python и R позволяют аналитикам лучше анализировать данные и обрабатывать их с помощью библиотек и пакетов, таких как Plotly, Seaborn или Matplotlib.

Инструменты бизнес-аналитики, включающие интерактивные панели управления, надежную систему безопасности и расширенные функции визуализации, предоставляют обработчикам данных комплексное представление данных, которое помогает им разрабатывать модели машинного обучения (МО).

Этапы разведочного анализа данных, которые имеют в виду аналитики при выполнении EDA, включают:

• Задавать правильные вопросы, связанные с целью анализа данных
• Получение глубоких знаний о проблемных областях
• Постановка четких целей, соответствующих желаемым результатам.

Методы разведочного анализа данных

Эксперты по данным используют четыре метода исследовательского анализа данных:

Одномерный неграфический

Это самый простой тип EDA, где данные имеют одну переменную. Поскольку есть только одна переменная, специалистам по данным не приходится иметь дело с отношениями.

Одномерный графический

Неграфические методы не дают полной картины данных. Поэтому для комплексного EDA специалисты по данным применяют графические методы, такие как диаграммы «стебель-лист», диаграммы ящиков и гистограммы.

Многомерный неграфический

Многомерные данные состоят из нескольких переменных. Неграфические многомерные методы EDA иллюстрируют связи между 2 или более переменными данных с использованием статистики или перекрестного табуляции.

Многомерный графический

Этот метод EDA использует графики для отображения связей между 2 или более наборами данных. Широко используемые многомерные графики включают столбчатую диаграмму, столбчатую диаграмму, тепловую карту, пузырьковую диаграмму, циклограмму, многомерную диаграмму и диаграмму рассеяния.

Выберите правильную программу

Хотите построить карьеру в захватывающей области аналитики данных? Наши курсы по аналитике данных разработаны, чтобы предоставить вам навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстрорастущей отрасли. Наши опытные инструкторы проведут вас через практические проекты, реальные сценарии и тематические исследования, давая вам практический опыт, необходимый для успеха. С нашими курсами вы научитесь анализировать данные, создавать содержательные отчеты и принимать решения на основе данных, которые могут помочь добиться успеха в бизнесе.

Путь вперед с EDA

Исследовательский анализ данных, очевидно, является одним из самых важных шагов в течение всего процесса извлечения информации из данных, даже до начала фактического анализа или моделирования. Поэтому для организаций, которые хотят по-настоящему использовать силу данных, использование своих сильных сторон и сосредоточение на фазе EDA может помочь им создать прочную основу для их общих аналитических усилий. Чтобы преуспеть на этом этапе, им необходимо нанять специалистов по данным, имеющих навыки визуализации, распознавания образов, создания карт и других основных концепций исследовательского анализа, помимо ключевых навыков аналитика данных.

Чтобы развить важные навыки, связанные с инструментами, методами, приемами и общепринятыми языками программирования для исследовательского анализа данных, начинающим аналитикам данных следует рассмотреть возможность прохождения комплексной программы по анализу данных в образовательном учреждении мирового класса, таком как Simplilearn.

Программа последипломного образования Simplilearn в области аналитики данных, в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM, предлагает доступ к 14+ практическим проектам в интегрированных лабораториях, 180+ часам смешанного обучения, мастер-классам от преподавателей Пердью, программе JobAssist Simplilearn и членству в Ассоциации выпускников Пердью. Нажмите здесь, чтобы получить признанный в отрасли сертификат IBM в течение 8 месяцев.