Ciclul de viață al analizei datelor explicat

Expansiunea digitală pe platforme sprijină personalizarea și personalizarea pentru a adăuga valoare serviciului clienți, fără a recunoaște acumularea masivă de date mari în fiecare cont de interacțiune. Consumul digital constant duce la o generare de date la fel de consistentă, pe care organizațiile le dobândesc pentru a aduce valoare afacerilor lor.

Deși extindeți informații valoroase, vă imaginați să vă scufundați într-o mare de date pentru a găsi aspecte benefice fără nicio strategie sau un instrument unic pentru a trece? Nu este atât de ușor, dar aici funcționează ciclul de viață a analizei datelor. La fel cum ciclul de viață al științei datelor funcționează pentru a curăța și modela datele, ciclul de viață de analiză a datelor ajută organizațiile să simplifice lucrul prin procesul de date mari pentru a extrage informații semnificative din seturi de date nestructurate.

Învață știința datelor pentru a câștiga avantaj în fața concurenților tăi

Ciclul de viață al analizei datelor este împărțit în șase pași, dar mai întâi, să aflăm mai multe despre analiza datelor!

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este o armă imperativă care ajută știința datelor să lucreze cu date nestructurate folosind diferiți pași. Utilizează analiza computațională sistematică pentru a interpreta datele și pentru a găsi modele și anomalii pe baza informațiilor care conțin. Aceste modele sunt evaluate și curățate în continuare pentru a crea o bază de date structurată și pentru a culege valori de date perspicace din structură.

Analiza datelor este o parte necesară a științei datelor. Acesta ajută companiile și organizațiile să utilizeze datele generate pentru procesul lor de luare a deciziilor, un instrument de îmbunătățire a activității lor prin resurse reduse pentru rezultate eficiente. Pe de altă parte, seturile de date fiabile pentru eficiență permit organizațiilor să facă predicții bazate pe statistici pentru a stabili obiective viitoare.

Folosind acești șase pași, să aflăm mai multe despre cum funcționează analiza datelor prin intermediul datelor nestructurate!

Ciclul de viață al analizei datelor

Această metodologie pas cu pas este eficientă pentru ciclul de viață de analiză a datelor pentru a gestiona proiecte reale de analiză a datelor. Poate ajuta la organizarea caracteristicilor datelor și a procesării acestora printr-o foaie de parcurs structurată. Fiecare etapă este semnificativă pentru a oferi datelor o direcție și pentru a le folosi pentru a lua decizii de afaceri valoroase. Cu analiza corectă, analiștii pot evalua dacă să meargă mai departe cu planurile preexistente sau să folosească o nouă abordare strategică. Iată toate cele șase etape ale ciclului de viață a analizei datelor.

Etapa 1: Descoperire

Ca punct de plecare al ciclului de viață de analiză a datelor, etapa servește drept bază pentru obținerea de informații, evaluarea resurselor disponibile, definirea domeniului de afaceri și găsirea defectelor în strategiile de afaceri pentru a le viza într-o ipoteză curată și a testa cu proiectul. Cel mai important aspect al acestei etape necesită o cantitate semnificativă de informații relevante.

Pe măsură ce echipa de analiză a datelor lucrează prin proiect și plan, ei lucrează la dezvoltarea unei înțelegeri aprofundate a contextului pentru a înțelege posibilele erori. Dacă lucrați la un proiect pentru a servi clienții, analizați cererea și găsiți punctele lipsă din proiect prin procesul de încadrare. Analizați în continuare aceste puncte pentru a crea ipoteze inițiale pentru a determina eșecul sau rezultatul favorabil al proiectului.

Etapa 2: Pregătirea datelor

Etapa de pregătire a datelor se referă la procesul de colectare a datelor pentru a le pregăti pentru pașii suplimentari care includ evaluarea și condiționarea, după care poate fi extinsă la procesul de construire a modelului pentru proiect. Procesul de colectare a datelor utilizează diverse surse, cuprinzând introducerea manuală, surse externe sau cea mai proeminentă, dispozitive digitale, cum ar fi dispozitivele bazate pe IoT. Pregătirea datelor permite informații importante prin intervale de timp și resurse restrictive, astfel încât analiștii să poată identifica instrumentele procesului de construire a modelelor.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Etapa 3: Planificarea modelului

Etapa de planificare a modelului pune accent pe analiza calității datelor și utilizarea unui sandbox de analiză pentru a stoca și a evalua seturi mari de date și pentru a alege modelul potrivit pentru proiect. Un sandbox analitic este un mediu care conține o parte din arhitectura globală a lacului de date utilizată pentru a procesa cantități mari de date. Big Data, datele web și datele rețelelor sociale pot fi procesate eficient într-o perioadă limitată, folosind instrumentele necesare din sandbox-ul de analiză.

Planificarea modelului este procesată în prezența unui sandbox de analiză în care echipa execută încărcarea datelor în trei pași.

• ETL (Extract Transform Load): necesită transformarea datelor pentru a se conforma regulilor de afaceri înainte de încărcare în sandbox.
• ELT (Extract Load Transform): Necesită ca datele să fie încărcate în sandbox înainte de a le transforma conform regulilor stabilite.
• ETLT (Extract Transform Load Transform): Combină cele două procese menționate și cuprinde două niveluri de transformare.

Echipa analizează în continuare datele pentru a evalua variabilele pentru a clasifica datele și pentru a găsi inconsecvențe pentru îmbunătățiri, cum ar fi valori ilogice, valori duplicate sau erori de ortografie. Curăță datele către o procesare mai ușoară a datelor pentru următorii pași din procesul de construire a modelului.

Etapa 4: Construirea modelelor

Seturile de date sunt construite în această etapă pentru analiză, testare și instruire pentru a crea și a executa în continuare modele bazate pe structura și evaluările planificate. Modelul dezvoltat este rulat într-un proces repetitiv de implementare pentru a evalua dacă modelul satisface obiectivele de afaceri planificate în proiecte în timp real sau nu. Deși procesul poate fi compilat într-o singură instanță, modificările consecvente ale clientului îl transformă adesea într-un proces repetitiv.

Deoarece procesul necesită încercări amănunțite pentru o performanță optimă, metodele de modelare statistică, cum ar fi arbori de decizie, rețele neuronale, tehnici de regresie și modelare aleatorie a pădurilor sunt, de asemenea, implementate pe modele pentru a compara calitatea și performanța modelului. Analiștii trebuie adesea să ruleze mai multe variante de model simultan pe proiecte diferite pentru a compara eficiența și a extinde cele mai bune rezultate.

Etapa 5: Rezultatul comunicării

Etapa de comunicare cere analiștilor să implice în mod activ clienții și părțile interesate în proiect și să analizeze complexitățile modelului, cerințele acestuia și dacă modelul stabilit oferă succes sau nu. Etapa necesită analiștilor să mențină o comunicare informativă care extinde toate detaliile și constatările posibile ale analizei, valoarea afacerii susținută în timpul creării modelului și un rezumat general al proiectului.

Proiectul s-ar putea să nu se încheie aici și ar cere analiștilor să facă mai multe modificări, conform indicațiilor clienților, dacă se constată că conține neconcordanțe. Cu toate acestea, rezolvarea problemelor este imperativă pentru a răspunde cerințelor clientului. Analiștii trebuie să articuleze procesul cât mai fluent și cât mai detaliat posibil pentru a furniza orice informații posibile.

Etapa 6: Operaționalizarea

Pasul se referă la efectuarea unei analize finale a proiectului și la pregătirea unui raport detaliat privind principalele constatări, coduri, briefing și alte documente pentru a-l extinde către părțile interesate ale autorității. În continuare, analiștii au înființat un proiect pilot pentru a rula într-un mediu reglementat și pentru a evalua eficacitatea acestuia într-un mediu aproape în timp real.

Proiectul este monitorizat pentru a vedea dacă respectă și oferă rezultate conform obiectivelor propuse. Dacă apar erori, analiștii se întorc în etape pentru a face modificări. Dacă modelul oferă cu succes rezultatele dorite, proiectul este extins pentru a rula într-un mediu live.

Alimentați-vă călătoria în domeniul științei datelor cu o certificare avansată

Vrei să afli mai multe despre știința datelor și analiză? Mergeți la programul de certificare avansată upGrad în știința datelor de la IIIT-Bangalore pentru a vă începe călătoria în știința datelor!

Programul este conceput special pentru studenții de inginerie, profesioniști IT, manageri de vânzări și oameni de comerț electronic pentru a-și consolida abilitățile de analiză a datelor pentru a păși în continuare pe piața științei datelor. Cursul combină abilitățile de bază de statistică și programare Python cu SQL avansat, analiză predictivă și vizualizare pentru a înțelege și a crea modele de știință a datelor folosind algoritmi avansați de învățare automată.

O industrie în evoluție cu o creștere potențială vertiginoasă trebuie să aibă persoane cu abilități relevante pentru industrie, iar acest curs va echipa cursanții cu curriculum-ul său dinamic. Cursanții primesc asistență suplimentară pe platforma upGrad, cu asistență în carieră la 360 de grade, disponibilitate 24/7 de asistență pentru studenți și educație de la experții de top din industrie.

Înscrie-te acum pentru a culege tot ce este mai bun din acest curs!

Concluzie

Ciclul de viață de analiză a datelor este un proces foarte orientat spre detalii, care utilizează șase etape aprofundate de evaluare și pregătire a datelor pentru a implementa modele bine structurate. Cunoașterea aspirațiilor proiectului și a obiectivelor de afaceri îi poate ajuta pe analiști să găsească o direcție pentru procesul lor de analiză a datelor. În calitate de analist, asigurați-vă că aveți ideea corectă a cererilor clienților pentru a vă pune în coadă resursele disponibile și pentru a le folosi pentru a face constatările și a îndeplini rezultatele necesare.