Popularne metody analizy Big Data

W artykule skupiono się na metodach analizy danych. Najczęściej wykorzystywane są w dziedzinie analizy eksploracji danych. Są to analiza opisowa i analiza diagnostyczna. Oprócz analizy predykcyjnej, analizy instrukcji.

Kiedy pytani są analitycy, którzy są nowicjuszami w dziedzinie analizy eksploracji danych. Jakie są najważniejsze kompetencje analityka data mining? Udzielili szerokiego wachlarza odpowiedzi.

W rzeczywistości istnieje tylko jedna najważniejsza zdolność w dziedzinie eksploracji i analizy danych. Umiejętność przekształcania danych w miarodajne spostrzeżenia. I niech to będzie zrozumiałe dla laików.

Aby pomóc Ci lepiej zrozumieć znaczenie analizy danych. Zwłaszcza jeśli chodzi o wydobywanie wartości danych. Niezbędne jest użycie kilku narzędzi. Jedno z tych narzędzi nazywa się analizą czterowymiarową.

Mówiąc najprościej, analizę można podzielić na cztery kluczowe podejścia.

Najpierw analiza opisowa: co się stało?

Jest to najczęstsza metoda analizy. W biznesie takie podejście dostarcza ważnych wskaźników dla analityków danych. Zapewnia również miarę działalności.

Na przykład miesięczne rachunki za przychody i straty. Analitycy danych mogą przekazywać te rachunki. Uzyskaj dużo danych o klientach. Poznaj informacje geograficzne klientów. Jest jedną z metod „analizy opisowej”. Używaj narzędzi wizualnych. Potrafi skutecznie wzbogacić informacje dostarczane przez analizę opisową.

Po drugie, analiza diagnostyczna: dlaczego tak się dzieje?

Kolejnym krokiem w opisowej analizie danych jest analiza danych diagnostycznych. Opisz dane, oceniając je. Narzędzia do analizy diagnostycznej umożliwiają analitykom danych dogłębną analizę danych. I przejdź do sedna danych.

Dobrze zaprojektowany Dashboard BI może być oparty na szeregach czasowych. Wykonaj odczyt danych, filtrowanie funkcji i drążenie danych. Aby lepiej analizować dane.

Po trzecie, analiza predykcyjna: co może się stać?

Analiza predykcyjna służy głównie do prognozowania. Przewiduj prawdopodobieństwo przyszłych wydarzeń. Przewiduj wymierną wartość. Albo oszacowanie, kiedy coś się wydarzy. Wszystko to można zrobić za pomocą modeli predykcyjnych.

Modele prognostyczne często wykorzystują do prognozowania dane zmienne. Różnorodność członków danych jest ściśle związana z przewidywanymi wynikami.

Prognozowanie może pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji w niepewnym środowisku. Modele prognostyczne są również ważną metodą stosowaną w wielu dziedzinach.

Po czwarte, analiza dyrektyw: co należy zrobić?

Kolejnym krokiem w analizie wartości i złożoności danych jest analiza instrukcji. Model instrukcji analizuje głównie następujące treści. "Co się stało?" "Dlaczego to się stało?" "Co może się stać." Aby pomóc użytkownikom zdecydować, jakie działania podjąć. Zazwyczaj analiza typu instrukcji nie jest używana w izolacji. To po wykonaniu wszystkich poprzednich metod. Wreszcie stosuje się metodę analizy.

Na przykład analiza planowania ruchu uwzględnia odległość każdej trasy. Uwzględnia prędkość każdej trasy. Uwzględnia również aktualną kontrolę ruchu i inne czynniki. Aby pomóc wybrać najlepszą trasę do domu.

Każda z tych metod analizy jest bardzo pomocna w analizie biznesowej. Dotyczy to również wszystkich aspektów analizy danych.