Zrozumienie analizy danych: Przewodnik dla początkujących

Analiza opisowa oznacza proces analizowania danych historycznych w celu zrozumienia trendów i wzorców. Przykładem może być sukces lub porażka w osiągnięciu kluczowych wskaźników wydajności, takich jak zwrot z inwestycji.

Jednym z przykładów analizy opisowej jest generowanie raportów zapewniających przegląd danych sprzedażowych i finansowych organizacji, oferujących cenny wgląd w przeszłe działania i wyniki.

Analiza predykcyjna wykorzystuje dane historyczne w celu przewidywania tego, co może nastąpić w przyszłości, na przykład identyfikując przeszłe trendy w danych celem określenia, czy mogą się one powtórzyć.

Metody obejmują szereg technik statystycznych i uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowe, drzewa decyzyjne i analizę metodą regresji.

Analiza diagnostyczna pomaga odpowiedzieć na pytania o to, co spowodowało określone zdarzenia, poprzez zbadanie wskaźników wydajności. Metody analizy diagnostycznej uzupełniają podstawową analizę opisową.

Analiza diagnostyczna polega na wykrywaniu anomalii w danych (takich jak nieoczekiwana zmiana w metryce), gromadzeniu danych związanych z tymi anomaliami i wykorzystywaniu metod statystycznych do identyfikacji potencjalnych przyczyn.

Analiza kognitywna to zaawansowana forma analizy danych wybiegająca poza tradycyjne metody. Jest to metoda wykorzystująca uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego w celu zrozumienia, uzasadnienia i uczenia się na podstawie danych w sposób przypominający ludzkie procesy myślowe.

Celem analizy kognitywnej jest symulowanie ludzkiego sposobu myślenia dla zapewnienia głębszego wglądu, rozpoznawania wzorców i przewidywania.

Analiza preskryptywna pomaga odpowiedzieć na pytania dotyczące tego, co należy zrobić w następnej kolejności, aby osiągnąć określony cel. Dzięki wykorzystaniu szczegółowych informacji pochodzących z analizy preskryptywnej, organizacje mogą podejmować decyzje oparte na danych w obliczu niepewności.

Analitycy danych przeprowadzający analizę preskryptywną często polegają na uczeniu maszynowym w celu znalezienia wzorców w dużych modelach semantycznych i oszacowania prawdopodobieństwa różnych wyników.

Analiza tekstu to sposób uczenia komputerów rozumienia ludzkiego języka. Polega ona na wykorzystaniu algorytmów i innych technik do wyodrębniania informacji z dużych ilości danych tekstowych, takich jak posty w mediach społecznościowych lub podglądy klientów.

Analiza tekstu pomaga analitykom danych zrozumieć to, co mówią ludzie, znaleźć wzorce i uzyskać wgląd, który można wykorzystać do podejmowania lepszych decyzji w takich dziedzinach, jak biznes, marketing i badania.