Panduan Terbaik untuk Analitis Data
Analitis data ialah proses menganalisis data mentah untuk mendapatkan cerapan yang bermakna dan boleh diambil tindakan, digunakan untuk memaklumkan dan mendorong keputusan perniagaan yang bijak.
Langkah Utama dalam Analitis Data
- Pengumpulan Data - Mengumpul data daripada pelbagai sumber. (pangkalan data, API, penderia dan pengikisan web).
- Pembersihan Data - Menyediakan data dengan mengendalikan nilai yang tiada, mengalih keluar pendua dan membetulkan ralat.dll
- Analisis Data - Menggunakan kaedah statistik dan algoritma untuk menganalisis data menggunakan teknik seperti analisis regresi dan klasifikasi untuk mendedahkan corak dan hubungan.
- Penggambaran Data - Mempersembahkan data dalam format grafik.(carta) dsb
- Pelaporan - Merumuskan penemuan dan memberikan cadangan yang boleh diambil tindakan.
Alat Penting untuk Analitis Data
- Pangkalan data SQL: Penting untuk menyoal dan mengurus pangkalan data hubungan. Pangkalan Data NoSQL: Digunakan untuk mengendalikan data tidak berstruktur - MongoDB dan Cassandra.
- Bahasa Pengaturcaraan Python: Perpustakaan termasuk panda, numpy dan matplotlib. R: Direka untuk analisis statistik dan visualisasi data.
- Penggambaran Data Tableau: Platform untuk mencipta papan pemuka interaktif dan boleh dikongsi. PowerBI: Penyelesaian ini membolehkan anda menggambarkan data anda dan berkongsi cerapan merentas organisasi anda.
Teknik Popular dalam Analitis Data
- Analisis Deskriptif Analitis deskriptif meringkaskan data sejarah untuk melihat apa yang telah berlaku pada masa lalu.
- Analisis Diagnostik Analitis diagnostik meneroka "mengapa" dan berusaha untuk menyiasat puncanya.
- Analisis Ramalan Analitik ramalan menggunakan model statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan hasil masa hadapan.
- Analisis Preskriptif Membina cerapan yang disediakan oleh analitis ramalan, analitis preskriptif menawarkan syor tentang tindakan dan keputusan yang perlu diambil.
Aplikasi Analitis Data
- Kecerdasan Perniagaan: Menyediakan cerapan operasi perniagaan yang mempertingkatkan proses membuat keputusan.
- Kewangan: Membantu dalam pengesanan penipuan, mengurus risiko dan mengoptimumkan strategi pelaburan.
- Penjagaan kesihatan: Memperbaiki hasil pesakit melalui analitik ramalan dan rawatan yang disesuaikan.
- Perkhidmatan Pelanggan dan Pemasaran: Memahami tingkah laku pelanggan yang meningkatkan pengalaman pelanggan serta mengoptimumkan kempen pemasaran.
Kesimpulan
Analitis data, bidang yang berkembang pesat, memperkasakan organisasi untuk berinovasi dengan membuat keputusan termaklum, memahami tingkah laku pelanggan, mengoptimumkan operasi dan meramalkan arah aliran. Menguasai konsep dan alatan utama membuka potensi ini. Pertimbangan etika termasuk mengelakkan berat sebelah, memastikan ketelusan dan menggunakan data secara bertanggungjawab. Aliran masa hadapan termasuk integrasi AI untuk meningkatkan analitik.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Terbaik untuk Analitis Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?

Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django

Memperkenalkan Toolkit Bahasa Alam (NLTK)

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?
