Verdienen Sie Geld mit Ihren Tech-Blogs, Gadgets und Tipps

Tietotiede vs Data Analytics

Huomautus: Seuraava artikkeli auttaa sinua: Data Science vs. Data Analytics

Data tuo mukanaan ämpärin uusia, samalta kuulostavia termejä. Datatiede, Big Data, Data Analytics, Data Wrangling, Data Technology, Tietokannat ja lista on loputon. Kaikki nämä tekniikat eroavat toisistaan, mutta yhtä tärkeitä tässä jatkuvasti laajenevien verkkojen ja teknologioiden maailmassa.

Tässä artikkelissa keskustelemme datatieteen ja data-analytiikan eroista.

Peter Norvig otti käyttöön termin datatiede vuonna 2002, ja se on liitetty laajalle alalle, jolla monet tieteenalat kokoontuvat keräämään, analysoimaan ja saamaan näkemyksiä datasta. Se on nopeasti kasvava opiskeluala, joka voi vaikuttaa merkittävästi yhteiskuntaamme liike-elämän, hallinnon, talouden ja muiden kannalta. Mutta mitä on datatiede? Datatieteen ytimessä on raakadatan muuntaminen hyödylliseksi tiedoksi.

Datatiede on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee tiedon poimimista, tutkimista ja mallintamista. Vaikka siitä on tulossa yhä suositumpi, datatieteen aiheesta on edelleen suhteellisen vähän resursseja – ja vielä vähemmän aloittelijoille suunnattuja. Painopiste on parhaiden tulosten tuottavien mallien ja algoritmien tunnistamisessa tulosten mittaamisen tai oivallusten luomisen sijaan. Näin se on lähempänä matematiikkaa ja tilastotiedettä, joissa muuttujia mitataan toisistaan ​​riippumatta. Tietotiede vaatii myös vahvoja ohjelmointitaitoja, jotka edellyttävät syvällistä ymmärrystä ohjelmoinnin perusteista, kuten Python tai R tilastollista mallintamista ja koneoppimistekniikoita varten. Nämä mallit voidaan sitten muuntaa yhä tehokkaammiksi tietokoneohjelmiksi, jotka automatisoivat tehtävät markkinointikampanjoista suosituskoneisiin.

R on yksi laajimmin käytetyistä ohjelmointikielistä datatieteen alalla. Se on suunniteltu erityisesti tilastoanalyysiin – ja se on ilmainen! Vaikka muitakin vaihtoehtoja on varmasti olemassa (Python, SAS), R:stä on tullut datatieteilijöiden yleisimmin käytetty ohjelmointikieli.

Tietotiede ei ole helpoin tekniikka, ja datatieteilijät tarvitsevat tietoa ja asiantuntemusta useammalta kuin yhdeltä alueelta. Kolme tärkeintä taitoa, jotka datatieteilijän on osoitettava, ovat matemaattinen asiantuntemus, tilastot, vahva liiketoimintaharkinta ja tekniset taidot, mukaan lukien ohjelmointikielet ja monimutkaiset algoritmit. Lisäksi datatieteilijän tulee kyetä:

  • Käytä tilastoja, matematiikkaa ja tieteellistä menetelmää.
  • Käytä tekniikoita, kuten tiedon louhintaa ja integrointia tietojen valmisteluun ja arviointiin
  • Poimi olennainen ja tärkeä data tekoälyn, ennustavan analytiikan, koneoppimisen ja syväoppimisen avulla.
  • Rakenna tietojenkäsittelysovelluksia.
  • Havainnollista ja ilmaise selkeästi tulokset ja niiden merkitys ja merkitys.
  • Ehdota käyttötapauksia, kuinka tulokset voivat ratkaista liiketoimintaongelmia.

Datatieteen elinkaari

Datatieteen putki tai elinkaari on pitkä prosessi, joka sisältää useita vaiheita.

  • Projektin suunnittelu ja määritteleminen mahdollisine tuloksineen.
  • Kaappaa kaikki jäsennellyt ja jäsentämättömät tiedot asiaankuuluvista lähteistä, mukaan lukien manuaalinen syöttäminen, verkkokaappaus ja reaaliaikainen laitedata.
  • Tietojen integrointitekniikoiden, kuten purkamisen, muuntamisen ja lataamisen, käyttäminen kaiken raakadatan muuntamiseen analyysimuotoon.
  • Käsittele tietoja käyttämällä analyyttisiä menetelmiä, kuten ennustavaa analytiikkaa, syväoppimisalgoritmeja ja muita malleja, alueita tai harhoja.
  • Hanki näkemyksiä tiedoista tilastollisen analyysin, regression, koneoppimisalgoritmien ja muiden avulla.
  • Esittele malli päättäjille kaavioiden, raporttien ja kaavioiden muodossa käyttäen kieliä, kuten Python ja R.
  • Mallin käyttöönotto, kun se on täysin toimiva ja tuottaa vaaditut tulokset.
  • Käytetyn mallin ylläpitäminen pitääksesi hakkerit ja huijarit loitolla.

Datatieteen sovellukset

Datatieteellä on monia sovelluksia, mikä tekee siitä yhden kasvavista aloista.

  • Petosten ja riskien havaitseminen
  • Luottokortin pisteytys
  • Energian hallinta
  • Terveydenhuolto
  • Kohdennettu mainonta
  • Suositusjärjestelmät
  • Kuvan, puheen ja hahmontunnistus
  • Reittisuunnittelu lentoyhtiöille
  • Laajennettu todellisuus
  • pelata
  • Päätöksenteko ja automaatio
  • Hahmontunnistus
  • Luokittelu ja ennuste

Tietokannat ovat useimpien Digitaalisten liiketoimintaprosessien ytimessä, mutta oletko koskaan miettinyt, mitä tietokannassasi tapahtuu? Perustietokannan luomiseen on monia resursseja, ja jokaista tallennettua dataa voidaan käyttää analysointiin ja oivalluksiin.

Joka päivä ihmiset kamppailevat, koska he eivät tiedä, miten heidän yrityksensä reagoisi, jos tietyt tekijät muuttuisivat. Dataanalytiikan avulla yritykset ja yritykset voivat käyttää tietojaan ja ulkoista tietoa, kuten markkinamuutoksia ja asiakaspalautetta, tehdäkseen tietoisia päätöksiä. Yritykset voivat etsiä myyntimäärien trendejä, suosittuja tuotteita ja muuta tietoa.

Data-analyysi on prosessi, jossa raakadata muunnetaan hyödylliseksi tiedoksi, jota voidaan analysoida trendien ja kuvioiden ymmärtämiseksi. Näitä malleja voidaan käyttää ennustamaan kysyntää tai kuvion todennäköistä syytä. Se on iteratiivinen prosessi; Tiedot on kerättävä, analysoitava ja tulkittava ennen kuin niistä on hyötyä. Yksinkertaisesti sanottuna se muuntaa kaiken kerätyn tiedon, olipa se jäsennelty tai jäsentämätön, käytännön tiedoksi, jota voidaan käyttää hedelmällisten tulosten saavuttamiseen.

Data-analytiikka auttaa parempaan päätöksentekoon ja auttaa yrityksiä tekemään järkevämpiä ja tietoisempia päätöksiä poistamalla arvailun. Se mahdollistaa myös kuluttajien paremman ymmärryksen, mikä parantaa Markkinointia ja strategian kehittämistä. Tämä antaa myös käsityksen kuluttajien tarpeista ja toiveista ja auttaa räätälöimään tuotteita heidän yksilöllisiin tarpeisiinsa, mikä parantaa suhteita ja myyntiä. Näillä tekijöillä on kokonaisvaikutus ja ne vähentävät käyttökustannuksia ja lisäävät tuottavuutta.

Data-analyysin luokat

Tietojen analysointia on kolme luokkaa, ja jokainen näistä luokista sisältää menetelmiä, jotka auttavat analysoimaan tietoja oikein.

  • Kuvaileva
  • Eteenpäin katsova
  • Määräävä

Kuvaava analyysi yrittää kuvata, mitä on jo tapahtunut. Tämä tehdään tiivistämällä tiedot. Kuvaava analyysi tarkastelee asioiden tämänhetkistä tilaa ja luo raportteja käyttämällä tilastoja, kaavioita, kaavioita jne. Se auttaa myös tekemään päätöksiä tulevista toimista, koska se pystyy kuvailemaan tietyn ajanjakson tapahtumia. Se voi esimerkiksi kertoa, kuinka paljon aikaa vierailijat viettivät verkkosivustollasi tai kuinka monta ihmistä koko asiakaskunnastasi vieraili verkkosivustollasi viimeisen vuoden aikana. Kuvaava analyysi vastaa myös menneitä tapahtumia koskeviin kysymyksiin. Se kertoo esimerkiksi, mihin aikaan vuodesta verkkosivustollesi tuli eniten liikennettä.

Ennakoiva analyysi löytää tiedoista kuvioita, joiden avulla voidaan ennustaa, mitä tapahtuu, tai arvioida tulevia arvoja. Se vastaa tulevia tapahtumia tai tuloksia koskeviin kysymyksiin käyttämällä tilastoja ja muita matemaattisia malleja tulevien tapahtumien ennustamiseen. Se perustuu historiallisiin tietoihin, joita käytetään oletusten tekemiseen ja niiden tarkkuuden ja oikeellisuuden tarkistamiseen. Ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää ennustamaan tulevaa myyntiä ja osakekursseja tai selvittämään, mikä kampanja tuottaa suurimman sijoitetun pääoman tuottoprosentin.

Preskriptiivinen analyysi määrittelee, mitä pitäisi tehdä, jotta saavutetaan haluttu tila, jossa tavoitteet on tarkoitus saavuttaa. Tämä on kehittyneen analyysin muoto, joka tarjoaa sisältöä ja dataa vastaamaan kysymyksiin, kuten “Mitä on tehtävä” tai “Mitä voimme tehdä?” Se ilmaistaan ​​usein graafianalyysissä, hermoverkoissa, simuloinnissa, suositusjärjestelmissä ja monimutkaisissa tapahtumien käsittelyssä.

Tietojen analysoinnin mahdollistavat tekniikat

Dataanalytiikka on tehokas työkalu, jota tukee nykyaikainen teknologia.

Tiedonhallinta on ensimmäinen ja tärkein askel ennen kuin aloitamme tietojen analysoinnin. Tiedot on järjestettävä ja tietystä järjestelmästä peräisin olevan tiedonkulun on oltava systemaattista, jotta varmistetaan, ettei tietoja menetetä. Kaikki tiedot voidaan kerätä keskitetyn tiedonhallintaalustan (DMP) kautta, jotta se pysyy aina järjestettynä.

Tiedon louhinta lajittelee suuria tietomääriä tunnistaakseen suhteita ja kuvioita eri tietopisteiden välillä. Tämä lajiteltu data eliminoi suurten, suodattamattomien tietojoukkojen tutkimisen vaivan, mikä säästää aikaa ja henkilöresursseja.

Koneoppiminen (ML), tekoälyn (AI) osajoukko, käytetään tietokonejärjestelmien kehittämiseen ja käyttämiseen ihmisälyn simuloimiseen ja toteuttamiseen tehtävien suorittamiseksi. ML on tehokas teknologia tietojen analysointiin. Se käyttää algoritmeja ja sallii sovellusten analysoida tietoja ja ennustaa sen tuloksia ilman, että ihmisten tarvitsee koodata, lajitella, analysoida ja kommentoida tietoja.

Data-analyysin sovellukset

Dataanalytiikka löytää useita reaaliaikaisia ​​sovelluksia, jotka tekevät siitä suositun.

  • Liiketoimintaa
  • Kuljetusjärjestelmät
  • Logistiikka ja toimitus
  • Teollisuuden toimivuuden ylläpitäminen
  • Verkkohaun tulokset
  • Turvallisuus
  • Koulutukselliset syyt
  • Sotilaallinen
  • Terveydenhuolto
  • Riskien tunnistaminen ja hallinta
  • Kaupunki- ja kaupunkisuunnittelu
  • Energian hallinta
  • kirjanpito

Parametrien datatieteen data-analyysi

Päämäärä Luo ja innovoi uusia ratkaisuja Ei luomista, vain tulkintaa ja analysointia
Ohjelmointikielet Python yhdessä C++:n, Javan, Perlin ja muiden kanssa Python ja R
Koodaustaso Yksityiskohtainen ja tulevaisuuteen katsova perus
Tilastolliset taidot Välttämätön Vaaditaan yksityiskohtaisesti
Tietotyyppi Strukturoimaton Strukturoitu
Laajuus Makro tai suuri Mikro tai pieni
Tietää Tiedon louhinnan tuntemus Tietojenkäsittely ja syvällinen tietokantaosaaminen, kuten SQL
Käytetty Petosten havaitseminen, pelit, mainonta, suositusjärjestelmät Talous, liikenne, turvallisuus, koulutus, terveydenhuolto, armeija
Työpaikat Erittäin korkea palkka Korkeasti palkattu

Dataanalytiikkaa voidaan pitää olennaisena osana datatieteitä. Tietyssä mielessä dataanalytiikka löytää vastauksia datatieteen nostamiin kysymyksiin projektien toteuttamiseksi. Siksi niiden voidaan sanoa olevan hieman korreloituneita, mutta eivät samat. Siitä huolimatta ne täydentävät toisiaan ja auttavat löytämään parhaat ratkaisut ongelmiin.

Sisällysluettelo