Che cos'è l'analisi dei dati e perché è importante?

L'analisi dei dati è il processo di valutazione dei dati utilizzando strumenti analitici e statistici per scoprire informazioni utili e aiuti nel processo decisionale aziendale. Esistono diversi metodi di analisi dei dati tra cui data mining, analisi del testo, business intelligence e visualizzazione dei dati.

Come viene eseguita l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati fa parte di un processo più ampio di derivazione della business intelligence. Il processo include uno o più dei seguenti passaggi:

• Definizione degli obiettivi: Ogni studio deve iniziare con una serie di obiettivi aziendali chiaramente definiti. Gran parte delle decisioni prese nel resto del processo dipende da quanto chiaramente gli obiettivi dello studio sono stati dichiarati.
• Domande in posa: Viene fatto un tentativo di porre una domanda nel dominio del problema. Ad esempio, le auto sportive rosse cadono in incidenti più spesso di altre?
• Raccolta dati: I dati relativi alla domanda devono essere raccolti dalle fonti appropriate. Nell'esempio sopra riportato, i dati potrebbero essere raccolti da una varietà di fonti, tra cui: DMV o rapporti di incidenti della polizia, reclami di assicurazione e dettagli di ospedalizzazione. Quando i dati vengono raccolti usando i surverys, è necessario un questionario da presentare ai soggetti. Le domande dovrebbero essere opportunamente modellate per il metodo statistico utilizzato.
• Wrangling dei dati: I dati grezzi possono essere raccolti in diversi formati. I dati raccolti devono essere puliti e convertiti in modo che gli strumenti di analisi dei dati possano importarli. Per il nostro esempio, potremmo ricevere segnalazioni di incidenti DMV come file di testo, richieste di risarcimento da un database relazionale e dettagli di ospedalizzazione come API. L'analista di dati deve aggregare queste diverse forme di dati e convertirli in una forma adatta agli strumenti di analisi.
• Analisi dei dati: Questo è il passaggio in cui i dati puliti e aggregati vengono importati negli strumenti di analisi. Questi strumenti ti permettono di esplorare i dati, trovare schemi in esso e chiedere e rispondere a domande what-if. Questo è il processo attraverso il quale senso sono fatti i dati raccolti nella ricerca mediante una corretta applicazione dei metodi statistici.
• Tracciare conclusioni e fare previsioni: Questo è il passo in cui, dopo un'analisi sufficiente, si possono trarre conclusioni dai dati e si possono fare previsioni appropriate. Queste conclusioni e previsioni possono quindi essere riassunte in un rapporto consegnato agli utenti finali.

Vediamo ora in dettaglio i metodi di analisi dei dati in particolare.

Estrazione dei dati

Il data mining è un metodo di analisi dei dati per la scoperta di pattern in grandi set di dati utilizzando i metodi Come diventare uno scienziato di dati Come diventare un scienziato dei dati La scienza dei dati è passata da un termine recentemente coniato nel 2007 ad essere uno dei più ricercati discipline oggi. Ma cosa fa uno scienziato di dati? E come puoi entrare in campo? Ulteriori informazioni su statistiche, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e database. L'obiettivo è trasformare i dati grezzi in informazioni aziendali comprensibili. Questi potrebbero includere l'identificazione di gruppi di record di dati (noti anche come analisi di cluster) o l'identificazione di anomalie e dipendenze tra gruppi di dati.

Applicazioni del data mining:

• Il rilevamento anomico può elaborare enormi quantità di dati (“grandi dati”) e identificare automaticamente i casi anomali, possibilmente per esclusione dal processo decisionale o individuazione di frodi (ad esempio frodi bancarie).
• Apprendimento delle abitudini di acquisto dei clienti. Le tecniche di apprendimento automatico possono essere utilizzate per modellare le abitudini di acquisto dei clienti e determinare gli articoli acquistati frequentemente.
• Il clustering può identificare gruppi precedentemente sconosciuti all'interno dei dati.
• La classificazione viene utilizzata per classificare automaticamente le voci di dati in bin predefiniti. Un esempio comune è la classificazione dei messaggi di posta elettronica come “spam” o “non spam” e fare in modo che il sistema impari dall'utente.

Analisi del testo

L'analisi del testo è il processo per ricavare informazioni utili dal testo. Si ottiene elaborando informazioni testuali non strutturate, estrapolando significativi tempi di salvataggio numerici con operazioni di testo in Excel Risparmio di tempo con le operazioni di testo in Excel Excel può fare magie con i numeri e può gestire i personaggi altrettanto bene. Questo manuale mostra come analizzare, convertire, sostituire e modificare il testo all'interno di fogli di calcolo. Queste basi ti consentiranno di eseguire trasformazioni complesse. Leggi ulteriori indici dalle informazioni e rendi disponibili le informazioni agli algoritmi statistici e di apprendimento automatico per ulteriori elaborazioni.

Il processo di estrazione del testo include uno o più dei seguenti passaggi:

• Raccolta di informazioni da varie fonti tra cui web, file system, database, ecc.
• Analisi linguistica che include l'elaborazione del linguaggio naturale.
• Riconoscimento di modelli (ad esempio riconoscimento di numeri di telefono, indirizzi e-mail, ecc.)
• Estrarre informazioni di sintesi dal testo, come le frequenze relative delle parole, determinare le somiglianze tra i documenti, ecc.

Esempi di applicazioni di analisi del testo:

• Analisi delle risposte al sondaggio aperto. Queste indagini sono di natura esplorativa e includono domande aperte relative all'argomento in questione. Gli intervistati possono quindi esprimere le proprie opinioni senza essere vincolati a un particolare formato di risposta.
• Analisi di e-mail, documenti, ecc. Per filtrare “giunca”. Ciò include anche la classificazione automatica dei messaggi in contenitori predefiniti per il routing a diversi reparti.
• Indagare i concorrenti eseguendo la scansione dei loro siti Web. Questo potrebbe essere usato per ricavare informazioni sulle attività della concorrenza.
• Applicazioni di sicurezza in grado di elaborare i file di registro per il rilevamento delle intrusioni.

Business Intelligence

Business intelligence Come utilizzare Cortana per analizzare i dati con Power BI Come utilizzare Cortana per analizzare i dati con Power BI Eager per semplificare l'analisi dei dati? Ottieni risposte veloci da Cortana con questa guida. Leggi di più trasforma i dati in informazioni utilizzabili per scopi aziendali e può essere utilizzato nel processo decisionale strategico e tattico di un'organizzazione. Offre un modo per le persone di esaminare le tendenze dai dati raccolti e ricavarne approfondimenti.

Alcuni esempi di business intelligence usati oggi:

• Decisioni operative di un'organizzazione come l'inserimento di prodotti e la determinazione del prezzo.
• Identificare nuovi mercati, valutare la domanda e l'idoneità dei prodotti per diversi segmenti di mercato.
• Previsioni di budgeting e rolling.
• Utilizzo di strumenti visivi come mappe di calore, tabelle pivot e mappatura geografica.

Visualizzazione dati

Visualizzazione dei dati Visualizzazione istantanea di dati e informazioni con Google Fusion Tables Visualizzazione istantanea di dati e informazioni con Google Fusion Tables Sia che si tratti di creare un report per lavoro o semplicemente di rappresentare informazioni sul proprio blog in modo grafico, le tabelle di Google Fusion possono Aiuto. Google Fusion è in realtà una funzionalità integrata in ... Read More si riferisce molto semplicemente alla rappresentazione visiva dei dati. Nel contesto dell'analisi dei dati, significa utilizzare gli strumenti di statistica, probabilità, tabelle pivot e altri artefatti per presentare i dati visivamente. Rende i dati complessi più comprensibili e utilizzabili.

L'aumento della quantità di dati viene generato da un numero di sensori nell'ambiente (indicato come “Internet delle cose” o “IOT”). Questi dati (indicati come “grandi dati”) presenta sfide nella comprensione di quali possono essere facilitati utilizzando gli strumenti di visualizzazione dei dati. La visualizzazione dei dati viene utilizzata nelle seguenti applicazioni.

• Estrazione di dati di riepilogo dai dati grezzi di IOT.
• Utilizzo di un grafico a barre per rappresentare le prestazioni di vendita in più trimestri.
• Un istogramma mostra la distribuzione di una variabile come il reddito dividendo l'intervallo in bin.

La visualizzazione dei set di dati di Google 7 Risultati di ricerca di Dataset di Google stupefacenti che puoi utilizzare ora 7 Risultati di ricerca di Dataset di Google stupefacenti che puoi utilizzare Ora Il nuovo motore di ricerca di set di dati di Google aiuta i ricercatori a riversare grandi set di dati da fonti pubbliche. Leggi altro è un ottimo esempio di come i grandi dati possano guidare visivamente il processo decisionale.

Analisi dei dati in revisione

L'analisi dei dati viene utilizzata per valutare i dati con strumenti statistici per scoprire informazioni utili. A tal fine vengono utilizzati diversi metodi, tra cui data mining, analisi del testo, business intelligence e visualizzazione dei dati.

Hai usato l'analisi dei dati nella tua organizzazione per modellare qualcosa? Com'è stata la tua esperienza? Hai qualche utile intuizione da offrire? Per favore fateci sapere nei commenti qui sotto.

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