Veri Analitiği Yaşam Döngüsü Açıklaması

Platformlar arasında dijital genişleme, her bir etkileşim hesabındaki devasa büyük veri birikimini fark etmeksizin müşteri hizmetlerine değer katmak için kişiselleştirme ve özelleştirmeyi destekler. Tutarlı dijital tüketim, kuruluşların işlerine değer katmak için edindiği eşit derecede tutarlı veri üretimine yol açar.

Değerli bilgileri genişletiyor olsa da, herhangi bir benzersiz strateji veya araç olmaksızın yararlı yönleri bulmak için bir veri denizine daldığınızı hayal edin. O kadar kolay değil, ancak veri analitiği yaşam döngüsünün çalıştığı yer burasıdır. Veri bilimi yaşam döngüsünün verileri temizlemek ve modellemek için çalıştığı gibi, veri analitiği yaşam döngüsü de kuruluşların yapılandırılmamış veri kümelerinden anlamlı içgörüler elde etmek için büyük veri süreci boyunca çalışmayı basitleştirmesine yardımcı olur.

Rakiplerinize üstünlük sağlamak için veri bilimini öğrenin

Veri analitiği yaşam döngüsü altı adıma ayrılmıştır, ancak önce veri analitiği hakkında daha fazlasını öğrenelim!

Veri analitiği nedir?

Veri analitiği, farklı adımlar kullanarak yapılandırılmamış veriler üzerinde çalışırken veri bilimine yardımcı olan zorunlu bir silahtır. Verileri yorumlamak ve bilgi içermeye dayalı kalıpları ve anormallikleri bulmak için sistematik hesaplamalı analiz kullanır. Bu modeller, yapılandırılmış bir veritabanı çizmek ve yapıdan öngörülü veri değerleri elde etmek için daha fazla değerlendirilir ve temizlenir.

Veri analitiği, veri biliminin gerekli bir parçasıdır. İşletmelere ve kuruluşlara, verimli sonuçlar için azaltılmış kaynaklarla çalışmalarını iyileştirme aracı olan, karar verme süreçlerinde oluşturulan verileri kullanmalarında yardımcı olur. Öte yandan, verimlilik için güvenilir veri setleri, kuruluşların geleceğe yönelik hedefler belirlemek için istatistiklere dayalı tahminler yapmasına da olanak tanır.

Bu altı adımı kullanarak, veri analitiğinin yapılandırılmamış veriler aracılığıyla nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi edelim!

Veri Analizi Yaşam Döngüsü

Bu adım adım metodoloji, veri analitiği yaşam döngüsünün gerçek veri analizi projelerini yönetmesi için etkilidir. Yapılandırılmış bir yol haritası aracılığıyla veri özelliklerinin ve bunların işlenmesinin düzenlenmesine yardımcı olabilir. Verilere yön vermek ve değerli iş kararları almak için kullanmak için her aşama önemlidir. Doğru analizle analistler, önceden var olan planlarla devam edip etmeme veya yeni bir stratejik yaklaşımdan yararlanma konusunda değerlendirme yapabilirler. İşte veri analitiği yaşam döngüsünün altı aşamasının tümü.

Aşama 1: Keşif

Veri analitiği yaşam döngüsünün başlangıç ​​noktası olan aşama, bilgi elde etmek, mevcut kaynakları değerlendirmek, iş alanını tanımlamak ve bunları derlenmiş bir hipotezde hedeflemek ve projeyle test etmek için iş stratejilerindeki kusurları bulmak için bir temel görevi görür. Bu aşamanın en önemli yönü, önemli miktarda ilgili bilgi gerektirir.

Veri analizi ekibi proje ve plan üzerinde çalışırken, olası hataları anlamak için bağlamın derinlemesine anlaşılması üzerinde çalışırlar. Müşterilere hizmet verecek bir proje üzerinde çalışıyorsanız, talebi analiz edin ve çerçeveleme sürecinde projedeki eksik noktaları bulun. Projenin başarısızlığını veya olumlu sonucunu belirlemek için ilk hipotezleri oluşturmak için bu noktaları daha fazla analiz edin.

Aşama 2: Veri Hazırlama

Veri hazırlama aşaması, değerlendirme ve şartlandırmayı içeren diğer adımlara hazırlamak için veri toplama sürecini ifade eder ve ardından proje için model oluşturma sürecine genişletilebilir. Veri toplama süreci, manuel giriş, harici kaynaklar veya en belirgin olanı IoT ile çalışan cihazlar gibi dijital cihazları içeren çeşitli kaynakları kullanır. Veri hazırlığı, analistlerin model oluşturma süreci araçlarını tanımlayabilmesi için kısıtlayıcı zaman çerçeveleri ve kaynaklar yoluyla önemli bilgilere olanak tanır.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Aşama 3: Model Planlama

Model planlama adımı, veri kalitesini analiz etmeyi ve büyük veri kümelerini depolamak ve değerlendirmek ve proje için uygun modeli seçmek için bir analitik sanal alanı kullanmayı vurgular. Analitik korumalı alan, büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılan genel veri gölü mimarisinin bir bölümünü içeren bir ortamdır. Büyük veriler, web verileri ve sosyal medya verileri, analitik sanal alanı altındaki gerekli araçlar kullanılarak sınırlı bir süre içinde verimli bir şekilde işlenebilir.

Model planlaması, ekibin veri yüklemeyi üç adımda gerçekleştirdiği bir analitik sanal alanının varlığı altında işlenir.

• ETL (Transform Load Extract): Korumalı alana yüklemeden önce iş kurallarına uymak için veri dönüştürmeyi gerektirir.
• ELT (Extract Load Transform): Verilerin belirlenen kurallara göre dönüştürülmeden önce sanal alana yüklenmesini gerektirir.
• ETLT( Extract Transform Load Transform): Bahsedilen iki işlemi birleştirir ve iki dönüşüm seviyesinden oluşur.

Ekip, verileri kategorilere ayırmak ve mantıksız değerler, yinelenen değerler veya yazım hataları gibi iyileştirmeler için tutarsızlıklar bulmak amacıyla değişkenleri değerlendirmek üzere verileri daha fazla analiz eder. Model oluşturma sürecindeki sonraki adımlar için daha sorunsuz veri işlemeye yönelik verileri temizler.

Aşama 4: Model Oluşturma

Planlanan yapı ve değerlendirmelere dayalı olarak modelleri daha fazla oluşturmak ve yürütmek için analiz, test ve eğitim için bu aşamada veri kümeleri oluşturulur. Geliştirilen model, gerçek zamanlı projelerde planlanan iş hedeflerini karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek için tekrarlayan bir dağıtım süreci altında çalıştırılır. Süreç tek bir örnekte derlenebilse de, tutarlı müşteri değişiklikleri genellikle onu tekrar eden bir sürece dönüştürür.

Süreç, optimum performans için kapsamlı denemeler gerektirdiğinden, model kalitesini ve performansını karşılaştırmak için karar ağaçları, sinir ağları, regresyon teknikleri ve rastgele orman modellemesi gibi istatistiksel modelleme yöntemleri de modellerde kullanılır. Analistler genellikle verimliliği karşılaştırmak ve en iyi sonuçları genişletmek için farklı projelerde birden fazla model varyantını aynı anda çalıştırmak zorunda kalır.

Aşama 5: İletişim Sonucu

İletişim aşaması, analistlerin artık müşterileri ve paydaşları projeye aktif olarak dahil etmelerini ve model inceliklerini, gereksinimlerini ve kurulan modelin başarı sağlayıp sağlamadığını analiz etmelerini gerektirir. Aşama, analistlerin analizin tüm olası ayrıntılarını ve bulgularını, model oluşturma sırasında desteklenen iş değerini ve genel bir proje özetini genişleten bilgilendirici bir iletişim sürdürmesini gerektirir.

Proje burada bitmeyebilir ve herhangi bir tutarsızlık olduğu tespit edilirse analistlerin müşterilerin yönlendirdiği şekilde birkaç değişiklik yapmasını gerektirebilir. Ancak, müşterinin taleplerinin yerine getirilmesinde sorun çözme zorunludur. Analistler, olası herhangi bir bilgiyi sağlamak için süreci olabildiğince akıcı ve ayrıntılı bir şekilde ifade etmelidir.

Aşama 6: Operasyonelleştirin

Adım, proje üzerinde bir son analizin yürütülmesini ve bunu yetkili paydaşlara genişletmek için kilit bulgular, kodlar, brifing ve diğer belgeler hakkında ayrıntılı bir rapor hazırlanmasını ifade eder. Analistler ayrıca düzenlenmiş bir ortamda yürütmek ve neredeyse gerçek zamanlı bir ortamda etkinliğini değerlendirmek için bir pilot proje oluşturdu.

Projenin önerilen hedeflere uygun olup olmadığı ve sonuçlara ulaşıp ulaşmadığı izlenir. Hatalar oluşursa, analistler değişiklik yapmak için aşamalarda geri dönerler. Model istenen sonuçları başarılı bir şekilde verirse, proje canlı bir ortamda çalışacak şekilde genişletilir.

Gelişmiş Sertifikalandırma ile Veri Bilimi Yolculuğunuzu Güçlendirin

Veri bilimi ve analitiği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Veri bilimi yolculuğunuzu başlatmak için IIIT-Bangalore'dan upGrad'ın Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika Programına gidin!

Program, veri bilimi pazarına daha fazla adım atmak için veri analitiği becerilerini güçlendirmek amacıyla yeni mühendislik öğrencileri, BT uzmanları, satış yöneticileri ve E-ticaret çalışanları için özel olarak tasarlanmıştır. Kurs, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak veri bilimi modellerini anlamak ve oluşturmak için temel istatistiksel ve Python programlama becerilerini gelişmiş SQL, tahmine dayalı analitik ve görselleştirme ile birleştirir.

Hızla büyüyen potansiyele sahip gelişen bir endüstri, endüstri ile ilgili becerilere sahip bireylere sahip olmalıdır ve bu kurs, öğrencileri dinamik müfredatı ile donatacaktır. Öğrenciler, 360 derece kariyer desteği, 7/24 öğrenci desteği ve önde gelen endüstri uzmanlarından eğitim ile upGrad platformunda daha fazla yardım alırlar.

Bu kurstan en iyi şekilde yararlanmak için şimdi kaydolun!

Çözüm

Veri analitiği yaşam döngüsü, iyi yapılandırılmış modelleri dağıtmak için verileri değerlendirme ve hazırlamaya yönelik altı derinlemesine aşama kullanan, çok ayrıntı odaklı bir süreçtir. Proje özlemlerini ve iş hedeflerini bilmek, analistlerin veri analitiği süreçleri için bir yön bulmasına yardımcı olabilir. Bir analist olarak, mevcut kaynaklarınızı kuyruğa almak ve bulguları yapmak ve gerekli sonuçları yerine getirmek için bunları kullanmak için müşteri talepleri hakkında doğru fikir edindiğinizden emin olun.