Методы, лучшие практики и приложения

Рост активности пользователей в Интернете, сложные инструменты для мониторинга веб-трафика, распространение смартфонов, подключенных к Интернету устройств и датчиков Интернета вещей являются основными факторами, ускоряющими скорость генерации данных в современном мире.

В эпоху цифровых технологий 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 обширным наборам данных, но простое наличие огромных объемов данных не добавляет большой 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 количеству предприятий эффективно анализировать данные, давая им возможность извлекать полезную информацию из различных источников данных.

Сегодня анализ больших данных больше не является вспомогательным аспектом разработки стратегических оперативных планов. Скорее, он все больше завоевывает популярность как один из наиболее важных элементов оптимизации основных бизнес-процессов.

Согласно опрос97,44 процента из 347 компаний считают, что анализ больших данных является ключом к повышению эффективности их организации. Другой изучать Исследование, проведенное Tag Innovation School, показывает, что более 50 процентов из 550 опрошенных малых и средних предприятий выразили заинтересованность в найме аналитиков данных.

Растущее внедрение анализа данных приводит к рекордно высокому уровню спроса на специалистов по аналитике. Интересно, что спрос не ограничивается только стартапами и ИТ-гигантами. Квалифицированные аналитики данных находят покупателей в разных отраслях: от средств массовой информации до спорта, от моды до игр, транспорта, розничной торговли и производства.

Всемирный экономический форум прогнозирует, что к 2020 году аналитик данных станет самой востребованной профессией во всем мире. В том же духе IBM утверждает, что растущий спрос на специалистов по данным создаст 700 000 новые возможности трудоустройства к 2020 году. Бюро статистики труда США сообщает, что к 2026 году будет 11,5 миллионов новый набор сотрудников.

Несмотря на текущий экономический спад, вызванный продолжающимся пандемическим кризисом Covid-19, приведенные выше данные представляют собой оптимистичный сценарий для людей, стремящихся продолжить карьеру в секторе анализа данных. В этой статье мы рассмотрим целостный взгляд на исследовательский анализ данных (EDA), способы проведения исследовательского анализа данных, используемые методы и навыки, необходимые для построения или повышения вашей карьеры в области науки 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 актуальной, полезной информации, которая позволяет принимать научные решения в режиме реального времени.

Анализ данных включает широкий спектр подходов, аспектов и методов под разными названиями, таких как предписывающий анализ, прогнозный анализ, диагностический анализ, статистический анализ и анализ текста.

В статистических приложениях анализ данных включает в себя две ключевые концепции — CDA (подтверждающий анализ данных) и EDA (исследовательский анализ данных). В то время как CDA делает упор на фальсификацию или подтверждение существующих гипотез, EDA сосредотачивается на изучении и выявлении новых характеристик данных.

Основы ЭДА

Ученые, работающие с данными, внедряют инструменты и методы исследовательского анализа данных для исследования, анализа и обобщения основных характеристик наборов данных, часто используя методологии визуализации данных.

Методы EDA позволяют эффективно манипулировать источниками данных, позволяя ученым, работающим с данными, находить нужные им ответы, обнаруживая закономерности данных, выявляя аномалии, проверяя предположения или проверяя гипотезу.

Специалисты по данным в первую очередь используют исследовательский анализ данных, чтобы определить, какие наборы данных могут раскрыть больше, чем формальное моделирование данных или задачи 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 новую информацию.

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

Примеры исследовательского анализа данных

Клиническое исследование

Рецензируемый научный журнал с открытым доступом PLoS ONE опубликовал клиническое групповое исследование, в котором исследователи использовали исследовательский анализ данных для выявления отклонений в популяции пациентов и проверки их однородности.

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

Розничная торговля

Например, в интернет-магазине продаются различные виды обуви: сандалии, кроссовки, модельные туфли, походные ботинки и деловая обувь.

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

Без EDA это было бы невозможно.

Как выполнить исследовательский анализ данных?

Специалисты по данным выполняют исследовательский анализ данных с использованием популярных языков сценариев для статистики, таких 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 манипулировать ими с помощью библиотек и пакетов, таких как Plotly, Seaborn или Матплотлиб.

Инструменты BI, включающие интерактивные информационные панели, надежную безопасность и расширенные функции визуализации, предоставляют обработчикам данных комплексное представление данных, которое помогает им разрабатывать модели машинного обучения (ML).

Шаги исследовательского анализа данных, которые аналитики имеют в виду 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 исследовательского анализа данных

Эксперты по данным используют четыре метода исследовательского анализа данных, в том числе:

Одномерный неграфический

Это простейший тип EDA, где данные имеют одну переменную. Поскольку существует только одна переменная, специалистам по данным не приходится иметь дело с взаимосвязями.

Одномерный графический

Неграфические методы не дают полной картины данных. Поэтому для комплексного EDA специалисты по данным применяют графические методы, такие как диаграммы стеблей и листьев, коробчатые диаграммы и гистограммы.

Многомерный неграфический

Многомерные данные состоят из нескольких переменных. Неграфические многомерные методы EDA иллюстрируют взаимосвязи между двумя или более переменными данных с использованием статистики или перекрестных таблиц.

Многомерная графика

Этот метод EDA использует графику для отображения взаимосвязей между двумя или более наборами данных. Широко используемые многомерные графики включают гистограмму, гистограмму, тепловую карту, пузырьковую диаграмму, график прогона, многомерную диаграмму и диаграмму рассеяния.

Выберите правильную программу

Хотите построить карьеру в захватывающей области анализа данных? Наши курсы по анализу данных созданы для того, 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, предоставив вам практический опыт, необходимый для достижения успеха. На наших курсах вы научитесь анализировать данные, создавать подробные отчеты и принимать решения на основе данных, которые помогут добиться успеха в бизнесе.

Путь вперед с EDA

Исследовательский анализ данных, очевидно, является одним из наиболее важных этапов всего процесса извлечения информации из данных, даже до начала фактического анализа или моделирования. Таким образом, для организаций, которые хотят по-настоящему использовать возможности данных, использование своих сильных сторон и сосредоточение внимания на этапе EDA может помочь им создать прочную основу для их общих усилий по анализу. Чтобы преуспеть на этом этапе, им необходимо нанять специалистов по данным, обладающих навыками визуализации, распознавания образов, создания карт и других основных концепций исследовательского анализа, помимо ключевых навыков аналитика данных.

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

Программа последипломного образования Simplilearn по аналитике данных, проводимая в сотрудничестве с Университетом Purdue и IBM, предлагает доступ к более чем 14 практическим проектам в интегрированных лабораториях, более чем 180 часам смешанного обучения, мастер-классам преподавателей Purdue, программе Simplilearn JobAssist и выпускникам Purdue. Членство в Ассоциации. Нажмите здесь, чтобы получить признанный в отрасли сертификат IBM в течение 8 месяцев.