Анализ данных для решения ваших задач

Предварительная оценка: идентификации источников данных для вашего проекта, оценка качества данных для понимания их ценности. Включает в себя проверку точности, актуальности, полноты и надежности данных. Данные могут быть получены из внутренних источников (например, баз данных, электронные таблицы, CRM и другое программное обеспечение) и внешних источников (веб-сайты, агрегаторы данных третьих сторон).

Сбор данных: определение цели исследования, типа данных для сбора, методы и процедуры, которые вы будете использовать для сбора, хранения и обработки данных

Хранение данных: собранные данные сохраняются для последующего анализа. Для этого могут использоваться различные системы, включая облачные хранилища и реляционные базы данных.

Удаление дубликатов и нерелевантных наблюдений: ваши наборы данных могут содержать повторяющиеся или нерелевантные записи, которые необходимо удалить для обеспечения точности анализа.

Исправление структурных ошибок: в данных могут быть ошибки, связанные с неправильной записью или передачей информации, например, опечатки или неправильное использование заглавных букв.

Обработка пропущенных данных: иногда данные могут отсутствовать в наборе данных. Обработка пропущенных данных включает их заполнение, удаление или замену, в зависимости от контекста и объема отсутствующих данных.

Фильтрация аномалий: аномалии или выбросы — это значения, которые сильно отклоняются от остальных данных. Они могут возникнуть из-за ошибок ввода данных или могут быть реальными, но редкими наблюдениями. В зависимости от контекста, такие данные могут быть отфильтрованы для обеспечения точности анализа.

Преобразование данных: это процесс изменения формата или структуры данных. Преобразование данных также может относиться к процессу приведения данных к одному масштабу, инвертированию значений для обеспечения единообразия, и преобразованию категориальных данных в числовые для выполнения определенных аналитических методов.

Проверка и исправление ошибок данных: включает в себя проверку наличия ложных или ошибочных данных и их исправление. Например, может быть необходимо «обратное кодирование» ответов на опросы, чтобы гарантировать, что все ответы интерпретируются единообразно.

Анализ данных включает в себя различные методы и подходы, такие как:

Описательный анализ данных (Descriptive Analysis): этот подход фокусируется на понимании и описании основных характеристик данных. Это включает в себя подсчет основных статистических показателей, таких как средние значения, медианы, моды, стандартные отклонения и т.д.

Исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis): исследовательский анализ данных, или EDA, является ключевым этапом в анализе данных, где аналитик пытается понять структуру, связи и основные закономерности в данных. Этот анализ помогает формулировать гипотезы и создавать модели данных.

Предиктивный анализ данных (Predictive Analysis): предиктивный анализ использует статистические методы и машинное обучение для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события или поведение на основе исторических данных. Эти модели могут быть использованы для прогнозирования будущих тенденций, паттернов или поведения.

Прескриптивный анализ данных (Prescriptive Analysis): прескриптивный анализ использует методы оптимизации и моделирования сценариев для предложения наилучших возможных решений или действий в данных обстоятельствах.

На основе имеющихся данных мы делаем прогнозы и принимаем обоснованные решения. Этот процесс включает сбор, преобразование и организацию данных с целью выявления закономерностей и тенденций.

Используя методы машинного обучения, мы автоматизируем построение аналитических моделей, что позволяет системам изучать данные, определять шаблоны и принимать решения с минимальным участием человека.

Однако, важно не только получить прогнозы от машинного обучения, но и понять, как эти прогнозы были сделаны. В этом нам помогает интерпретируемость моделей машинного обучения. Интерпретация модели позволяет нам понять, насколько доверительны эти прогнозы и насколько они надежны для принятия управленческих решений

Для построения точных аналитических моделей и уменьшения погрешности расчета, необходимо реализовать систему, хранения и учета данных, которая состоит из следующих этапов:

1. Планирование: на этапе планирования определяются цели и область применения проекта, а также ответственные лица, требования к контролю, этапы проекта, бюджеты и конечные продукты.
2. Сбор данных: на этом этапе данные из источников (внутренних систем, баз данных, архивированных файлов и т.д.) собираются для дальнейшей обработки.
3. Обработка данных: данные преобразуются из сырого формата в более читаемый формат, обеспечивая необходимую форму и контекст.
4. Анализ и дизайн: на этом этапе определяются и документируются учетные и бизнес-процессы, которые используются организацией. Основываясь на этих данных, проектируется система.
5. Хранение данных: стратегия хранения данных включает решение о том, что хранить, где, когда, кто отвечает за управление, как много данных хранить, что сохранять и уничтожать, и как осуществлять хранение.
6. Управление данными: здесь важно следить за тем, чтобы процессы сбора, организации, защиты, хранения и обмена данными работали гармонично и вместе помогали достичь целей организации.
7. Анализ данных: после того как данные хранятся и управляются, они анализируются для получения полезной информации.
8. Имплементация и поддержка: на этапе имплементации система внедряется в организацию. На этапе поддержки обеспечивается надлежащая работа системы и вносятся необходимые изменения.