Применение анализа данных будет включать в себя несколько различных шагов, а не просто анализ данных, которые вы собрали, особенно в некоторых из более продвинутых проектов анализа, большая часть необходимой работы будет выполняться заранее, например как со сбором, интеграцией и подготовкой данных. Затем мы можем перейти к той части, где мы разрабатываем, тестируем и анализируем имеющиеся у нас аналитические модели, чтобы убедиться, что они дают точные результаты.

Процесс аналитики начнется с самого начала, когда мы будем работать над сбором данных. Именно здесь специалист по данным и его команда будут определять информацию, которую им нужно найти и собрать для конкретного аналитического приложения, а затем они продолжат работать самостоятельно или с некоторыми ИТ-специалистами и инженерами данных, чтобы собрать все это. собрал данные для потребления человеком.

Данные из разных источников иногда могут быть объединены с помощью процедуры интеграции данных, преобразованы в общий формат, а затем загружены в так называемую аналитическую систему. Вам доступен ряд таких систем, включая хранилище данных, базу данных NoSQL и кластер Hadoop.

В некоторых других ситуациях процесс сбора будет немного отличаться. В этом случае процесс сбора может состоять из извлечения соответствующего подмножества из потока необработанных данных, поступающих в ваше хранилище, и последующего перемещения его во второй и отдельный раздел в системе. Это можно сделать, чтобы обеспечить анализ информации, при этом никакая работа, которую вы выполняете, не влияет на набор данных в целом.

После того, как мы смогли собрать нужные нам данные и расположили их на месте, следующим шагом, над которым нам нужно работать, является поиск и последующее устранение любых проблем с качеством, которые есть в данных. Мы хотим устранить любые проблемы с качеством, которые потенциально могут повлиять на точность наших приложений, по мере продвижения вперед. Это может включать в себя ряд различных процессов, включая очистку данных и профилирование данных, чтобы гарантировать, что информация в нашем наборе данных будет как можно более согласованной, а повторяющиеся записи и ошибки могут быть устранены.

В дополнение к тому, что мы смогли сделать до сих пор, есть дополнительная работа по подготовке данных, на которой мы должны сосредоточиться. Эта работа важна, потому что она будет манипулировать и систематизировать данные, которые вы планируете использовать в анализе. Вам следует добавить некоторые политики управления данными, чтобы данные оставались в рамках стандартов вашей компании и чтобы все делалось в соответствии с отраслевыми стандартами.

Когда вы достигнете этой точки, процесс анализа данных начнется всерьез. Специалист по данным собирается построить аналитическую модель, работающую с некоторыми инструментами прогнозного моделирования или программного обеспечения для аналитики. Есть ряд языков программирования, на которых мы также можем сосредоточиться, включая SQL, R, Scala и Python, чтобы выполнить работу. Сначала модель будет работать с частичным набором данных, потому что это один из лучших способов проверить точность, присутствующую в этой модели.

Конечно, первый тест не будет таким точным, как хотелось бы, а это значит, что специалисту по данным придется пересматривать модель по мере необходимости и тестировать снова. Это процесс, известный как обучение модели, и мы продолжаем работать с ним до тех пор, пока get не соберет все части вместе и модель не заработает так, как мы задумали.

Наконец, мы собираемся запустить модель на так называемой производственной модели. Это означает, что модель будет работать с полным набором данных. Это будет сделано один раз, потому что это поможет нам удовлетворить конкретную потребность в информации. Затем бывают случаи, когда это будет делаться на постоянной основе, каждый раз, когда мы обновляем данные.

В некоторых случаях приложения аналитики можно настроить таким образом, чтобы они автоматически запускали бизнес-операции. Например, мы можем увидеть, как это происходит с некоторыми сделками с акциями, которые собирается использовать фирма, предоставляющая финансовые услуги. В противном случае последним этапом этого процесса анализа данных является сообщение результатов, полученных с помощью аналитических моделей, которые вы использовали, руководителям предприятий и другим конечным пользователям, чтобы помочь им принять важные решения.

Есть несколько различных методов, которые вы можете использовать, чтобы это произошло, но наиболее распространенный метод для работы здесь — это визуализация данных. Это означает, что специалист по данным и любая команда, с которой они работают, будут извлекать информацию, которую они собрали, из модели, а затем превращать ее в диаграмму или инфографику другого типа. Это сделано для того, чтобы облегчить понимание результатов.

Еще одна вещь, на которую нам нужно обратить внимание, заключается в том, что мы должны рассмотреть разнообразие статистических методов, которые у нас есть в нашем анализе данных, а затем решить, как мы можем использовать каждый из них. Есть несколько, которые действительно хороши в этом, но часто это будет зависеть от того, чего мы хотели бы достичь со всем этим. Но сначала нам нужно взглянуть на них и на то, как они помогут нам получить желаемые результаты. Некоторые из лучших статистических методов, которые вы, возможно, захотите рассмотреть для своего проекта, включают:

  • Общая линейная модель. Это будет обобщение линейной регрессии на случай наличия двух или более зависимых переменных, на которые вам нужно полагаться.
  • Обобщенная линейная модель. Эта может звучать как другая модель, но она немного отличается. Это будет расширение и лучше всего работает, когда ваши зависимые переменные более дискретны.
  • Структурное моделирование уравнение. Этот конкретный тип моделирования можно использовать, когда вы хотите оценить некоторые скрытые структуры, которые были измерены на основе переменных вашего манифеста.
  • Теория отклика элемента: с этими типами моделей они будут использоваться, чтобы помочь нам оценить только одну из переменных, которые скрыты от переменных, которые измеряются бинарно.

См. полную статью здесь: https://www.djuices.com/the-data-analytics-process/

Первоначально опубликовано на https://www.djuices.com 20 июля 2021 г.