Анализ данных следует поэтапному процессу. Каждый этап требует различных навыков и знаний. Однако, чтобы получить значимую информацию, важно понимать процесс в целом.

В этой статье мы рассмотрим основные этапы процесса анализа данных. В нем будет рассказано, как определить вашу цель, собрать данные и провести анализ, а также многое другое, где это применимо. Когда вы закончите, вы будете гораздо лучше понимать основы.

Готовы? Начнем…

  1. Определение вопроса
  2. Сбор данных
  3. Очистка данных
  4. Анализ данных
  5. Визуализируйте и представьте свои данные

Определение вопроса

В очереди на анализ данных первым шагом является определение вашей цели. Иногда называется «постановка задачи».

Определить цель означает выдвинуть гипотезу и придумать, как ее проверить. Начните с вопроса: какую бизнес-проблему я пытаюсь решить? Хотя это может показаться простым, это может быть сложнее, чем кажется. Например, руководство организации может задать вопрос, например: «Почему мы теряем клиентов?» Возможно, однако, что это не затрагивает суть проблемы. Как аналитик данных, мы должны понимать бизнес и его цели достаточно глубоко, чтобы они могли правильно сформулировать проблему.

Допустим, вы работаете в игровой компании. Эта компания создает ТОПовые игры для своего игрока. Несмотря на то, что он отлично подходит для привлечения миллионов новых игроков, у него гораздо меньше активных игроков каждый день. Таким образом, ваш вопрос может звучать не так: «Почему мы теряем игроков?» но «Какие факторы негативно влияют на работу пользователей?»

Теперь, когда вы определили проблему, вам нужно определить, почему пользователи быстро уходят. Это из-за плохого пользовательского опыта, они быстро надоедают или что-то еще?

Сбор данных

После того, как вы установили свою цель, вам нужно будет создать стратегию для сбора и агрегирования соответствующих данных. Ключевой частью этого является определение того, какие данные вам нужны. Это могут быть количественные (числовые) данные, например. уровень сложности или качественные (описательные) данные, такие как отзывы игроков. Все данные относятся к одной из трех категорий: собственные, сторонние и сторонние данные. Давайте исследовать..

Что такое собственные данные?

Первичные данные — это данные, которые вы или ваша компания получили непосредственно от игроков. Это могут быть транснациональные данные отслеживания или информация из штата ваших игроков. Каков бы ни был источник, первичные данные обычно структурированы и организованы четким и определенным образом. Другими источниками сторонних данных могут быть опросы об удовлетворенности игроков, обратные задания или прямое наблюдение.

Что такое сторонние данные?

Чтобы обогатить свой анализ, вы можете захотеть защитить вторичный источник данных. Вторичные данные — это первичные данные других организаций. Это может быть доступно непосредственно в компании или через частную торговую площадку. Основное преимущество сторонних данных заключается в том, что они обычно структурированы, и хотя они менее релевантны, чем данные первых лиц, они также достаточно надежны. Примеры сторонних данных включают действия на веб-сайте, в приложении или в социальных сетях, например историю онлайн-покупок или данные о доставке.

Что такое сторонние данные?

Сторонние данные — это данные, которые были собраны и агрегированы из многочисленных источников сторонней организацией. Часто (хотя и не всегда) сторонние данные содержат огромное количество неструктурированных точек данных (большие данные). Многие организации собирают большие данные для создания отраслевых отчетов или проведения маркетинговых исследований. Исследовательская и консультационная фирма Gartner — хороший пример организации, которая собирает большие данные и продает их другим компаниям. Хранилища открытых данных и правительственные порталы также являются источниками сторонних данных.

Очистка данных

После того, как вы собрали данные, следующим шагом будет их подготовка к анализу. Это означает "Очистка" или "чистка". Когда дело доходит до данных, существуют различные типы проблем с качеством, и поэтому очистка данных является одним из самых трудоемких этапов анализа данных. Например, могут быть ошибки форматирования (например, строки и столбцы объединены), отсутствующие значения, повторяющиеся строки, несоответствия правописания и т. д.

Хотя очистка данных часто выполняется несколько бессистемно и слишком сложно определить «единый структурированный процесс», мы изучим очистку данных в следующей статье.

  1. Исправить строки и столбцы
  2. Исправить отсутствующие значения
  3. Стандартизируйте значения
  4. Исправить недопустимые значения
  5. Данные фильтра

Хороший аналитик данных потратит около 70–90% своего времени на очистку своих данных, если они не являются чистыми. Это может показаться чрезмерным. Но сосредоточение внимания на неправильных точках данных (или анализ неточных данных) серьезно повлияет на ваши результаты.

Анализ данных

Наконец, вы очистили свои данные. Теперь самое интересное — анализ! Тип анализа данных, который вы выполняете, во многом зависит от вашей цели. Но есть много доступных техник. Одномерный или двумерный анализ, анализ временных рядов и регрессионный анализ — это лишь некоторые из тех, о которых вы, возможно, слышали. Однако более важным, чем различные типы, является то, как вы их применяете. Это зависит от того, какие идеи вы надеетесь получить. Вообще говоря, все типы анализа данных относятся к одной из следующих четырех категорий.

Описательный анализ

  • Описательный анализ определяет то, что уже произошло.

Диагностический анализ

  • Диагностическая аналитика фокусируется на понимании того, почему что-то произошло.

Прогнозный анализ

  • Прогнозный анализ позволяет определить будущие тенденции на основе исторических данных.

Предписывающий анализ

  • Предписывающий анализ позволяет дать рекомендации на будущее.

Визуализируйте и представьте свои данные

О, да! теперь вы закончили проводить свои анализы. У вас есть свое понимание. Последним этапом процесса анализа данных является обмен этими знаниями с командой с помощью визуализации данных или отчетов. Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты, визуализация данных обеспечивает доступный способ увидеть и понять тенденции, выбросы и закономерности в данных.

В мире больших данных визуализация данных и технологии необходимы для анализа огромных объемов информации и принятия решений на основе данных.

Резюме

В этой статье мы рассмотрели основные этапы процесса анализа данных. Эти основные шаги могут быть изменены, переупорядочены и повторно использованы по вашему усмотрению, но они лежат в основе работы каждого аналитика данных:

  • Сформулируйте вопрос. Какую бизнес-проблему вы пытаетесь решить? Сформулируйте это как вопрос, чтобы помочь вам сосредоточиться на поиске четкого ответа.
  • Сбор данных. Разработайте стратегию сбора данных. Какие источники данных, скорее всего, помогут вам решить вашу бизнес-задачу?
  • Очистка данных. Исследуйте, очищайте, упорядочивайте, удаляйте дубликаты и структурируйте данные по мере необходимости. Делайте все, что вам нужно! Но не спешите… не торопитесь!
  • Анализ данных. Выполните различные анализы, чтобы получить представление. Сосредоточьтесь на четырех типах анализа данных: описательном, диагностическом, прогнозирующем и предписывающем.
  • Представьте свои результаты. Как лучше всего поделиться своими выводами и рекомендациями? Ключевым моментом является сочетание инструментов визуализации и коммуникации.

Спасибо за чтение! Если вам понравилась эта статья, пожалуйста, нажмите Up-Vote :)