Объяснение жизненного цикла аналитики данных

Цифровая экспансия между платформами поддерживает персонализацию и настройку для повышения ценности обслуживания клиентов, не признавая при этом огромного накопления больших данных в каждой учетной записи взаимодействия. Последовательное цифровое потребление приводит к столь же последовательному созданию данных, которые организации приобретают, чтобы приносить пользу своему бизнесу.

Расширяя ценную информацию, представьте, что вы погружаетесь в море данных, чтобы найти полезные аспекты без какой-либо уникальной стратегии или инструмента, чтобы пройти через это? Не так просто, но именно здесь работает жизненный цикл анализа данных. Подобно тому, как жизненный цикл науки о данных направлен на очистку и моделирование данных, жизненный цикл анализа данных помогает организациям упростить работу с большими данными для извлечения значимой информации из неструктурированных наборов данных.

Изучите науку о данных, чтобы получить преимущество над конкурентами

Жизненный цикл аналитики данных разделен на шесть этапов, но сначала давайте узнаем больше об аналитике данных!

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это необходимое оружие, помогающее науке о данных работать с неструктурированными данными, используя различные этапы. Он использует систематический вычислительный анализ для интерпретации данных и поиска закономерностей и аномалий на основе содержащейся информации. Эти шаблоны дополнительно оцениваются и очищаются, чтобы создать структурированную базу данных и извлечь из структуры ценные данные.

Аналитика данных является необходимой частью науки о данных. Это помогает предприятиям и организациям использовать сгенерированные данные для процесса принятия решений, инструмент для улучшения их работы за счет сокращения ресурсов для достижения эффективных результатов. С другой стороны, надежные наборы данных для повышения эффективности также позволяют организациям делать прогнозы на основе статистики для постановки будущих целей.

Используя эти шесть шагов, давайте узнаем больше о том, как анализ данных работает с неструктурированными данными!

Жизненный цикл аналитики данных

Эта пошаговая методология эффективна для жизненного цикла анализа данных для управления реальными проектами анализа данных. Это может помочь организовать функции данных и их обработку с помощью структурированной дорожной карты. Каждый этап важен для того, чтобы дать данным направление и использовать их для принятия важных бизнес-решений. При правильном анализе аналитики могут оценить, следует ли продолжать существующие планы или использовать новый стратегический подход. Вот все шесть этапов жизненного цикла аналитики данных.

Этап 1: Открытие

В качестве отправной точки жизненного цикла аналитики данных этап служит базой для получения информации, оценки доступных ресурсов, определения области бизнеса и поиска недостатков в бизнес-стратегиях, чтобы ориентироваться на них в кураторской гипотезе и тестировать с проектом. Наиболее важный аспект этого этапа требует значительного объема соответствующей информации.

По мере того, как группа анализа данных работает над проектом и планом, они работают над углубленным пониманием контекста, чтобы понять возможные ошибки. Если вы работаете над проектом по обслуживанию клиентов, проанализируйте спрос и найдите недостающие моменты в проекте в процессе формирования. Проанализируйте эти моменты далее, чтобы создать первоначальные гипотезы для определения неудачи или благоприятного исхода проекта.

Этап 2: Подготовка данных

Этап подготовки данных относится к процессу сбора данных для их подготовки к дальнейшим шагам, включая оценку и подготовку, после чего его можно расширить до процесса построения модели для проекта. В процессе сбора данных используются различные источники, в том числе ручной ввод, внешние источники или, наиболее известный из них, цифровые устройства, такие как устройства, управляемые IoT. Подготовка данных позволяет получить важную информацию за счет ограниченных временных рамок и ресурсов, чтобы аналитики могли определить инструменты процесса построения модели.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Этап 3: Планирование модели

На этапе планирования модели основное внимание уделяется анализу качества данных и использованию аналитической песочницы для хранения и оценки больших наборов данных и выбора подходящей модели для проекта. Аналитическая песочница — это среда, содержащая часть общей архитектуры озера данных, которая используется для обработки больших объемов данных. Большие данные, веб-данные и данные из социальных сетей можно эффективно обрабатывать в течение ограниченного времени с помощью необходимых инструментов в изолированной программной среде аналитики.

Планирование модели обрабатывается при наличии аналитической песочницы, где команда выполняет загрузку данных в три этапа.

• ETL (Extract Transform Load): требует преобразования данных для соответствия бизнес-правилам перед загрузкой в ​​песочницу.
• ELT (Extract Load Transform): требует загрузки данных в песочницу перед их преобразованием в соответствии с установленными правилами.
• ETLT (Extract Transform Load Transform): объединяет два упомянутых процесса и включает два уровня преобразования.

Команда дополнительно анализирует данные, чтобы оценить переменные, чтобы классифицировать данные и найти несоответствия для улучшения, такие как нелогичные значения, повторяющиеся значения или орфографические ошибки. Он очищает данные для более плавной обработки данных для следующих шагов в процессе построения модели.

Этап 4: Построение модели

На этом этапе создаются наборы данных для анализа, тестирования и обучения для дальнейшего создания и выполнения моделей на основе запланированной структуры и оценок. Разработанная модель запускается в рамках повторяющегося процесса развертывания, чтобы оценить, удовлетворяет ли модель запланированным бизнес-целям в проектах в реальном времени или нет. Хотя процесс может быть скомпилирован в одном экземпляре, последовательные изменения клиента часто превращают его в повторяющийся процесс.

Поскольку процесс требует тщательных испытаний для достижения оптимальной производительности, в моделях также применяются методы статистического моделирования, такие как деревья решений, нейронные сети, методы регрессии и моделирование случайного леса, для сравнения качества и производительности моделей. Аналитикам часто приходится запускать несколько вариантов модели одновременно в разных проектах, чтобы сравнить эффективность и получить наилучшие результаты.

Этап 5: Результат коммуникации

Этап коммуникации требует от аналитиков активного вовлечения клиентов и заинтересованных сторон в проект и анализа сложности модели, ее требований и того, обеспечивает ли установленная модель успех или нет. Этап требует, чтобы аналитики поддерживали информативную коммуникацию, расширяя все возможные детали и результаты анализа, бизнес-ценность, подтвержденную во время создания модели, и общее резюме проекта.

На этом проект может не закончиться, и аналитикам потребуется внести несколько изменений по указанию клиентов, если будут обнаружены какие-либо несоответствия. Тем не менее, решение проблем необходимо для выполнения требований клиента. Аналитики должны излагать процесс как можно бегло и подробно, чтобы предоставить любую возможную информацию.

Этап 6: Внедрение

Этот шаг относится к проведению одного окончательного анализа проекта и подготовке подробного отчета об основных выводах, кодах, брифинге и других документах для распространения среди заинтересованных сторон. Кроме того, аналитики запустили пилотный проект в регулируемой среде и оценили его эффективность практически в режиме реального времени.

Проект контролируется, чтобы увидеть, соответствует ли он и дает результаты в соответствии с предложенными целями. Если возникают ошибки, аналитики возвращаются к этапам для внесения изменений. Если модель успешно дает желаемые результаты, проект расширяется для запуска в реальной среде.

Подкрепите свое путешествие в области науки о данных с помощью расширенной сертификации

Хотите узнать больше о науке о данных и аналитике? Отправляйтесь на продвинутую сертификационную программу upGrad по науке о данных от IIIT-Bangalore, чтобы начать свое путешествие по науке о данных!

Программа специально разработана для начинающих инженеров, ИТ-специалистов, менеджеров по продажам и специалистов по электронной коммерции, чтобы укрепить их навыки анализа данных и выйти на рынок науки о данных. Курс сочетает в себе базовые навыки статистического программирования и программирования на Python с расширенным SQL, прогнозной аналитикой и визуализацией для понимания и создания моделей науки о данных с использованием передовых алгоритмов машинного обучения.

Развивающаяся отрасль с потенциальным стремительным ростом должна иметь людей с соответствующими отраслевыми навыками, и этот курс предоставит учащимся динамичную учебную программу. Учащиеся получают дополнительную помощь на платформе upGrad с всесторонней карьерной поддержкой, круглосуточной поддержкой студентов и обучением от ведущих экспертов отрасли.

Запишитесь сейчас, чтобы получить максимальную отдачу от этого курса!

Вывод

Жизненный цикл анализа данных — это очень подробный процесс, в котором используются шесть всесторонних этапов оценки и подготовки данных для развертывания хорошо структурированных моделей. Знание устремлений проекта и бизнес-целей может помочь аналитикам найти направление для своего процесса анализа данных. Как аналитик, убедитесь, что правильное представление о требованиях клиентов ставит в очередь доступные ресурсы и использует их для получения выводов и достижения требуемых результатов.