数据分析和数据分析是两个经常互换使用的术语。
为什么会这样?
这是因为它们听起来很相似吗?
然而,您应该记住,这些术语之间假定的相似性只是语音相似性。
这两个术语完全不同,它们既相互依赖又相互独立。处理这两个术语之间的差异很重要,因为缺乏理解可能会导致数据收集不准确。
什么是分析?
《韦氏词典》将分析定义为“对任何复杂事物的详细检查,以了解其本质或确定其基本特征:彻底的研究”。
什么是分析?
回到韦氏词典,我们看到分析被定义为“属于或关于分析或分析;特别是:把某物分成组成部分或组成元素。
那么,既然我们已经对这两个术语有了可行的定义,这就引出了一个问题,这两个术语是如何关联的。请进一步阅读找出答案。
Analysis与Analytics的关系:
推断分析和分析之间差异的一个简单方法是将它们放在过去和未来的角度。
数据分析可以从过去的角度来考虑。任何领域的数据分析,无论是在营销,商业,存档等着眼于过去的数据收集。
这种数据收集方法是挖掘可能被忽视的有用信息的一种方法。
发现某些“倾向”或“模式”“那数据分析尝试通过数据收集来定位会有所帮助未来的决策,更好的计划,结论性的研究和推理.
因此,你可能会问,如何在这个分析功能.
分析与数据分析提供的数据一起工作。它主要是系统地分析数据和统计。
分析是分析的总称。分析是更大的整体分析的一部分。
数据分析从数据分析所定位的“趋势”和“模式”中得出结论。未来的决策,结论性的研究和推断是通过数据分析来实现的。
数据分析只有在数据分析已经完成并且分析的过程只能由分析来完成的情况下才有可能。现在让我们看看这些过程是如何工作的。
数据分析的过程是什么?
数据分析是一个非常精确的计算过程,通常由数据科学家完成。
数据分析的整个过程是通过一步一步的过程来完成的。通过该过程生成数据的过程称为数据价值链.
随着新数据的到来,数据科学家们孜孜不倦地工作,研究和推断不断被改写。
的数据价值链也习惯于预测更好的未来结果. 然而,我们应该记住,一旦数据被用于预测未来结果,它就进入了数据分析领域。
那么,让我们看看数据分析过程是如何工作的
确定目标:
数据分析的第一步是确定目标。如果你问自己以下问题通常会有所帮助
1.收集数据的目的是什么?
2.通过收集这些数据,您想要做出什么决定?
甚至在开始数据收集过程之前,就必须提出这些问题。同样重要的是要记住,数据收集将推动决策过程。
然而,我们必须考虑到它们正在起飞的旧模型,这样我们才能跟踪这一过程的轨迹。这将我们引入到旧模型和在整个过程之后将被放置的潜在的新模型之间的关系。
确定轨迹:
如前所述,必须考虑并记录旧模型。这是一个重要的步骤,因为这是确保新模式得到改进的唯一途径。
本文件还确保收集的数据并非毫无意义。这一过程为下一步收集数据提供了先例。
数据收集:
收集数据时寻找多样性。数据的多样性有助于得出更有益的结论。
它提供了相互竞争的视角,从而提供了更好的洞察力和相关性。始终记住,数据收集的质量将反映在最终结果中。
清理数据:
清理数据与收集数据一样重要(如果不是更少的话)。这是确保将无意义数据与有意义数据分离的重要步骤。
这也有助于正确读取数据,因为无意义的数据可能会严重影响和误导结果。这也将不准确的数据与准确的数据分开。
还要记住,预防胜于治疗,所以如果一个人清理了他们的数据,错误的机会就会减少。
造型的数据:
这是应用收集的数据的部分。有一些模型是根据收集的数据建立的。这些模型提供了实际结果的模拟。
这是一个重要的步骤,并根据这些模型预测未来的步骤。数据的精确建模取决于构建数据的数据科学家,因此必须确保数据科学团队的效率。
验证您的数据:
这是重要的一步。人们需要反复验证他们的数据,确保没有错误。
从数据收集中构建的模型将在建模步骤之后付诸实践。这个过程中引入的任何更改都应该是现在。
一旦模型付诸实践,结果就会被记录下来。如果正确地遵循了数据分析的过程,生成的数据值将是准确的。
一旦数据生成,它将用于监测和记录分析的轨迹。
这是对数据分析过程的概述。现在我们来看看数据分析是如何工作的。我们还将研究它们与数据分析的相似或不同之处。
谁从事数据分析?
如前所述,数据科学家的工作是数据分析。
数据分析更多的是数据工程师的专业领域。数据工程师与数据科学家紧密合作,以达到共同的目标。
数据科学家收集数据,而数据工程师将从不同来源获取的数据连接起来。数据工程师构造数据并确保模型满足分析要求。
然而,重要的是要记住,尽管从事分析和分析工作,但数据工程师和科学家的工作是相互关联的。在不同的过程中,他们都需要其他人的帮助。
数据分析是如何工作的?
数据分析是一个极其复杂的过程。它通过专门的软件和系统进行推理和得出结论。
数据分析可以进一步分为定量数据分析和定性数据分析。
那么,定量和定性数据分析之间的区别是什么呢
定量数据分析包括对可量化数据的分析.这种分析更多地依赖于统计数据和实证结论。
然而定性数据分析更大的压力解释nonquantifiable数据如视听、主观观点等。数据分析的应用部分依赖于BI。
所以BI是什么?
商务智能本质上是一种工具,允许用户在没有统计数据背景的情况下绘制数据。这减轻了IT或数据科学家起草报告的压力。
BI允许最终用户根据提供给他们的数据绘制自己的报告。IT部门的贡献只需要建立BI,他们建立了数据仓库和数据集市,用户可以轻松访问BI并起草自己的个性化报告。
这就给我们带来了数据挖掘,它是数据分析不可或缺的一部分。
什么是数据挖掘?
数据挖掘是数据分析的高级形式。它专注于数据建模,对大量数据进行分类,并基于模式和重复预测结果。
使用这种预测分析,它可以预测目标基地的未来行为。有许多软件,人工智能,类似于BI,帮助筛选数据库。
机器学习就是这些人工智能之一。这节省了大量的资源和时间,因为上面提到的人工智能筛选数据的速度比数据科学家更快。
然而,需要注意的是,这些回报的数据通常不是完全结构化的。这就是文本挖掘的意义所在。
什么是文本挖掘?
文本挖掘也被称为文本数据挖掘,是一个通过非结构化和半结构化数据获取意义的过程。
文本挖掘的过程从结构化数据开始。在此之后,通过统计模式学习、文本挖掘这一步,评估和解释现在的结构化数据。
那么,让我们来看看
数据分析过程的工作原理:
数据收集:
数据分析的第一步是收集数据。数据科学家在这一步中确定他们的分析目标是什么,并据此进行。
一旦确定了所需的信息,数据科学家就会与工程师和IT人员合作收集数据。所需数据通常来自不同的地方。
收集的数据通过复杂的集成过程与其他数据相结合。随后,数据被提供给数据库。
但是,如果有数据被确定为“问题数据”,需要进行更多分析,则将其从数据流中分离出来进行分析。这种分离还确保较大的数据集不受影响。
数据固定:
一旦连接和分析了数据,就会检查“问题数据”。任何“问题数据”都会受到大量关注,因为如果在初始阶段不加以修正,可能会影响最终读数。
那么,如何识别并修复“问题数据”?这是通过三个过程完成的
- 数据概况
- 数据整理
- 数据准备
数据概况这是不言自明的。它可以分析手头的数据,并确保收到的信息与较大的数据集一致。显示任何不安全的数据在此阶段被删除。
消除重复记录的数据的过程没有显示结构相似性,或者与较大数据集的相似性由数据整理.
数据准备遵循数据清理。在消除过程之后收集的数据被组织起来。它是以一种有利于分析目的的方式进行的。
有些地方有一些政策,例如数据治理政策,可以确保保存的数据不会被滥用于任何不道德的目的。
造型的数据:
数据科学家建立一个模型,作为数据的预测建模工具。该分析模型将针对部分数据集进行测试,以检查结果。
对模型进行反复测试,以确保它实现了数据分析的目标。模型的重复测试过程称为训练。
重复测试还可以确保模型在失效状态下运行。结束步骤涉及对整个数据集运行模型。只有在确认模型满足数据分析的目标时,才能执行此操作。
数据可视化:
这是数据分析过程的最后一步。这是分析团队与目标受众沟通的过程。
他们创建图表、图表、模型和表格,以便更好地将他们的发现传达给目标受众。
这使得读者能够更好地理解定量数据,并根据自己的意愿查找数字,从而能够理解整个阅读过程。