Einführung in die Datenanalyse

In diesem Artikel sehen wir eine Übersicht über die Arten der Datenanalyse. In der Ära des 21. Jahrhunderts ist die vielleicht bemerkenswerteste Veränderung, wie Daten in jedem Bereich unseres Lebens Teil unseres Entscheidungssystems wurden. Es besteht kein Zweifel, dass „Daten das neue Öl“ jeder Branche sind. Mit der Zunahme der nahezu unendlichen Bandbreite ergeben sich neue Herausforderungen für die effektive Nutzung dieser riesigen Datenmenge und die Ableitung wichtiger Erkenntnisse aus den Daten. Zusammen mit der großen Datenmenge nimmt auch das Rauschen allmählich zu. Die Datenanalyse ist eine Sammlung verschiedener Methoden und Denkweisen, um das Beste aus den verfügbaren Daten herauszuholen und die Rohdaten in einen geschäftlichen oder sozialen Wert umzuwandeln.

Arten der Datenanalyse

Basierend auf den verwendeten Methoden kann die Datenanalyse in die folgenden vier Teile unterteilt werden:

  • Beschreibende Analyse
  • Explorative Datenanalyse
  • Vorausschauende Analyse
  • Inferenzanalyse

1. Beschreibende Analyse

Die deskriptive Analyse ist die numerische Methode, um Einblicke in die Daten zu erhalten. In der deskriptiven Analyse erhalten wir einen zusammengefassten Wert der numerischen Variablen. Angenommen, Sie analysieren die Verkaufsdaten eines Autoherstellers. In der Literatur zur deskriptiven Analyse werden Sie nach dem Mittelwert, der Art des Verkaufspreises eines Autotyps, den Einnahmen aus dem Verkauf eines bestimmten Autotyps usw. suchen Verteilung der numerischen Variablen der Daten unter Verwendung dieser Art von Analyse. In den meisten Anwendungsfällen der praktischen Datenwissenschaft hilft Ihnen die deskriptive Analyse dabei, die allgemeinen Dateninformationen abzurufen und sich an den Datensatz zu gewöhnen. Wichtige Begriffe der deskriptiven Analyse sind:

  • Mittelwert (Durchschnitt aller Zahlen in einer Zahlenliste)
  • Modus (häufigste Nummer in einer Nummernliste)
  • Median (Mittelwert einer Zahlenliste)
  • Standardabweichung (Betrag der Abweichung einer Menge von Werten vom Mittelwert)
  • Varianz (Quadrat der Standardabweichung)
  • Interquartilbereich (Werte zwischen 25 und 75 Prozent einer Zahlenliste)

In Python stellt die Pandas-Bibliothek eine Methode namens "describe" bereit, die beschreibende Informationen zum Datenrahmen enthält. Wir verwenden auch andere Bibliotheken wie stats model oder können unseren Code je nach Anwendungsfall entwickeln.

2. Explorative Datenanalyse

Im Gegensatz zur deskriptiven Datenanalyse, bei der wir die Daten numerisch analysieren, ist die explorative Datenanalyse die visuelle Möglichkeit, die Daten zu analysieren. Sobald wir durch deskriptive Analyse ein grundlegendes Verständnis der vorliegenden Daten haben, werden wir zur explorativen Datenanalyse übergehen. Wir können die explorative Datenanalyse auch in zwei Teile unterteilen:

  • Uni-Variate-Analyse (Untersuchung der Charakteristik einer einzelnen Variablen)
  • Multivariate Analyse (vergleichende Analyse mehrerer Variablen, wenn wir die Korrelation zweier Variablen vergleichen, spricht man von einer bivariaten Analyse)

Bei der visuellen Datenanalyse verwenden wir verschiedene Arten von Plots und Diagrammen zur Datenanalyse. Zur Analyse einer einzelnen Variablen (univariate Analyse) können Balkendiagramme, Histogramme, Boxdiagramme mit Whisker, Geigendiagramme usw. verwendet werden. Für die multivariate Analyse verwenden wir das Streudiagramm, Konturdiagramme, mehrdimensionale Diagramme usw.

Aber warum brauchen wir eine explorative Datenanalyse?

  • Die explorative Datenanalyse bietet eine visuelle Möglichkeit zur Beschreibung der Daten, mit deren Hilfe die Merkmale der Daten klarer identifiziert werden können.
  • Es hilft uns zu identifizieren, welche Funktionen wichtiger sind. Dies ist besonders nützlich, wenn es sich um hochdimensionale Daten handelt. (dh Methoden wie PCA und t-SNE helfen bei der Dimensionsreduktion).
  • Dies ist eine effektive Methode, um Führungskräften und nicht-technischen Stack-Inhabern das entstandene Ergebnis zu erklären.

In Python gibt es viele Bibliotheken, mit denen Sie explorative Datenanalysen durchführen können. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh usw. sind die beliebtesten unter diesen.

3. Vorausschauende Analyse

Was passiert, wenn wir im Voraus wissen, welche Fehler wir in Zukunft machen werden? Wir werden versuchen, diese zu vermeiden, oder? Die prädiktive Analyse ist nichts anderes als die wissenschaftlichste Methode, um zukünftige Ergebnisse durch die Analyse historischer Ereignisse vorherzusagen. Das Herz der Datenwissenschaft basiert auf prädiktiven Analysen. Die prädiktive Analyse hilft uns bei der Beantwortung der folgenden Fragen: "Können wir vorhersagen, ob ein Käufer ein bestimmtes Produkt kauft oder nicht?" Oder: Können wir die Gesamtkosten schätzen, die ein Versicherer für die Ansprüche zu zahlen hat? "Oder" Können wir die Niederschlagsmenge im kommenden Monsun abschätzen?

Die prädiktive Analyse hilft uns, das angenäherte oder wahrscheinlichste Ergebnis der wichtigen Fragen zu ermitteln, die dann zu massiven, skalierten geschäftlichen und sozioökonomischen Veränderungen führen. Maschinelles Lernen Modelle werden basierend auf historischen Daten entwickelt, um das Ergebnis ähnlicher unsichtbarer zukünftiger Ereignisse vorherzusagen.

4. Inferenzanalyse

Inferenzanalyse ist die Literatur der Datenwissenschaft, während wir das referenzielle Ergebnis für mehrere Sektoren vorhersagen. Zum Beispiel die Ableitung des Verbraucherpreisindex oder des Pro-Kopf-Einkommens. Es ist nicht machbar, jeden Verbraucher einzeln zu erreichen und zu kalkulieren. Stattdessen nehmen wir wissenschaftlich Stichproben aus der Bevölkerung und leiten mit Hilfe statistischer Analysen den Index ab.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die verschiedenen Methoden der Datenanalyse erörtert. Müssen wir alle diese Methoden anwenden oder können wir eine von ihnen anwenden? Nun, jetzt basiert es auf dem Anwendungsfall und der Domäne der Anwendung. In den meisten Fällen werden wir jedoch mit der deskriptiven und explorativen Datenanalyse beginnen und Vorhersagemodelle entwickeln, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

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Dies ist eine Anleitung zu den Arten der Datenanalyse. Hier diskutieren wir einen kurzen Überblick über die Datenanalyse und die verschiedenen Methoden, die auf dem Anwendungsfall und der Domäne der Anwendung basieren. Sie können auch unsere Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -

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