Introduktion til dataanalyse

I denne artikel vil vi se en oversigt over Typer af dataanalyse. I æraen af ​​det 21. århundrede er muligvis den mest bemærkelsesværdige ændring, hvordan data blev en del af vores beslutningsproces på alle områder af vores liv. Der er ingen tvivl om, at "data er den nye olie" i alle sektorer. Nu med stigningen i næsten uendelig båndbredde kommer nye sæt udfordringer med, hvordan vi bruger denne enorme skala af data effektivt og udleder vigtige indsigter fra dataene. Sammen med den store datamængde øges også støj gradvist, dataanalyse er en samling af forskellige metoder og tankesæt for at få det bedste ud af de tilgængelige data og konvertere rådataene til en vis forretningsmæssig eller social værdi.

Typer af dataanalyse

Baseret på de anvendte metoder kan dataanalyse opdeles i følgende fire dele:

  • Beskrivende analyse
  • Undersøgende dataanalyse
  • Forudsigelig analyse
  • Inferential analyse

1. Beskrivende analyse

Beskrivende analyse er den numeriske måde at få indsigt i dataene på. I den beskrivende analyse får vi en opsummeret værdi af de numeriske variabler. Antag, at du analyserer salgsdata fra en bilproducent. I litteraturen om beskrivende analyse vil du søge spørgsmål som hvad der er middelværdien, tilstanden af ​​salgsprisen for en biltype, hvad var indtægterne ved at sælge en bestemt type bil osv. Vi kan få den centrale tendens og spredning af de numeriske variabler af dataene ved hjælp af denne type analyse. I de fleste af de praktiske sager om brug af datavidenskab vil beskrivende analyser hjælpe dig med at få information på højt niveau af dataene og vænne sig til datasættet. Vigtige terminologier i den beskrivende analyse er:

  • Gennemsnit (gennemsnit af alle tal på en liste over numre)
  • Mode (hyppigste nummer på en liste over numre)
  • Median (mellemværdi af en liste over numre)
  • Standardafvigelse (størrelsesvariation for et sæt værdier fra middelværdien)
  • Variance (kvadrat med standardafvigelse)
  • Interkvartilinterval (værdier mellem 25 og 75 procentdel af en liste over numre)

I python giver pandas-bibliotek en metode, der kaldes 'beskriv', som giver beskrivende oplysninger om datarammen. Vi bruger også andre biblioteker som statistikmodel eller kan udvikle vores kode pr. Brugssag.

2. Undersøgende dataanalyse

I modsætning til beskrivende dataanalyse, hvor vi analyserer dataene numerisk, er sonderende dataanalyse den visuelle måde at analysere dataene på. Når vi først har en grundlæggende forståelse af de tilgængelige data gennem beskrivende analyser, overgår vi til sonderende dataanalyse. Vi kan også opdele den sonderende dataanalyse i to dele:

  • Uni variate-analyse (udforskning af karakteristika for en enkelt variabel)
  • Multivariat analyse (komparativ analyse af flere variabler, hvis vi sammenligner korrelationen af ​​to variabler, kaldes den bivariat analyse)

I den visuelle måde at analysere data bruger vi forskellige former for diagrammer og grafer til analyse af data. For at analysere en enkelt variabel (univariat analyse) kan vi bruge et søjlediagram, histogrammer, boks plot med whisker, violin plot osv. Til multivariate analyse bruger vi scatter plot, kontur plot, multidimensionelle plot osv.

Men hvorfor har vi brug for sonderende dataanalyse?

  • Undersøgende dataanalyse giver en visuel måde at beskrive dataene på, hvilket hjælper med at identificere dataets karakteristika mere tydeligt.
  • Det hjælper os med at identificere, hvilke funktioner der er vigtigere. Dette er især nyttigt, når vi håndterer højdimensionelle data. (dvs. metoder som PCA og t-SNE hjælper med til reduktion af dimensionalitet).
  • Det er en effektiv måde at forklare det påløbne resultat til ledere og ikke-tekniske stakholdere.

I python er der mange biblioteker, der skal udføre efterforskende dataanalyse. Matplotlib, Seaborn, plot, Bokeh osv. Er de mest populære blandt disse.

3. Forudsigelig analyse

Hvad sker der, hvis vi ved de fejl, vi vil begå i fremtiden på forhånd? Vi vil forsøge at undgå de rigtige? Forudsigelig analyse er intet andet end den mest videnskabelige måde at forudsige fremtidige resultater ved at analysere historiske begivenheder. Hjertet i datavidenskab er baseret på forudsigelig analyse. Forudsigelig analyse hjælper os med at besvare følgende spørgsmål: 'Kan vi forudsige, om en køber vil købe et bestemt produkt eller ikke?' Eller 'Kan vi estimere de samlede omkostninger, som et forsikringsselskab skal betale for fordringerne? 'Eller' Kan vi estimere mængden af ​​nedbør i den kommende monsun? '

Forudsigelig analyse hjælper os med at give det tilnærmede eller mest sandsynlige resultat af de vigtige spørgsmål, der derefter resulterer i massive skalerede forretningsmæssige og samfundsøkonomiske ændringer. Maskinlæringsmodeller er udviklet baseret på historiske data for at forudsige resultatet af lignende usynlige fremtidige begivenheder.

4. Inferential analyse

Inferential analyse er litteraturen inden for datavidenskab, mens vi forudsiger referenceresultatet for flere sektorer. For eksempel at aflede forbrugerprisindekset eller indkomst pr. Indbygger. Det er ikke muligt at nå hver forbruger en ad gangen og beregne. I stedet for dette udtager vi videnskabeligt prøver fra befolkningen og ved hjælp af statistisk analyse udleder vi indekset.

Konklusion

I denne artikel har vi drøftet de forskellige metoder til dataanalyse. Skal vi bruge alle disse metoder, eller kan vi bruge en af ​​dem? Nå, det er nu baseret på brugssagen og domænet for applikationen. Men i de fleste tilfælde vil vi starte med beskrivende og efterforskende dataanalyse og udvikle forudsigelige modeller for at forudsige fremtidige resultater.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Typer af dataanalyse. Her diskuterer vi en kort oversigt over dataanalyse og de forskellige metodologier baseret på applikationens anvendelsessag og domæne. Du kan også gennemgå vores foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Top 8 gratis værktøjer til dataanalyse
  2. Introduktion til typer af dataanalyseteknikker
  3. Data Analytics vs Data Analyse - Topforskelle
  4. Lær begrebet dataintegration

Kategori:

Big Data