Tipos essenciais de métodos e processos de estudo de dados para o sucesso dos negócios

Uma visão universal da estudo de dados, o processo de estudo de dados, seus vários métodos e implicações para as corporações modernas.

Estudos mostram que 73% dos executivos corporativos acreditam que as empresas que não usam estudo de dados em big data carecem de sustentabilidade a longo prazo. Embora a estudo de dados possa orientar as empresas a tomar decisões inteligentes, ela também pode ser útil para a tomada de decisões individuais.

Vamos considerar um exemplo de uso da estudo de dados em um nível individual intuitivo. Porquê consumidores, estamos sempre escolhendo entre produtos oferecidos por várias empresas. Essas decisões, por sua vez, são guiadas por experiências passadas individuais. Cada tipo analisa os dados obtidos por meio de sua experiência para gerar uma decisão final.

Em termos mais concretos, a estudo de dados envolve peneirar os dados, modelá-los e transformá-los para produzir informações que orientam a tomada de decisões estratégicas. Para as empresas, a estudo de dados pode fornecer decisões altamente impactantes com rendimento de longo prazo.

Portanto, vamos nos aprofundar e ver uma vez que as ferramentas de estudo de dados podem ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes.

O processo de estudo de dados

O processo inclui cinco etapas principais:

1. Identifique a urgência

As empresas usam a estudo de dados para a tomada de decisões estratégicas em relação a um problema específico. O primeiro passo, portanto, é identificar o problema específico. Por exemplo, uma empresa decide que deseja reduzir seus custos de produção, mantendo a qualidade do resultado. Para fazer isso de forma eficiente, a empresa precisaria identificar a(s) lanço(s) do pipeline de fluxo de trabalho que deveria implementar cortes de custos.

Da mesma forma, a empresa também pode ter uma solução hipotética para sua questão. A estudo de dados pode ser usada para julgar a falsificabilidade da hipótese, permitindo que o tomador de decisão alcance a solução otimizada.

Uma questão ou hipótese específica determina as etapas subsequentes do processo. Portanto, isso deve ser o mais evidente e específico provável.

2. Colete os dados

Uma vez que a urgência de estudo de dados é identificada, o tipo subsequente de dados também é determinado. A coleta de dados pode envolver dados inseridos em diferentes tipos e formatos. Uma classificação ampla é baseada na estrutura e inclui dados estruturados e não estruturados.

Dados estruturados, por exemplo, são os dados que uma empresa obtém de seus usuários por meio de métodos internos de obtenção de dados, uma vez que ferramentas de automação de marketing. Mais importante, ele segue o banco de dados linha-coluna usual e é adequado às necessidades exatas da empresa.

Dados não estruturados, por outro lado, não precisam seguir essa formatação. É obtido por meio de terceiros, uma vez que tendências do Google, agências de recenseamento, agências mundiais de saúde e assim por diante. Os dados estruturados são mais fáceis de trabalhar, pois já estão adaptados às necessidades da empresa. No entanto, dados não estruturados podem fornecer um volume de dados significativamente maior.

Existem muitos outros tipos de dados a serem considerados também. Por exemplo, metadados, big data, dados em tempo real e dados de máquina.

3. Limpe os dados

A terceira lanço, limpeza de dados, garante que dados sem erros sejam usados ​​para a estudo de dados. Esta lanço inclui procedimentos uma vez que formatação correta e consistente de dados, remoção de entradas duplicadas ou anômalas, tratamento de dados ausentes e correção de erros de dados cruzados.

Executar essas tarefas manualmente é tedioso e, portanto, existem várias ferramentas para facilitar o processo de limpeza de dados. Isso inclui ferramentas de dados de código acessível, uma vez que OpenRefineaplicativos de desktop uma vez que Trifacta Wranglersoftware uma vez que serviço (SaaS) fundamentado em nuvem uma vez que Transparência TIBCOe outras ferramentas de gerenciamento de dados, uma vez que Estágio de qualidade do IBM Infosphere principalmente usado para big data.

4. Realize a estudo de dados

A estudo de dados inclui vários métodos, conforme descrito anteriormente. O método a ser implementado depende muito da questão de pesquisa a ser investigada. Os métodos de estudo de dados são discutidos em detalhes posteriormente neste blog.

5. Apresente os resultados

A apresentação dos resultados define o quão muito os resultados devem ser comunicados. As ferramentas de visualização, uma vez que tabelas, imagens e gráficos, transmitem efetivamente as descobertas, estabelecendo conexões visuais na mente do testemunha. Essas ferramentas enfatizam os padrões descobertos nos dados existentes e lançam luz sobre os padrões previstos, auxiliando na tradução dos resultados.

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Métodos para estudo de dados

Os analistas de dados usam uma variedade de abordagens, métodos e ferramentas para mourejar com dados. Vamos examinar esses métodos de uma perspectiva baseada em abordagem:

1. Estudo descritiva

A estudo descritiva envolve categorizar e apresentar conjuntos de dados mais amplos de uma maneira que permita que padrões emergentes sejam observados a partir deles para ver se há qualquer padrão óbvio. As técnicas de reunião de dados são uma forma de realizar a estudo descritiva. Isso envolve primeiro coletar os dados e, em seguida, classificá-los para facilitar o gerenciamento.

Isso também pode envolver a realização de análises estatísticas nos dados para estabelecer, digamos, as medidas de frequência, dissipação e tendências centrais que fornecem uma descrição matemática dos dados.

2. Estudo exploratória

A estudo exploratória envolve consultar vários conjuntos de dados para ver uma vez que certas variáveis ​​podem estar relacionadas ou uma vez que certos padrões podem estar conduzindo outros. Essa abordagem analítica é crucial para enquadrar hipóteses potenciais e questões de pesquisa que podem ser investigadas usando técnicas analíticas de dados.

Mineração de dadospor exemplo, exige que os analistas de dados usem estudo exploratória para filtrar big data e gerar hipóteses a serem testadas.

3. Estudo diagnóstica

A estudo diagnóstica é usada para responder por que um determinado padrão existe em primeiro lugar. Por exemplo, esse tipo de estudo pode ajudar uma empresa a entender por que seu resultado está se comportando de determinada maneira no mercado.

A estudo diagnóstica inclui métodos uma vez que teste de hipótese, preceito de uma interdependência v/s causação e estudo de retorno diagnóstica.

4. Estudo preditiva

A estudo preditiva responde à pergunta sobre o que acontecerá. Esse tipo de estudo é fundamental para as empresas decidirem sobre novos recursos ou atualizações de produtos existentes e estabelecer quais produtos terão um bom desempenho no mercado.

Para estudo preditiva, os analistas de dados usam os resultados existentes das análises descritas anteriormente, ao mesmo tempo em que usam os resultados de estágio de máquina e perceptibilidade sintético para estabelecer previsões precisas para o desempenho horizonte.

5. Estudo prescritiva

A estudo prescritiva envolve a preceito da estratégia mais eficiente para implementar a decisão tomada. Por exemplo, uma organização pode usar a estudo prescritiva para filtrar a melhor maneira de lançar um novo recurso. Esse componente de estudo de dados lida ativamente com o consumidor final, exigindo que se trabalhe com marketing, recursos humanos e assim por diante.

A estudo prescritiva faz uso de algoritmos de estágio de máquina para estudar grandes quantidades de big data para perceptibilidade de negócios. Esses algoritmos são capazes de estimar grandes quantidades de dados trabalhando com eles por meio de declarações “if” e “else” e fazendo recomendações de harmonia.

6. Estudo quantitativa e qualitativa

A estudo quantitativa implementa computacionalmente algoritmos testando um ajuste matemático para descrever a interdependência ou causalidade observada nos conjuntos de dados. Isso inclui estudo de retorno, estudo nula, estudo de hipótese, etc.

A estudo qualitativa, por outro lado, envolve dados não numéricos, uma vez que entrevistas, e responde a questões sociais mais amplas. Envolve trabalhar de perto com dados textuais para efluir explicações.

7. Estudo estatística

Técnicas estatísticas fornecem respostas para desafios de decisão essenciais. Por exemplo, eles podem quantificar com precisão as probabilidades de risco, prever o desempenho do resultado, estabelecer relações entre variáveis ​​e assim por diante. Essas técnicas são usadas por métodos de estudo qualitativos e quantitativos. Algumas das técnicas estatísticas inestimáveis ​​para analistas de dados incluem retorno linear, classificação, métodos de reamostragem e seleção de subconjuntos.

A estudo estatística, mais importante, está no núcleo da estudo de dados, fornecendo a estrutura matemática forçoso por meio da qual a estudo é conduzida.

Negócios orientados a dados

As empresas orientadas a dados usam os métodos de estudo de dados descritos supra. Porquê resultado, eles oferecem muitos vantagens e são particularmente adequados às necessidades modernas. Sua credibilidade depende de serem baseados em evidências e usarem modelos matemáticos precisos para estabelecer decisões. Algumas dessas vantagens incluem necessidades mais fortes do cliente, identificação precisa das necessidades de negócios, elaboração de decisões estratégicas eficazes e bom desempenho em um mercado competitivo. Negócios orientados por dados são o caminho a seguir.