На предыдущую страницу

Аналитика данных

Аналитика данных — это методическое исследование необработанных данных для извлечения значимой информации. Он включает в себя ряд процессов и методов, основной целью которых является повышение эффективности бизнеса и содействие принятию обоснованных решений.

Спектр анализа данных
Аналитика данных — это широкая область, охватывающая несколько различных типов:

  • описательная аналитика. Эта форма аналитики интерпретирует исторические данные, чтобы понять прошлое поведение;
  • диагностическая аналитика. Позволяет глубже изучить данные, чтобы выяснить причину конкретного результата;
  • предиктивная аналитика. Как следует из самого термина, этот тип аналитики использует данные для прогнозирования будущих событий;
  • предписывающая аналитика. Эта расширенная ветвь аналитики рекомендует действия для достижения оптимальных результатов.

Аналитика данных и наука о данных: различие между ними
Хотя аналитику данных и науку о данных часто объединяют, они представляют разные аспекты спектра данных. Наука о данных — это более обширная область, включающая аналитику данных, машинное обучение и другие смежные дисциплины. И наоборот, аналитика данных — это подмножество науки о данных, сосредоточенное на анализе и интерпретации наборов данных.

Процесс анализа данных
Анализ данных состоит из нескольких этапов, каждый из которых является неотъемлемой частью общего процесса:

  • сбор данных. Начальный шаг включает сбор данных из различных источников;
  • обработка данных. Собранные данные систематизируются и подготавливаются для анализа;
  • очистка данных. Этот шаг обеспечивает качество и точность данных за счет устранения ошибок и несоответствий;
  • анализ данных. Очищенные данные подвергаются статистическому анализу;
  • визуализация данных. Результаты анализа визуализируются с использованием графических представлений для облегчения понимания и интерпретации.
Оцените данную статью
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies