Wyjaśnienie cyklu życia analizy danych

Cyfrowa ekspansja na różne platformy sprzyja personalizacji i dostosowywaniu w celu dodania wartości do obsługi klienta, nie dostrzegając jednocześnie ogromnej akumulacji dużych zbiorów danych na każdym koncie interakcji. Konsekwentna konsumpcja cyfrowa prowadzi do równie spójnego generowania danych, które organizacje pozyskują, aby wnieść wartość do swojej działalności.

Chociaż udostępniasz cenne informacje, wyobraź sobie, że nurkujesz w morzu danych, aby znaleźć korzystne aspekty bez żadnej unikalnej strategii lub narzędzia, aby to zrobić? Nie takie proste, ale właśnie w tym miejscu działa cykl życia analizy danych. Podobnie jak cykl życia nauki o danych polega na czyszczeniu i modelowaniu danych, cykl życia analizy danych pomaga organizacjom uprościć pracę nad procesem big data w celu wydobycia znaczących spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych zestawów danych.

Naucz się analizy danych, aby zyskać przewagę nad konkurencją

Cykl życia analizy danych jest podzielony na sześć etapów, ale najpierw dowiedzmy się więcej o analizie danych!

Czym jest analiza danych?

Analiza danych to niezbędna broń wspierająca analitykę danych w pracy z nieustrukturyzowanymi danymi przy użyciu różnych etapów. Wykorzystuje systematyczną analizę obliczeniową do interpretacji danych oraz znajdowania wzorców i anomalii na podstawie zawartych informacji. Wzorce te są dalej oceniane i czyszczone w celu narysowania ustrukturyzowanej bazy danych i zebrania wnikliwych wartości danych ze struktury.

Analiza danych jest niezbędną częścią nauki o danych. Pomaga firmom i organizacjom w wykorzystywaniu wygenerowanych danych w procesie podejmowania decyzji, jest narzędziem usprawniającym ich pracę dzięki zmniejszonym zasobom w celu uzyskania wydajnych wyników. Z drugiej strony wiarygodne zestawy danych dotyczące wydajności umożliwiają również organizacjom dokonywanie prognoz opartych na statystykach w celu wyznaczania przyszłych celów.

Korzystając z tych sześciu kroków, dowiedzmy się więcej o tym, jak działa analiza danych na podstawie danych nieustrukturyzowanych!

Cykl życia analizy danych

Ta metodologia krok po kroku jest skuteczna w cyklu życia analizy danych w celu zarządzania rzeczywistymi projektami analizy danych. Może pomóc w organizowaniu funkcji danych i ich przetwarzaniu za pomocą ustrukturyzowanego planu działania. Każdy etap jest istotny, aby nadać danym kierunek i wykorzystać je do podejmowania wartościowych decyzji biznesowych. Dzięki prawidłowej analizie analitycy mogą ocenić, czy kontynuować istniejące plany, czy też wykorzystać nowe podejście strategiczne. Oto wszystkie sześć etapów cyklu życia analizy danych.

Etap 1: Odkrycie

Jako punkt początkowy cyklu życia analizy danych, etap ten służy jako podstawa do pozyskiwania informacji, oceny dostępnych zasobów, definiowania domeny biznesowej i znajdowania wad w strategiach biznesowych, aby skierować je w wyselekcjonowaną hipotezę i przetestować w projekcie. Najważniejszy aspekt tego etapu wymaga znacznej ilości odpowiednich informacji.

Gdy zespół analizy danych pracuje nad projektem i planem, pracuje nad dogłębnym zrozumieniem kontekstu, aby zrozumieć możliwe błędy. Jeśli pracujesz nad projektem służącym klientom, przeanalizuj zapotrzebowanie i znajdź brakujące punkty w projekcie poprzez proces kadrowania. Przeanalizuj te punkty dalej, aby stworzyć wstępne hipotezy określające niepowodzenie lub korzystny wynik projektu.

Etap 2: Przygotowanie danych

Etap przygotowania danych odnosi się do procesu zbierania danych w celu przygotowania ich do dalszych kroków obejmujących ocenę i kondycjonowanie, po czym można je rozszerzyć na proces budowy modelu dla projektu. Proces zbierania danych wykorzystuje różnorodne źródła, w tym ręczne wprowadzanie danych, źródła zewnętrzne lub najważniejsze, urządzenia cyfrowe, takie jak urządzenia oparte na IoT. Przygotowanie danych umożliwia uzyskanie ważnych informacji przy ograniczonych ramach czasowych i zasobach, dzięki czemu analitycy mogą zidentyfikować narzędzia procesu budowania modelu.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Etap 3: Planowanie modelu

Etap planowania modelu kładzie nacisk na analizę jakości danych i wykorzystanie piaskownicy analitycznej do przechowywania i oceny dużych zbiorów danych oraz wyboru odpowiedniego modelu dla projektu. Piaskownica analityczna to środowisko zawierające część ogólnej architektury jeziora danych używane do przetwarzania dużych ilości danych. Duże zbiory danych, dane internetowe i dane z mediów społecznościowych mogą być przetwarzane wydajnie w ograniczonym czasie przy użyciu wymaganych narzędzi w piaskownicy analitycznej.

Planowanie modelu jest przetwarzane w ramach piaskownicy analitycznej, w której zespół ładuje dane w trzech krokach.

• ETL (Extract Transform Load): Wymaga transformacji danych w celu zachowania zgodności z regułami biznesowymi przed załadowaniem do piaskownicy.
• ELT (Extract Load Transform): Wymaga załadowania danych do piaskownicy przed ich przekształceniem zgodnie z ustalonymi regułami.
• ETLT (Extract Transform Load Transform): Łączy dwa wspomniane procesy i obejmuje dwa poziomy transformacji.

Zespół dalej analizuje dane, aby ocenić zmienne w celu kategoryzacji danych i znalezienia niespójności w celu ulepszeń, takich jak nielogiczne wartości, zduplikowane wartości lub błędy ortograficzne. Oczyszcza dane w celu płynniejszego przetwarzania danych na potrzeby kolejnych etapów procesu budowania modelu.

Etap 4: Budowa modelu

Na tym etapie tworzone są zestawy danych do analizowania, testowania i uczenia w celu dalszego tworzenia i wykonywania modeli w oparciu o zaplanowaną strukturę i oceny. Opracowany model jest uruchamiany w ramach powtarzalnego procesu wdrażania w celu oceny, czy model spełnia zaplanowane cele biznesowe w projektach realizowanych w czasie rzeczywistym, czy też nie. Chociaż proces można skompilować w jednym wystąpieniu, spójne zmiany klienta często powodują, że jest to proces powtarzalny.

Ponieważ proces wymaga dokładnych prób w celu uzyskania optymalnej wydajności, metody modelowania statystycznego, takie jak drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, techniki regresji i modelowanie lasów losowych, są również wdrażane w modelach w celu porównania jakości i wydajności modelu. Analitycy często muszą uruchamiać wiele wariantów modeli jednocześnie w różnych projektach, aby porównać wydajność i rozszerzyć najlepsze wyniki.

Etap 5: Wynik komunikacji

Etap komunikacji wymaga od analityków aktywnego zaangażowania klientów i interesariuszy w projekt oraz przeanalizowania zawiłości modelu, jego wymagań oraz tego, czy ustalony model przynosi sukces, czy nie. Ten etap wymaga od analityków utrzymywania komunikacji informacyjnej, rozszerzającej wszystkie możliwe szczegóły i wnioski z analizy, wartości biznesowej utrzymywanej podczas tworzenia modelu oraz ogólnego podsumowania projektu.

Projekt może się na tym nie zakończyć i wymagałby od analityków wprowadzenia kilku zmian zgodnie z zaleceniami klientów, jeśli okaże się, że zawiera jakiekolwiek niespójności. Jednak rozwiązywanie problemów jest niezbędne do spełnienia wymagań klienta. Analitycy muszą wyartykułować proces tak płynnie i szczegółowo, jak to możliwe, aby dostarczyć wszelkich możliwych informacji.

Etap 6: Operacjonalizacja

Ten krok polega na przeprowadzeniu jednej końcowej analizy projektu i przygotowaniu szczegółowego raportu na temat kluczowych ustaleń, kodeksów, odpraw i innych dokumentów w celu rozszerzenia go na interesariuszy władz. Następnie analitycy przygotowali projekt pilotażowy do uruchomienia w regulowanym środowisku i ocenili jego skuteczność w środowisku niemal w czasie rzeczywistym.

Projekt jest monitorowany w celu sprawdzenia, czy jest zgodny z sugerowanymi celami i przynosi rezultaty. Jeśli wystąpią błędy, analitycy cofają się etapami, aby wprowadzić zmiany. Jeśli model pomyślnie przyniesie pożądane wyniki, projekt zostanie rozszerzony, aby działał w środowisku na żywo.

Napędzaj swoją przygodę z nauką o danych dzięki zaawansowanej certyfikacji

Chcesz dowiedzieć się więcej o data science i analityce? Udaj się do upGrad Advanced Certificate Program in Data Science z IIIT-Bangalore, aby rozpocząć swoją przygodę z nauką o danych!

Program jest specjalnie zaprojektowany dla początkujących inżynierów, specjalistów IT, menedżerów sprzedaży i osób zajmujących się handlem elektronicznym, aby wzmocnić ich umiejętności w zakresie analizy danych, aby dalej wkroczyć na rynek nauki o danych. Kurs łączy podstawowe umiejętności programowania statystycznego i Pythona z zaawansowanym SQL, analizą predykcyjną i wizualizacją w celu zrozumienia i tworzenia modeli nauki o danych przy użyciu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego.

Rozwijająca się branża z potencjalnym gwałtownym wzrostem musi mieć osoby o umiejętnościach odpowiednich dla branży, a ten kurs wyposaży uczniów w dynamiczny program nauczania. Uczniowie otrzymują dalszą pomoc na platformie upGrad z całodobowym wsparciem kariery, całodobowym wsparciem dla studentów i edukacją od wiodących ekspertów branżowych.

Zapisz się teraz, aby czerpać jak najwięcej z tego kursu!

Wniosek

Cykl życia analizy danych to bardzo szczegółowy proces, który wykorzystuje sześć dogłębnych etapów oceny i przygotowania danych w celu wdrożenia dobrze ustrukturyzowanych modeli. Znajomość aspiracji projektowych i celów biznesowych może pomóc analitykom znaleźć kierunek dla ich procesu analizy danych. Jako analityk zadbaj o właściwe wyobrażenie o wymaganiach klientów, aby ustawić dostępne zasoby w kolejce i wykorzystać je do dokonania ustaleń i spełnienia wymaganych wyników.