הייתה לי ההזדמנות להיות מדענית נתונים מקצועית דרך עבודתי בחברת כריית נתונים ובינה עסקית, והיום הייתי רוצה לדבר על כמה מהיסודות של ניתוח הנתונים והשלכותיו. אם אתה בשיווק ורוצה להבין ניתוח נתונים, עליך להבין תחילה את סוגי הניתוחים השונים. ניתן להשתמש בניתוח נתונים בתחומים רבים ושונים כגון שיווק, ניתוח עסקים, מדעי נתונים והנדסת נתונים. במאמר זה אדון ביסודות הבנת ניתוח הנתונים הבסיסיים ומדוע הוא חשוב.

כלים אלה נועדו לאפשר למדעני נתונים

סטטיסטיקאים וחוקרי שוק (מתמטיקאים) לבצע ניתוחים סטטיסטיים מורכבים. ניתוח נתונים כולל שימוש בנתוני צלילה עמוקה ובשימוש בכלי מדע נתונים, כריית נתונים והנדסת נתונים בכדי לתקשר את התוצאות. ישנם מספר סוגים שונים של כלי ניתוח נתונים הזמינים תחת מטריית ניתוח נתונים גדולים וניתן להשתמש בהם כדי לשפר את תהליך ניתוח הנתונים. במילים פשוטות, ניתוח נתונים הוא תהליך איסוף, עיבוד וארגון נתונים כדי להסיק מסקנות שימושיות. לעומת זאת, ניתוח נתונים מתמקד בהפיכת נתונים גולמיים לסטטיסטיקה, מידע והסברים שימושיים. ניתוח נתונים הוא אמנם תחום כולל הכולל ניתוח נתונים וכל רכיבי המשנה הדרושים, אך זהו תהליך. תהליך ניתוח הנתונים עוסק באיסוף מידע באמצעות יישומים וכלים מתאימים המאפשרים לחקור את הנתונים ולמצוא בהם דפוסים, כגון כריית נתונים וכלים להנדסת נתונים.

ישנן מספר טכניקות שימושיות לניתוח נתונים בהן תוכל להשתמש

כדי לגלות נתונים שימושיים ומתפתחים – מגמות ניתוח שיכולות לעזור לך להישאר לפני המתחרים שלך. על ידי שילוב כלים לניתוח נתונים כגון כריית נתונים, הנדסת נתונים ומדעי נתונים, אתה נמנע מפיצול התובנות שלך, חוסך זמן ומאמץ, ונהנה מהיתרונות של ראייה רחבה יותר של העולם סביבך ועסק שלך הן מבחינת הנתונים והן על ידי מֵידָע.

השתתף בקורס מבוא באקסל או בפייתון לניתוח נתונים ולמד עוד על הדרישות של ניתוח נתונים

עברו קורס מתקדם לנסות נתונים שונים – שיטות ניתוח וטכניקות, למדו אודות כריית נתונים, הנדסת נתונים ומדעי נתונים ולקחו קורסים מתקדמים כדי ללמוד עוד על ניתוח נתונים עולמי. ניתן להשתמש בלמידת מכונה לניתוח נתונים על ידי שימוש באלגוריתמים אוטומטיים לחיפוש מערכי נתונים במהירות וביעילות רבה יותר מכפי שמדעני נתונים יכולים לעשות באמצעות דוגמנות אנליטית מסורתית.
למידע על ניתוח נתונים אנליטיים עליך לבדוק ב- kratza.co.il

הכלים הטובים ביותר לניתוח מסוג זה הם R ו- Studio

מכיוון שהם מציעים מגוון רחב של ניתוח נתונים אקדמי וכללי שיכול לכסות כריית נתונים, הנדסת נתונים ומדעי נתונים. עבור יישומים סטטיסטיים, ניתן לחלק ניתוח עסקי לשתי קטגוריות: ניתוח נתונים עסקיים וניתוח סטטיסטי עסקי. ברמה גבוהה יותר, שיטות ניתוח הנתונים כוללות דוגמנות נתונים, למידת מכונה, דוגמנות סטטיסטית וניתוח סטטיסטי. כלי ניתוח סטטיסטיים שונים כוללים R, Excel, Python, Java, SQL ושפות תכנות אחרות.

מדע הנתונים יכול לכסות כמה תחומי הורים

כולל כריית נתונים, למידת מכונות, הנדסת נתונים ומדע נתונים, כמו גם ניתוח סטטיסטי. ההגדרה של ניתוח נתונים לוכדת את הטווח הרחב של התחום כאשר היא מנתחת נתונים גולמיים כדי למצוא מגמות ולענות על שאלות. המטרה העיקרית של ניתוח הנתונים היא להחיל ניתוח סטטיסטי וטכנולוגיות על נתונים, לזהות מגמות או לפתור בעיות.

ניתוח עסקי או ניתוח נתונים כולל מניפולציה של נתונים

רכישת תובנות ממנו ושימוש במידע זה לשיפור הביצועים העסקיים. ניתוח נתונים וניתוח נתונים משמשים לחשיפת דפוסים, מגמות וחריגות בתוך הנתונים, ומספקים את התובנות הדרושות לעסקים לצורך קבלת החלטות מבוססות ראיות. השלב העיקרי בתהליך ניתוח הנתונים הוא איסוף, ניתוח וניתוח של נתונים ממקורות שונים כמו מאגרי מידע, אתרים, מדיה חברתית ומקורות נתונים אחרים.

הפקת נתונים

היא תהליך מתמשך המאפשר תהליך מתמשך ואיטרטיבי בו ניתוח הנתונים מתבצע בו זמנית. מאחר וניתוח הנתונים נעשה באמצעות ניתוח הנתונים הראשון, אתה יכול לברוח עם זה בלי לעשות זאת תחילה, מכיוון שהוא שימושי כשלעצמו. הנקודה המכריעה בנתונים הניתוח הוא שהניתוח כבר אסף את הנתונים, כלומר את הנתונים מהעבר. לאחר הכנת הנתונים לניתוח, החוקרים יכולים להשתמש בשיטות מחקר וניתוח נתונים שונות כדי לקבל תובנות משמעותיות. רק בגלל שניתן להשתמש בניתוח נתונים כדי לחזות מגמות עתידיות, אין זה אומר שיש להשתמש בכריית נתונים ובניתוח נתונים פעם אחת בלבד.

כדי להמחיש טוב יותר כיצד ומדוע ניתוח נתונים חשוב לעסק שלך, הנה 4 סוגים של נתונים – דוגמאות לניתוח. על ידי התבוננות בפרטי כל קטגוריית נתונים, ניתוח ושיטות הניתוח והטכניקות שלו, תוכל להבין טוב יותר את הפוטנציאל שניתוח הנתונים יכול להביא לארגון שלך.