Introdução à Análise de Dados
Neste artigo, veremos um esboço sobre O que é análise de dados ?. No mundo da Inteligência Artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados, um dos termos mais utilizados é a análise de dados. Podemos dizer que a análise de dados ajuda as empresas a entender qual estratégia elas devem aplicar e onde aplicá-las. Antes de entrar em detalhes da análise de dados, precisamos entender o que é a análise de dados e por que ela é necessária.
O que é análise de dados?
A análise de dados refere-se à técnica para analisar dados para aumentar a produtividade e aumentar os negócios. É o processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem dos dados.
Por que precisamos de análise de dados?
Precisamos da análise de dados basicamente pelos motivos mencionados abaixo:
- Reúna informações ocultas.
- Para gerar relatórios com base nos dados disponíveis.
- Realizar análise de mercado.
- Melhoria da estratégia de negócios.
Quem é um analista de dados?
O analista de dados é uma pessoa que coleta dados de várias fontes e a estrutura e modelos para encontrar um padrão para gerar o relatório. Vários setores tentam reunir um conjunto diversificado de dados para criar um modelo a partir dele. Por exemplo, as empresas do setor de fabricação registram vários parâmetros, como o status da fila da unidade de fabricação e como ele pode ser sincronizado com outras unidades, como garantia de qualidade, embalagem e unidade de armazenamento, para garantir um tempo de inatividade mínimo. A idéia aqui é reduzir o uso ocioso de um recurso que aumentará a produtividade sem afetar o custo. Assim como a indústria de transformação, outras indústrias, como a indústria de jogos, acompanham as recompensas para seus usuários e empresas de entrega de alimentos, além de acompanhar o hábito alimentar das pessoas em determinadas estruturas demográficas.
Etapas básicas da análise de dados
Agora vamos discutir algumas etapas básicas da análise de dados:
Etapa 1: A principal tarefa aqui seria criar um perfil dos dados. Na estrutura atual, a maior parte da indústria tradicional nem tem conhecimento dos dados que já possui, pois nos dias anteriores não havia uma distinção clara entre dados de interação e dados transacionais. Portanto, o maior desafio no caso da implementação do Machine Learning ou da IA é descobrir onde estão os dados e como estão. Isso envolve a criação de perfil de dados com uma enorme quantidade de dados e a descoberta de propriedades como correção de dados, integridade dos dados, porcentagem nula e, acima de tudo, relevância e categorização dos dados disponíveis.
Etapa 2: precisamos armazenar esses dados usando qualquer método de armazenamento de dados não estruturado. É o mesmo que processar os dados não estruturados por meio da infraestrutura de big data já existente. A infraestrutura de armazenamento da era moderna é diferente do RDBMS tradicional. Agora, a infraestrutura de big data pode extrair informações de dados não estruturados, como um comentário do Facebook ou uma mensagem enviada por email.
Etapa 3: a próxima etapa seria criar um modelo após a categorização e agrupamento de dados. Depois que um modelo de dados for preparado, o sistema começará a extrair informações.
Etapa 4: depois que os dados começarem a fluir, vários dados, como dados de interação e dados transacionais, poderão ser correlacionados e processados para estabelecer um padrão que não apenas será capaz de criar um relatório sobre dados históricos, mas também será capaz de definir uma estratégia clara para o futuro quando alimentado em um mecanismo de IA.
Tipos de análise de dados
A análise de dados pode ser de vários tipos:
1. Análise Descritiva
Esse tipo de análise diz à empresa o que realmente deu certo e o que deu errado, exemplo quando um restaurante fica sabendo que os usuários que pediram a pizza uma vez continuaram reordenando, mas não há reordenação para o risoto. dá ao restaurante a dica de que eles devem melhorar a receita do risoto e manter o foco na pizza para manter os negócios funcionando.
2. Análise Diagnóstica
Isso mostra o porquê de algo ter acontecido se você der um exemplo do BlackBerry, os dados mostram que o mercado do iPhone começa a crescer com seus telefones de tela sensível ao toque sem teclado, as vendas de celulares BlackBerry diminuíram e fizeram com que a empresa perdesse sua participação no mercado significativamente. Este é um exemplo real da análise de diagnóstico.
3. Análise Preditiva
Esse tipo de estratégia analítica diz à empresa o que provavelmente acontecerá. Outro exemplo da vida real seria o caso da Kodak. Onde eles estavam muito atrasados para perceber que, eventualmente, a fotografia do filme seria extinta e que o novo futuro seria digital, suas análises preditivas falharam e outras como Nikon, Canon, Sony conquistaram o mercado. A Kodak estava tão atrasada para entrar no mercado de câmeras digitais que já havia acabado para elas.
4. Análise prescritiva
Esta análise é para entender e descrever o curso de ação futuro para crescer ou sustentar os negócios atuais. geralmente, as empresas usam técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina para definir as regras de negócios no futuro. Um exemplo disso pode ser o de qualquer empresa de telecomunicações entender que, à medida que os telefones estiverem melhorando no cálculo, as chamadas serão menos priorizadas e o foco aumentará no consumo de dados móveis.
Ferramentas populares de análise de dados
Vamos analisar algumas ferramentas de análise de dados amplamente usadas, juntamente com algumas ferramentas líderes de mercado neste segmento:
- Tableau: ele pode criar um relatório de visualização, painel e análise de dados após a conexão com várias fontes de dados. Essa ferramenta funciona em dados não estruturados, portanto, compatíveis com o Big Data.
- Power BI: Anteriormente, era uma extensão para o MS Excel e depois se tornou uma ferramenta separada. É leve e é atualizado com freqüência.
- R e Python: se você gosta de codificação e personalização personalizadas, então R e Python é a opção para você. R é melhor para análise estatística, enquanto o Python está tendo bibliotecas de análise de dados prontas para o uso.
- Apache Spark: O Apache Spark é um processador de dados rápido, leve e de larga escala que executa dados de clusters de big data e pode processar rapidamente uma grande quantidade de dados.
Conclusão
Podemos dizer que o uso adequado dos dados pode fornecer um novo conjunto de insights para qualquer empresa que garanta a utilização efetiva do recurso, uma melhor compreensão do cliente e do mercado que acabará resultando no crescimento dos negócios.
Artigos recomendados
Este é um guia para O que é análise de dados ?. Aqui discutimos os diferentes tipos de análise de dados, juntamente com as ferramentas para um gerenciamento de dados perfeito. Você também pode consultar nossos artigos sugeridos para saber mais -
- As 8 melhores ferramentas gratuitas de análise de dados
- Introdução aos tipos de técnicas de análise de dados
- Análise de dados x análise de dados - principais diferenças
- O que é integração de dados?
- Tipos de análise de dados | Vária Metodologia