Analiza danych podsumowana na jednym zdjęciu

Ostatnio na rave pojawił się termin „nauka o danych”. Wszędzie, gdzie nie spojrzymy, jest coś, co kieruje nas w stronę Data Science. Dlaczego tak jest? Odpowiedź jest dość prosta – nasz świat szybko przekształca się w dziedzinę opartą na danych, w której innowacje technologiczne, procesy biznesowe, decyzje biznesowe są definiowane przez dane. W rzeczywistości 90% danych na świecie zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich dwóch lat. Każdego dnia w skali globalnej generowanych jest prawie 2,5 tryliona bajtów danych. Jak więc dokładnie rozumiemy tę ogromną ilość danych?
Cóż, to wszystko dzięki Data Science.

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to multidyscyplinarne badanie, które łączy wnioskowanie o danych z zaawansowanymi algorytmami, procesami naukowymi i technologią w celu wydobycia znaczących informacji ukrytych zarówno w danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Jest multidyscyplinarny w tym sensie, że obejmuje koncepcje, narzędzia i wiedzę ekspercką w dziedzinie matematyki, statystyki, informatyki i informatyki.
Jak zrobić błyskotliwą karierę w danych

Zasadniczo Data Science polega na odkrywaniu ukrytych trendów, wzorców i spostrzeżeń z danych. Gdy specjaliści ds. danych (analitycy danych, analitycy danych, statystycy) odkryją te cenne spostrzeżenia, analitycy biznesowi włączają informacje do infrastruktury organizacji, aby usprawnić proces podejmowania decyzji, zwiększyć sprzedaż i przychody, zwiększyć produktywność pracowników i poprawić zadowolenie klientów. Data Science obejmuje również proces rozwoju „produktu danych”. Produkt danych odnosi się do zasobu technicznego, który wykorzystuje dane do tworzenia rozwiązań zorientowanych na algorytmy. Spersonalizowane listy rekomendacji to najdoskonalszy przykład produktu danych. Na przykład Amazon zagłębia się w dane konsumenckie, aby wyselekcjonować „spersonalizowane” sugestie zakupów dla indywidualnych klientów na podstawie ich historii przeglądania i wcześniejszych zakupów.

Teraz podzielmy Data Science na pięć etapów, jak pokazano na powyższym obrazku:

Jakość danych

Gdy mamy do czynienia z ogromnymi zbiorami danych, najpierw należy ocenić dane, aby określić ich wiarygodność, przydatność i wydajność, aby służyły określonemu celowi w zależności od kontekstu problemu, który należy rozwiązać. Dane są badane z różnych perspektyw, aby obliczyć ich dokładność i trafność. W kontekście procesów organizacyjnych i biznesowych ważne jest, aby dane były wiarygodne, aby mogły promować zdrowe decyzje biznesowe i rozwiązania.

Opisowa analiza statystyczna

Opisowa analiza statystyczna to proces opisywania, prezentowania i organizowania określonego zestawu danych poprzez dostarczanie precyzyjnych podsumowań próbki danych za pomocą wykresów, tabel lub obliczeń numerycznych. Trzy najczęstsze typy statystyk opisowych to średnia, mediana i moda. Opisowa analiza statystyczna służy przede wszystkim do przekształcania złożonych informacji ilościowych w krótkie opisy w celu ułatwienia zrozumienia.
Co to jest nauka o danych? Kim jest analityk danych? Co to jest analityka?

Diagnoza danych

Po ustaleniu trafności danych i podzieleniu ich na mniejsze fragmenty konieczne jest przeprowadzenie diagnozy danych w celu zbadania i przeglądu infrastruktury danych organizacji. Celem jest tutaj identyfikacja problemów w strukturze danych i stworzenie skutecznej strategii rozwiązywania problemów przy jednoczesnym kreśleniu możliwych ulepszeń, które można wprowadzić do systemu danych. Ponieważ cała infrastruktura danych musi zostać przejrzana, wielowymiarowa analiza danych jest idealną metodą. Wielowymiarowa analiza danych oznacza statystyczną technikę analizy danych pochodzących z więcej niż jednej zmiennej.

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna odnosi się do praktyki wydobywania cennych spostrzeżeń z istniejących zestawów danych w celu przewidywania możliwych wyników w przyszłości. Wykorzystuje techniki eksploracji danych i uczenia maszynowego oraz algorytmy statystyczne na danych historycznych w celu określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników. Przewidując przyszłe możliwości, analityka predykcyjna pozwala firmom lepiej zrozumieć ich produkty, rynek i trendy konsumenckie, a także zidentyfikować potencjalne zagrożenia i nowe możliwości poszerzenia ich zasięgu na rynku.

Analiza semantyczna

Analitycy i analitycy danych muszą analizować ogromne ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, takich jak e-maile, teksty, wpisy na blogach, wpisy w mediach społecznościowych, tweety i wiele innych. Trudność z nieustrukturyzowanymi danymi polega na tym, że nie ma się z góry ustalonego pomysłu, aby dowiedzieć się, w jaki sposób elementy danych są ze sobą powiązane. Tu wkracza analiza semantyczna. Ułatwia ona grupowanie różnych elementów danych według ich ilorazu podobieństwa zamiast tradycyjnych technik klasyfikacji (pozytywnej, negatywnej i neutralnej). Chodzi o to, by nauczyć maszyny „uczyć się”. Analiza semantyczna nie tylko dostarcza istotnych wskazówek dotyczących znaczeń różnych słów, ale także wskazuje na ich wzajemne relacje. Może to być bardzo korzystne dla firm, ponieważ może ujawnić informacje o tym, jak konsumenci wchodzą w interakcje z ich produktami/usługami, w jaki sposób produkty/usługi tworzą wartość dla konsumentów, jakie są ich preferencje i wzorce smakowe i tak dalej.

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Tak właśnie działa Data Science!