Анализ данных в машинном обучении и науке о данных
Анализ данных является важной темой в машинном обучении и науке о данных. Анализ данных, как следует из названия, представляет собой процедуру изменения, обработки и очистки необработанных данных с целью получения полезных и актуальных данных, которые помогут специалистам по данным в вынесении суждений.
В этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение об анализе данных анализе.
Что такое анализ данных?
Процесс очистки, манипулирования и превращения необработанных данных в полезную информацию, которая может помочь специалистам по данным в принятии более эффективных решений, известен как анализ данных. Этот метод помогает снизить риски, связанные с принятием решений, предлагая полезную информацию и факты, которые обычно отображаются в виде диаграмм, графиков, таблиц и графиков.
Что такое процесс анализа данных?
Теперь посмотрим, как это работает. Процесс анализа данных, этапы, включает в себя сбор всей информации, ее обработку, изучение данных и их применение для обнаружения закономерностей и других идей. Шаги следующие:
Сбор требований к данным
Подумайте о цели вашего анализа, данных, которые вы будете анализировать, и виде анализа, который вы планируете применить.
Сбор данных
Пришло время собрать информацию из ваших источников, используя критерии, которые вы установили. Примеры источников включают тематические исследования, анкеты, опросы, интервью и фокус-группы. Убедитесь, что собранная вами информация настроена для анализа.
Очистка данных
Поскольку не вся информация, которую вы собрали, будет полезной, пришло время очистить ее. На этом этапе удаляются пробелы, повторяющиеся записи и опечатки. Перед отправкой на анализ данные должны быть очищены.
Анализ данных
В этом случае вам нужно программное обеспечение и другие инструменты, чтобы читать, понимать и делать выводы из данных. Пара инструментов для анализа данных — Excel, Python и R.
Визуализация данных
Визуализация данных — это процесс графического представления информации, чтобы ее могли прочитать и понять другие. Ваша информация может быть представлена с использованием широкого спектра инструментов, включая графики, карты, маркеры и диаграммы. Визуализация помогает вам находить важные сведения, сопоставляя наборы данных и определяя взаимосвязи.
Преимущества анализа данных в моделях машинного обучения и науки о данных
Вот несколько объяснений того, почему анализ данных имеет решающее значение для машинного обучения и науки о данных.
Расширенные методы решения проблем
Делая осознанный выбор, вы увеличиваете свои шансы на успех. Для специалистов по данным и аналитиков данные дают информацию. Цель этого пути вам ясна.
Узнать более конкретные детали
Для обоснованных суждений требуются данные, но есть и другие факторы. Необходимо, чтобы рассматриваемые данные были точными. Вы можете проанализировать данные перед их подачей в модель машинного обучения с помощью анализа данных.
Типы методов анализа данных
Мы должны быстро просмотреть основные категории анализа, прежде чем переходить к ключевым типам методологий анализа данных. Начиная с категории описательного и заканчивая предписывающим анализом, сложность и трудоемкость оценки данных возрастают, но также увеличивается и добавленная стоимость для компании.
Описательный анализ
Любое аналитическое размышление должно начинаться с метода описательного анализа, который стремится дать объяснение тому, что произошло. Это достигается за счет организации, изменения и интерпретации необработанных данных из различных источников для получения полезных данных, полезных для вашей фирмы. Описательный анализ имеет решающее значение, потому что он позволяет нам эффективно сообщать о наших выводах.
Исследовательский анализ
Основная цель исследовательского анализа — исследовать. До этого еще не было понимания того, как переменные и данные связаны друг с другом. После изучения данных исследовательский анализ дает вам возможность устанавливать связи, выдвигать идеи и находить решения определенных проблем. Интеллектуальный анализ данных является типичной областью его применения.
Диагностический анализ
Предоставляя аналитикам и руководителям надежное контекстуальное понимание того, почему что-то произошло, аналитика диагностических данных расширяет их возможности. Знание причин и способов события позволит вам определить точные подходы к решению проблемы.
Прогнозный анализ
При прогнозирующем подходе вы можете предсказать, что произойдет, заглянув в будущее. Для этого он использует машинное обучение и искусственный интеллект в дополнение к результатам описательного, исследовательского и диагностического анализа. Таким образом, вы можете исследовать свои данные, чтобы найти связи, несчастные случаи и будущие тенденции, а также потенциальные проблемы или неэффективность. С помощью прогнозного анализа вы можете планировать и создавать проекты, которые не только улучшат ваши многочисленные операционные процессы, но и дадут вам важное конкурентное преимущество. Вы можете создать хорошо информированный прогноз того, как будут развиваться события, если сможете использовать данные, чтобы понять, почему возникла тенденция, закономерность или событие.
Предписывающий анализ
Еще один из лучших методов анализа. Стратегии предписывающих данных отличаются от прогнозного анализа тем, что они концентрируются на использовании шаблонов или тенденций для создания гибких практических планов действий.
Что ж, если вам понравилась эта статья, вы можете ознакомиться с моими статьями, чтобы найти больше интересных статей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заключение
Если вы нашли эту статью полезной, оцените ее, похлопав в ладоши, и следите за мной, чтобы не пропустить другие интересные статьи. Что ж, у меня для вас хорошие новости: я буду приносить больше статей, объясняющих концепции и модели машинного обучения с помощью кодов, так что оставьте комментарий и расскажите, насколько вы взволнованы этим.
