Ham Verileri Çalışabilir Olabilme Bilgilerine Dönüştürmek İçin Karmaştıran Verileri ve Verileri dağıtmak - mankenler

Ham verilerinizi uygulanabilir bilgilere dönüştürmek, elde ettiğiniz veriden ilerlemenin ilk adımıdır Gerçekten size fayda sağlayacak birşeyler toplar. İş merkezli veri bilimcileri, ham veriden içgörüler üretmek için veri analizi kullanır.

Analitik türlerini belirleme

Aşağıda sıralı olarak, artan karmaşıklık derecesine göre, büyük olasılıkla karşılaşacağınız dört veri analizi türü vardır:

• Betimsel analitik: Bu tür analitik "Ne oldu? "Betimsel analitik geçmişe ve güncel verilere dayanmaktadır. Bir iş analisti veya iş merkezli bir veri bilimcisi, modern iş zekasını betimleme analitiği üzerine dayandırır.

• Teşhis analitiği: Bu türden analitiği, "neden bu özel bir şey oldu" sorusunun cevabını bulmak için kullanıyorsunuz. "Ya da" neyin yanlış gitti " "Teşhis analitiği, herhangi bir veri odaklı girişimin alt bileşenlerinin başarısını veya başarısızlığını çıkarmak ve bunları çıkarmak için yararlıdır.

• Tahmini analitik: Bu tür analitik geçmişe ve mevcut verilere dayansa da, tahmini analitik betimsel analitikten bir adım daha ileri gider. Tahminli analitik , gelecekteki bir olayı veya eğilimi tahmin etmek için karmaşık model oluşturma ve analiz içerir. Bir ticari bağlamda, bu analizler iş merkezli veri bilimcisi tarafından gerçekleştirilecektir.

• Reçeteli analitik: Bu tür analitik, bilinçli analitik temelli bilinçli bir işlemle süreçleri, yapıları ve sistemleri optimize etmeyi amaçlar; esas olarak, gerçekleşecek olanın bilinçli bir tahmine dayalı olarak ne yapmanız gerektiğini anlatır. Hem iş analistleri hem de iş merkezli veri bilimcileri reçeteli analitik üretebilir, ancak yöntemleri ve veri kaynakları farklıdır.

İdeal olarak, bir işletme her dört veri analitik türünde de yer almalı, ancak reçeteli analitik veri içgörülerinden değer üretmenin en doğrudan ve etkili aracıdır.

Analitikte karşılaşılan sık karşılaşılan zorlukları belirleme

Analytics, girişimde genellikle en az iki zorluk oluşturuyor. İlk olarak, kuruluşlar genellikle analitik özel beceri setleriyle yeni iş bulma konusunda çok zorlanırlar. İkincisi, nitelikli analistler bile, karmaşık bilgileri yöneticilerin karar alıcıları için anlaşılabilir bir şekilde iletmekte zorlanırlar.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için organizasyon, analitik ürünleri değerlendirecek ve kabul eden bir kültür yaratmalı ve beslemelidir. İşletme, organizasyonun her seviyesini eğitmek için çalışmalıdır, böylece yönetim temel bir analitik kavrama ve bunları gerçekleştirerek başarılabilir başarıya sahiptir.

Diğer taraftan, iş merkezli veri bilimcileri, genel olarak iş hakkında ve bilhassa eldeki işin sağlam bir anlayışıyla ilgili çok sağlam bir çalışma bilgisine sahip olmalıdır. Güçlü bir iş bilgisi, herhangi bir iş merkezli veri bilimcisinin üç ana gereksiniminden biridir; diğer ikisi güçlü bir kodlama zekası ve matematik ve istatistiksel modelleme yoluyla güçlü nicel analiz becerileri olmaktır.

Ham verileri hareket ettirilebilir yorumlara dönüştürmek

Veri sürtüşme, verileri verilere dönüştürmek için gerekli olan çalışmaların önemli bir bölümünü oluşturuyor. Ham verileri analitik oluşturmak için neredeyse daima veri çekişimi kullanmanız gerekir - verileri temizlemek ve bir formata ve yapıdan diğerine dönüştürmek için kullandığınız işlemler ve prosedürler, böylece veriler doğru ve Analitik araç ve komut formatında tüketim gerekiyor.

Aşağıdaki liste, veri sürüklemeyle alakalı en çok kullanılan bazı uygulamaları ve konuları vurgulamaktadır:

• Veri çıkarma: İş merkezli veri bilimcisi, öncelikle hangi veri kümesinin sorunla alakalı olduğunu belirlemeli ve daha sonra sorunu çözmek için gereken yeterli miktarda veriyi çıkarın.

• Veri parçalama: Veri madenciliği, veri madenciliği yoluyla çıkarılan ham verilerin temizlenmesini ve daha sonra verilerin daha rahat tüketilmesini sağlayan bir biçime dönüştürülmesini gerektirir (Bu çıkarma işlemi genel olarak veri madenciliği olarak adlandırılır.). (Mung, tanımlanamayan bir şeyi tanınmayan bir şeye dönüştürmek için yıkıcı bir süreç olarak yaşamı başlattı, bu nedenle Mash Im Good No ya da Mung ifadesini kullandı.)

• Veri yönetimi: Veri yönetişim standartları kullanılan standartlardı elle ve otomatik veri kaynaklarının eldeki modelin veri standartlarına uygun olmasını sağlamak için bir kalite kontrol önlemi olarak. Veri yönetilme standartları, depolandığı ve kullanıma hazır hale getirildiğinde verinin doğru ayrıntıda olması için uygulanmalıdır.

  Granülarite , bir veri kümesinin ayrıntı düzeyinin bir ölçüsüdür. Veri ayrıntı düzeyi, verilerin bölünmüş olduğu alt gruplamaların göreli boyutu tarafından belirlenir.

• Veri mimarisi: BT mimarisi anahtardır. Verileriniz ayrı, sabit depolarda - bu meşhur veri silolarında izole edilirse, herkes şikayet eder - o zaman belirli bir iş alanındaki birkaç kişiye açıktır. Silinmiş veri yapıları, bir kuruluşun verisinin çoğunluğunun yalnızca kuruluş tarafından kullanılmak üzere kullanılamadığı senaryolara neden olur. (Tabii ki, silinmiş veri yapıları inanılmaz derecede israf verici ve verimsizdir.)

Hedefiniz kuruluşunuzun işletme verisinden en iyi değeri ve içeriği elde etmekse, verilerin merkezi bir veri ambarında saklanmasını ve ayrı silolarda değil.