Аналитика данных 101: ваши первые шаги в мир, управляемый данными

Введение

Данные – это все. В нашем все более цифровом мире самой большой валютой являются данные. Было золото, потом нефть, а теперь у нас есть данные. Повседневное существование требует принятия решений на различных этапах, и для принятия лучших решений нам необходимо использовать данные.

Как мы можем использовать эти данные, спросите вы? Вот тут-то и приходит на помощь аналитика данных. В следующих нескольких абзацах я отвечу на этот вопрос и расскажу вам, что такое аналитика данных.

II. Что такое аналитика данных?

Определить что-либо сложно. Прежде чем я скажу, что такое аналитика данных, позвольте мне сначала сказать, чем она не является: наука о данных. Хотя это и взаимосвязанные процессы, это два разных процесса. Именно из-за того, что я объединил эти два понятия, мне потребовалось так много времени, чтобы погрузиться в мир аналитики.

Наука о данных — это широкая область, которая включает в себя различные аспекты анализа данных, но ее сфера также распространяется на машинное обучение и прогнозное моделирование, а также на использование статистических методов, что позволило мне сохранять здоровую дистанцию!

Аналитика данных, с другой стороны, больше ориентирована на изучение данных для поддержки тактических решений и улучшения повседневных операций. Обе области необходимы для использования данных для достижения успеха в бизнесе, но они не одинаковы.

Анализ данных и получение из них выводов — вот что такое аналитика. Эти выводы, как правило, сосредоточены на оптимизации производительности, эффективности и прибыли бизнеса. По сути, всякий раз, когда вы интерпретируете данные для принятия стратегически обоснованных решений, вы надеваете шляпу аналитика данных.

Чтобы нарисовать простую картину для понимания, подумайте об этом как о секретной формуле, которую Netflix использует, чтобы не дать нам выспаться всю ночь.

Существуют различные подходы к анализу данных. Как правило, существует 4 типа анализа данных, которые включают в себя анализ того, что произошло (дескриптивная аналитика), почему что-то произошло (диагностическая аналитика), что произойдет (предиктивная аналитика) и что следует делать дальше. (Предписывающая аналитика).

Кроме того, как аналитик данных, вы будете использовать несколько аналитических методов и приемов для обработки данных и извлечения информации.

Популярным методом является регрессионный анализ, который включает в себя проверку связи между переменными, которые зависят друг от друга, чтобы определить, как изменение одной может повлиять на другую.

Несмотря на все сегодняшние разговоры о данных в сфере технологий, можно было бы подумать, что это что-то новое, но аналитика данных начала существовать не вчера, хотя большая часть этой области сосредоточена на современных разработках.

Существует богатый исторический контекст, который развился еще в 18 и 19 веках с появлением раннего статистического анализа.

Глядя на историческую эволюцию от ранней компьютерной эры в середине 20-го века, через внедрение программного обеспечения для работы с электронными таблицами, такого как Microsoft Excel, в 1980-х годах, до большого взрыва, которым стал Интернет и большие данные на рубеже тысячелетий, на протяжении всего пути. к сегодняшней прогнозной аналитике благодаря дарам науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), мы видим переход, вызванный технологическими достижениями, и то, как эта область значительно расширилась.

III. Основы данных

Данные — это совокупность фактов. Качество данных является важнейшим аспектом работы с данными, и все зависит от того, насколько точны, последовательны, полны, надежны и актуальны наши данные для поставленной задачи. Представьте данные как строительные блоки нашего процесса принятия решений.

Когда наши данные высокого качества (то есть они не содержат ошибок, остаются согласованными с течением времени, не имеют пробелов и поступают из надежных источников), это закладывает прочную основу для обоснованных решений и эффективных процессов.

Думайте об этом как о надежном GPS для вашей деловой поездки. Чистые данные не только экономят ваше время и усилия по очистке данных, но также укрепляют доверие между вашей командой и заинтересованными сторонами, делая всех более уверенными в знаниях и решениях, которые могут предоставить данные.

Кроме того, это инструмент экономии денег, предотвращающий дорогостоящие ошибки в инвестициях, маркетинге и операциях.

Более того, наличие чистых данных похоже на совершенствование ваших аналитических инструментов: оно гарантирует точность и надежность ваших моделей и прогнозов. Кроме того, в некоторых отраслях необходимо соблюдать требования соответствия и соблюдать этические нормы в отношении данных.

IV. Процесс анализа данных

Жизненный цикл анализа данных представляет собой серию этапов и действий, включенных в типичный проект анализа данных. В нем излагаются шаги от определения проблемы до предоставления действенных идей. Курс Google по анализу данных состоит из 6 шагов: спросить, подготовить, обработать, проанализировать, поделиться и действовать.

V. Инструменты и технологии

Один из способов различения полей — их инструменты. У врачей есть стетоскопы, скальпели и термометры, а у аналитиков — электронные таблицы, SQL и инструменты визуализации. Это некоторые распространенные инструменты анализа данных.

Электронная таблица — это программное обеспечение для вычислений и организации данных. Excel – наиболее распространенное приложение для работы с электронными таблицами. Язык структурированных запросов — SQL (произносится как «продолжение») — это язык программирования, созданный для управления базами данных.

R — это язык программирования, предназначенный для статистических вычислений, который также имеет возможности визуализации данных. Python — популярная альтернатива R, поскольку, помимо статистических вычислений, он имеет множество других применений.

Кроме того, существуют инструменты визуализации, которые делают понимание сложных наборов данных, облегчают взаимодействие данных и выявление ценной информации намного удобнее, чем раньше. Визуализация данных предполагает преобразование необработанных данных в визуальные представления, поэтому необходимы специальные инструменты, такие как Tableau и Power BI.

VI. Тематическое исследование

Я хочу подчеркнуть важность анализа данных на рынке контента с помощью Netflix. Рассмотрим этот псевдоанализ: когда вы вводите «Игра престолов» в строку поиска Netflix, он заполняет слова до того, как вы закончите печатать, даже если у них нет шоу, но Netflix продолжает возвращать свои шоу.

Для меня первый результат — «Ведьмак». Как вы думаете, почему? Зачем предлагать еще одно фэнтезийное шоу, основанное на другой серии вымышленных книг, действие которого происходит в средневековом мире магии и мечей? Почему бы не предложить «Оранжевый — хит сезона?»

Это анализ данных в действии. Помимо предложений по контенту, можно с уверенностью предположить, что продюсеры и руководители Los Gatos ожидали совпадения между зрителями GOT и теми, кто бросит монетку «Ведьмаку», прежде чем они выпишут миллионы долларов на производство оригинала Netflix.

Были данные, их проанализировали, и на основании этого было принято решение.

VII. Конфиденциальность данных и этика

Учитывая мой юридический опыт, соображения этической обработки и анализа данных мне особенно интересны, но я только пытаюсь представить анализ данных сегодня, а важность конфиденциальности данных необходимо обсудить более подробно в другой день, тем более что они слышат все, что мы говорим!

VIII. Начало работы с аналитикой данных

Все, кто хочет узнать больше об аналитике данных или только начинает, могут посмотреть эти интересные ресурсы:

Профессиональный сертификат Google Data Analytics : это отличный курс для начинающих, позволяющий заложить основу того, что вам понадобится в вашем путешествии по аналитике данных.

Сообщество «Женщины в Африке данных» (WiDA) : WiDA помогает женщинам развивать навыки работы с данными для карьеры, основанной на данных.

Аналитика данных: что это такое, как она используется и 4 основных метода : статья в Investopedia, в которой немного больше рассказывается о технических тонкостях анализа данных.

IX. Заключение

У каждого бизнеса есть свои цели, и путь к достижению этих целей обычно лежит через данные; Именно поэтому наши данные так важны сегодня: благодаря хорошей аналитике вы можете превратить статистику в результаты.

Я Джейсон, и меня заинтриговал мир данных. Надеюсь, я помог вам понять, о чем идет речь в этой области.

Если эта статья показалась вам интересной или вы только начинаете, удачи вам в дальнейшем изучении и отработке своих навыков. Чтобы узнать больше, вы можете прочитать статьи, специально посвященные любому из четырех типов анализа данных – я немного неравнодушен к прогнозной аналитике!

Наконец, не забывайте думать как аналитик данных каждый раз, когда вам нужно принять решение; Желаю вам впереди много удивительных открытий!