Vijesti o Tehnologiji, Recenzije i Savjeti!

Što je analitika podataka? Različiti načini analize podataka za olakšavanje života

– Oglas –

Podaci su danas poput novca, a u narednim bismo danima mogli koristiti podatke kao valute za kupnju robe i usluga. Špekulacije osim toga, imamo puno podataka koje dajemo brojnim uslugama kako bi ih učinili još boljima. Iako se neki podaci upotrebljavaju za prikazivanje oglasa, to ne znači da svi podaci koje dajemo koristemo u svrhu oglašavanja. Kako imamo ogromnu količinu podataka, pravilno postupanje s tim podacima može dovesti do izvanrednih novih rezultata kako bi naš život bio još bolji.

U ovom trenutku imamo puno podataka u svrhu analitike, a količina podataka za analitiku stalno će se povećavati, što će s vremenom proces analitike podataka učiniti pojednostavljenijim. Data Analytics odnosi se na ispravan tretman skupnih podataka koristeći specijalizirane statističke i analitičke alate za pretvorbu tih podataka u smislene informacije i izvršavanje jednog ili više zadataka. Analiza podataka možda neće biti tako jednostavna kao što možda mislite. Ali, ako se postigne na pravilan način, to može dovesti do uzbudljivih novih stvari i danas ću govoriti o opsegu Data Analytics-a ili kako nam Data Analytics može pomoći da izgradimo bolju budućnost za sebe i novu generaciju koja tek dolazi ,

Prije nego što shvatite opseg analitike podataka, pogledajmo temeljne korake analitike podataka prije nego što se informacije iskoriste za nešto korisno. Koraci analitike podataka mogu se podijeliti na 5 zadacima, a ovdje je objašnjenje svakog.

Razumijevanje ciljeva ili zahtjeva


Baš kao što sve što radimo u životu ima neke ciljeve, i Analiza podataka bi trebala imati neke jasne ciljeve. To je u osnovi prvi i najvažniji korak. Budući da je na raspolaganju puno podataka, malo promjena ciljeva dovest će do zahtjeva za dodatnim podacima i ako je vaš cilj iz nekog razloga smanjen, neće biti vrijedno obavljati dodatne zadatke za prikupljanje nepotrebnih podataka za cilj da nemaš. Dakle, ciljevi i ciljevi Data Analytics trebaju biti jasni na svaki mogući način.

Prikupljanje podataka


Podaci su sirovina kada je u pitanju Data Analytics. Ovisno o vašim ciljevima, podaci bi se trebali prikupljati iz odgovarajućih izvora kako biste ispunili svoj zadatak. Ako želite pokrenuti vlastiti posao, možete prikupiti podatke o onome što većina traži. Ako želite ponuditi neke zdravstvene usluge, možete prikupiti podatke iz bolnica i drugih mjesta itd. Stoga je prikupljanje podataka sljedeći najvažniji korak i uvijek biste trebali odabrati relevantan izvor za prikupljanje podataka prije nego što pokrenete zadatak Google Analytics.

Filtriranje podataka


Ovisno o vrsti podataka koje ste prikupili prema vašem cilju, većina prikupljenih podataka možda neće biti od koristi i ako ih zadržite u sustavu koji će usporiti proces analitike pomoću specijaliziranih alata koje koristite koriste. Kad prikupljate tekstualne podatke, bit će puno nepotrebnih podataka i bez obzira s kojom se vrstom podataka bavite, pojavit će se i nepotrebni podaci koje biste trebali filtrirati pomoću nekih dostupnih specijaliziranih alata. Možda ćete trebati potražiti pomoć stručnjaka iz usluge Google Analytics za ovaj zadatak, a nepotrebno je reći da je važan korak filtriranje nepotrebnih podataka i zadržavanje samo onih korisnih.

Analiza podataka


Sad dolazi najočekivanija Data Analytics koja uključuje sve, od pronalaska obrazaca unutar podataka do izvlačenja zaključaka i svega između toga. Ovo je korak kada dobijete odgovore na sva vaša pitanja, a podaci se pretvaraju u korisne informacije koje se kasnije mogu koristiti za još bolje i naprednije oblike usluge Google Analytics. Trešnja na pita je u ovom koraku na pragu dobivanja rezultata. Sada možete dobiti konačne podatke na različite načine, ovisno o vrsti podataka i načinu na koji ih želite.

Izvlačenje zaključaka


Nakon prikupljanja podataka, pretvaranja u informacije i spremnosti za prezentaciju, podaci bi nam trebali biti dostupni na smislene načine kako bismo izvukli neke zaključke kako bismo iskoristili dostupne podatke i izvršili neki skup zadataka. Ovisno o vrsti informacija, oni se mogu prikazati grafički ili u obliku tablica, a sve ovisi o zahtjevu koji imamo i količini podataka koji su obrađeni. Tek nakon ovog koraka, dostupne informacije mogu se pretvoriti u neki drugi format koji se može prenijeti u drugi sustav za strojno učenje, poslovnu inteligenciju i druge namjene o kojima ću kasnije govoriti.

Oni prilagođavaju aplikacije povezane s podacima Analytics. Ovisno o tome kako točno želite koristiti dostupne podatke koje ste dobili, oni mogu uključivati ​​još nekoliko koraka, a ovisi i o vrsti podataka kojim se bavite.

Pogledajmo nekoliko načina, a Analiza podataka može biti korisna u sljedećem stoljeću, a narednoj generaciji na različite načine.

Istraživanje podataka


Iskopavanje podataka nije novi pojam u svijetu tehnologije i predstavlja jednu od najproduktivnijih primjena podataka Analytics. Iskopavanje podataka u osnovi odnosi se na pronalaženje obrazaca u dostupnim podacima koji mogu biti korisni za donošenje korisnih odluka koje se odnose na poslovanje, upravljanje i svaki drugi životni korak.

Na primjer, istraživanje podataka može se koristiti za proučavanje nekih složenih obrazaca i donošenje jedinstvenih odluka poput, koji proizvodi kupci određene regije mogu biti zainteresirani u određeno doba godine i tako dalje. Iskopavanje podataka korisna je implikacija Data Analytics-a koji može uzeti u obzir puno podataka i koristiti neke specijalizirane algoritme i statističke alate za donošenje odluka.

Vizualizacija podataka


Već sam govorio o tome kako je vizualizacija podataka važan aspekt kada je u pitanju Data Analytics. Vizualizacija podataka implikacija je analitike podataka koja može biti korisna za predstavljanje ogromnih skupova podataka na vizualno prihvatljiv način uz pomoć grafikona, grafikona i drugih grafičkih elemenata. Ovisno o ciljevima analitike podataka u tvrtki ili organizaciji, zadatak vizualizacije podataka može se provesti na više načina, a vizualizacija podataka može se koristiti i kao alat za donošenje važnih poslovnih odluka. Neki programi mogu biti dovoljno inteligentni da istaknu najkorisnije dijelove izvedenih informacija, vizualno prezentirajući podatke, koji mogu biti podjednako korisni u različitim organizacijama i poduzećima za donošenje odluka.

Analiza teksta


Podaci se ne odnose samo na brojeve. Korisne informacije mogu se dobiti i iz tekstova, a to se može postići pomoću nekih specijaliziranih alata. Podaci iz teksta mogu se koristiti za razne zadatke, a iz teksta se može dobiti i mnogo korisnih informacija koje se kasnije mogu koristiti za učenje jezika temeljenog na AI i još puno toga.

Nadalje analiza teksta, aka. Iskopavanje teksta koje se koristi za učenje jezika zasnovano na AI također može omogućiti strojevima da odgovore i na ljudskim jezicima. Uz to, vađenje teksta može biti korisno za razumijevanje emocionalnog stanja osobe pronalaskom obrazaca unutar pisanog teksta u različitim stanjima emocija, od strane jedne ili skupine osoba. Dakle, držanje dijelova složenosti vađenja teksta, nesumnjivo je moćan alat u analizi podataka.

Poslovna inteligencija


Data Analytics također može biti vrlo koristan u donošenju poslovnih odluka, što može uključivati ​​sve, od cijene proizvoda do lansiranja proizvoda, razumijevanjem trenutnih trendova i mnogih drugih. Uz pomoć Data Analytics-a u poslovanju, lako se može razumjeti tržišno stanje koje na kraju može pomoći poslovnim osobama da donose taktičke odluke o održavanju profitnih marži i pojačanoj prodaji.

Poslovna inteligencija u usluzi Data Analytics koristi pomoć pri pronalaženju podataka što može pomoći našoj tvrtki da razumije obrasce o tome kakvi proizvodi mogu biti zainteresirani za kupce u različito doba godine i na različitim geografskim lokacijama. Poslovna inteligencija može se postići i vizualizacijom podataka koja može pomoći organizaciji da stekne bolji uvid u tržište, zahtjeve kupaca i druge potrebne informacije. Poslovna inteligencija jedno je od pokretačkih snaga za razvoj i praktičniju upotrebu Data Analytics-a.

Zdravstvene prognoze


Skoro 2,1 milijun ljudi umrlo je od srčanog udara 2015. godine u Indiji. To je velik broj i tada Analiza podataka može biti korisna u donošenju zdravstvenih predviđanja kako bi se pacijentima omogućile mjere predostrožnosti kako bi se spriječili srčani napadi ili drugi smrtonosni napadi. Iako se zdravlje ljudskog bića ne može predvidjeti s postotkom točnosti, korištenje povijesnih podataka za povezivanje simptoma sa stvarnim bolestima može biti korisno i može pomoći liječnicima da otkriju prema čemu pacijent ide, a to može može se postići uz pomoć podataka Analytics. Podaci iz svih bolnica širom svijeta mogu se prikupiti za izradu studije koja može pomoći u izgradnji pametnih računalnih sustava koji mogu biti korisni za bolje liječenje pacijenata. Liječnici također mogu otkriti povijesne podatke o tome koje korake treba poduzeti kako bi pacijenta doveo u normalu kad simptomi nisu zadovoljavajući. Pomoću pametnih nosivih podataka uz Data Analytics, liječnik može znati kada fiziološki parametri narušavaju normalnost i do čega mogu dovesti gledajući povijesne podatke. Ovo može pomoći liječniku da poduzme trenutne korake kako bi pacijenta vratilo u normalu.

Izrada preciznijih vremenskih prognoza


Jedva da je važno jeste li Google Assistant daje vam pogrešne podatke o tome hoće li sutra kiša ili ne. Ali vremenske katastrofe mogu donijeti nekontrolirane katastrofe, a ljudi su vrlo slabi i slabi kada je u pitanju rješavanje vremenske apokalipse. Najbolji način za borbu protiv vremena je dogovoriti kako bi se katastrofe svele na najmanju moguću mjeru.

Tada je u igri Data Analytics. Iako postoje pametni senzori, koji mogu automatski pratiti vremenske neprilike, čak i ako i najmanji slučaj pođe po zlu, podaci sa senzora, zajedno s pametnom Data Analytics-om, mogu biti korisni i za preciznije i preciznije predviđanje vremena i mogu na kraju spasiti ljudsku civilizaciju jednog dana , Uz pomoć Data Analytics-a može se uzeti u obzir puno parametara koji mogu pomoći vremenskim prognozama da unaprijed prognoziraju vremensku prognozu, što može pomoći vladinim planovima za spašavanje ili poduzimati mjere opreza prije početka pada.

Bolje upravljanje


Pored svih različitih načina koje sam ovdje spomenuo, gdje podaci Analytics mogu biti korisni, također mogu biti korisni iu slučaju upravljanja. Kada je riječ o upravljanju, ono uključuje sve, od boljeg upravljanja prometom do razumijevanja pritužbi građana da nude još bolje usluge.

U tom aspektu, Analiza podataka može stvoriti nova otkrića. Uz pomoć iskopavanja podataka i teksta Analytics, te pametnim jezikom koji razumijeva jezik, vlada može otkriti probleme s kojima se većina građana suočava, i tada to može pružiti Data Analytics kako bi se problemi mogli što prije riješiti, pa čak i čak omogućuju vladi da uvede više usluga usmjerenih na građane.

Budućnost analitike podataka


Budućnost će vidjeti upotrebu kvantnih računala koja su daleko moćnija od klasičnih računala i mogu obaviti puno zadataka. Kada je u pitanju Data Analytics nekoliko stotina puta brži od naših tradicionalnih računala.

Dakle, kvantno računanje može svijet učiniti boljim mjestom, a Data Analytics bit će srce takvog sustava koji će potencijalno pokretati kvantna računala. Pored svih različitih načina na koje se ovdje spominjem, gdje Data Analytics može biti korisna, možemo pronaći i broj različitih polja u kojima Data Analytics može stvoriti čuda, posebno kada strojno učenje i umjetna inteligencija postaju tempo i postat će glavni tok ,

Nisam detaljno opisao tehničke detalje o tome kako Data Analytics može biti koristan ili nisam spomenuo naziv nekog alata koji se može koristiti u svrhu podataka Analytics. Ova vam je priča dala osnovnu ideju o tome o čemu se radi u usluzi Data Analytics i kako ona može biti korisna. Dakle, to su mjesta na kojima će Data Analytics promijeniti svijet na bolji način i zemlju će učiniti boljim mjestom za život. Imate li kakvih pitanja o usluzi Data Analytics? Slobodno komentirajte isto u nastavku.

Table of Contents