Краткое введение в науку о данных
Так почему же наука о данных в индустрии аналитики так быстро растет? В 2019 году отрасль аналитики выросла до 3,03 миллиарда долларов и, как ожидается, удвоится к 2025 году. В целом на отрасль аналитики в настоящее время приходится почти 21% всей индустрии ID в Индии. Если вы посмотрите на распространение науки о данных в различных отраслях, вы увидите, что финансы и банковское дело вносят свой вклад в большинство событий.
Итак, наука о данных - это изучение данных; он включает в себя разработку методов записи, хранения и анализа данных, эффективного извлечения полезной информации для принятия обоснованных решений. Цель науки о данных - получить понимание и знания из любого типа данных. Наука как структурированных, так и неструктурированных данных уже используется в различных отраслях, благодаря достижениям в области прогнозного моделирования. Ученые-исследователи данных могут помочь предсказать результаты болезни, учитывая исторические данные. пациентов с информационными банками могут эффективно управлять своими ресурсами и принимать более разумные решения с помощью обнаружения мошенничества.
В транспортном секторе наука о данных активно используется в автоматизации беспилотных автомобилей, приложений множество, и это только начало. Теперь давайте посмотрим, каковы различные этапы процесса анализа данных.
Шаг первый: определите проблему. Прежде чем перейти к данным, вам нужно сначала определить, в чем заключается ваша бизнес-проблема, чего вы пытаетесь достичь и от каких различных параметров зависят ваши результаты.
Например, предположим, что вы являетесь владельцем мультибрендовой розничной сети, вы хотите добавить линейки продуктов для своих клиентов, но какой продукт будет иметь наибольшее значение для конечного пользователя при принятии решения о продукте, вы должны понимать, какой из Существующие продукты имеют больше смысла для ваших пользователей, понимают, что их покупательское поведение играет определенную роль, и на основе этих параметров составляют список подходящих продуктов для ваших клиентов.
Шаг 2. Получите данные. На основе параметров, определенных на первом шаге, извлеките данные. Эта часть процесса включает в себя обдумывание того, какие данные вам понадобятся, и поиск способов их получения, будь то запросы к внутренним базам данных или покупка внешних наборов данных, а сбор данных занимает 19% от общего времени, затрачиваемого на весь процесс. .
Шаг третий: очистка, очистка данных. Этот процесс предназначен для очистки и фильтрации данных. В этой части вам нужно преобразовать данные из одного формата в другой и объединить все в один стандартизованный формат. Вот некоторые общие вещи, которые нужно проверить: отсутствующие значения, поврежденные значения, такие как недопустимые записи, различия часовых поясов, ошибки диапазона данных. Сама очистка данных занимает около 60% времени всего процесса.
Шаг четвертый: исследовательский анализ данных. Прежде всего, вам нужно будет проверить данные и их свойства, различные типы данных, такие как числовые данные, категориальные данные, порядковые данные, номинальные данные и т. Д., Требуют разных обработок. Следующим шагом является вычисление описательной статистики для извлечения функций как значимых переменных. Вам нужно будет рассмотреть несколько интересных закономерностей, которые помогут объяснить, почему в этой группе снижаются продажи.
Шаг пятый: Моделирование данных - это процесс создания описательной схемы отношений между различными типами информации, которая должна храниться в базе данных. Такая простая вещь, как онлайн-транзакция, может быть разбита на проданные товары, демографические данные пользователей, время продажи и т. Д. Одна из целей моделирования данных - предоставить наиболее эффективный метод хранения информации при одновременном обеспечении полного доступа и отчетности. моделирование данных - важный навык для каждого специалиста по данным.
Шаг шестой: Визуализация данных. Визуализация данных - это графическое представление любых данных или информации. Визуальные элементы, такие как диаграммы, графики или несколько инструментов визуализации данных, предоставляют зрителям простой и доступный способ понимания репрезентативной информации. Он позволяет легко воспринимать информацию, устанавливает взаимосвязи между элементами, интуитивно понятные, персонализированные обновляемые данные.
Теперь давайте рассмотрим пять основных наборов навыков, необходимых для того, чтобы стать специалистом по анализу данных. На первом месте в рейтинге - Python, за ним следуют R, SQL и Hadoop. Знание этих инструментов помогает специалисту по обработке данных получить полезную информацию. Итак, это было краткое введение в науку о данных.
