Анализ данных полностью сосредоточен на данных. В зависимости от их происхождения можно проводить различия.
Когда анализируемые данные строго числовые или имеют структуру категорий, тогда речь идет о количественном анализе. Но если значения выражены описательно, естественным языком, то это качественный анализ.
Именно из-за разной природы данных, для анализа которых используются эти два типа анализа, можно и наблюдать их различия.
Количественный анализ
Количественный анализ связан с данными, в которых наблюдается логический порядок. Данными которые можно разбить на определенные категории. Это приводит к появлению структуры.
Порядок, классификация и структуры, в свою очередь, дают новую информацию и позволяют дальше обрабатывать ее более математическим путем. Это приводит к появлению моделей, которые создают количественные предсказания. А они уже позволяют специалисту в области анализа данных делать более объективные выводы.
Качественный анализ
Качественный анализ работает с данными, в которых нет структуры или она не очевидна, а их природа — не числа и не какие-либо категории. Например, такие данные могут быть текстовыми, визуальными или звуковыми.
Такой анализ должен быть построен на методологиях, часто отличающихся от случая к случаю. Это позволяет извлекать информацию, которая создает модели, предлагающие качественные предсказания. А выводы на их основе будут включать субъективные интерпретации специалиста.
С другой стороны, качественный анализ может привести к исследованию новых систем и выводам, которые невозможны в случае со строгим математическим подходом. Часто такой вид анализа задействует изучение такие систем, как социальные феномены или сложных структур, не поддающихся измерению.
Выводы
Теперь вы знаете, что такое анализ данных, и какие процессы он включает. Также вы наверняка начали видеть, какую роль играют данные в построении предсказательной модели, и как правильный их отбор влияет на аккуратный и точный анализ данных. В будущем речь пойдет о Python и тех инструментах, которые он предлагает для работы в сфере анализа данных.
