Введение в анализ данных

В мире, который столь сильно сосредоточен на информационных технологиях, огромные объемы информации и данных производятся и сохраняются каждый день.

Часто их источником являются системы автоматического обнаружения, сенсоры и инструменты ученых. Как вариант — вы создаете их самостоятельно, даже не осознавая: снимаете деньги с банковского счета, осуществляете покупку, делаете запись в блоге или социальной сети.

Но что такое данные?

Данные — это не информация, по крайне мере, по меркам их формы. В бесформенном потоке байтов на первый взгляд сложно понять их суть вне чисел, слов или времени, которое они представляют.

Информация — это результат обработки с учетом определенного набора данных.

Она предлагает определенные выводы, которые затем разными способами могут быть использованы. Этот процесс извлечения информации из сырых данных и называется анализом данных.

Цель анализа данных — извлекать информацию, которую не просто истолковать, но которая, если ее понять, поможет проводить исследования. Такие исследования в свою очередь дадут возможность понять системы, ответственные за создание данных и в будущем делать прогнозы относительно работы систем и их развития.

Будучи изначально простым методичным подходом к защите данных, анализ данных превратился в полноценную дисциплину, которая привела к появлению сложных методологий и полноценных моделей.

фотоМодели

Модель — это перевод изучаемой системы в математическую форму.

Когда есть математическая или логическая форма, которая может описывать реакции системы на разные уровни давления, появляется возможность делать предсказания о ее развитии или ответах на определенные вводные данные. Поэтому цель анализа данных — это не модель, а качество силы предсказания.

Сила предсказания модели зависит не только от качества техник создания моделей, но и от возможности выбрать хороший набор данных, на основе которого и будет построен процесс анализа.

Так, поиск данных, их извлечение и последующая обработка, которые являются подготовительными этапами анализа, также относятся к дисциплине. Причина тому — влияние результатов этих процессов на конечный результат.

Визуализация данных

Пока что речь шла только о данных, работе с ними и обработке с помощью математических операций. Параллельно этим этапам анализа данных развивались различные способы визуализации данных.

Чтобы понять данные — конкретно и то, какую роль они играют в общей картине — нет лучшего способа, чем разработка графического представления.

Такая репрезентация способна превращать информацию, иногда неявно скрытую, в схемы, которые помогают проще ее понять. В течение лет было разработано множество моделей отображения. Они получили название графиков.

Проверка модели

В конце процесса анализа данных у вас есть модель и набор графиков. На их основе можно делать прогнозы изучаемой системы, а после этого переходить к тестовой фазе. Модель будет проверена с помощью другого набора данных, для которого есть правильные ответы.

Эти данные не будут использованы для предсказательной модели. В зависимости от возможности модели повторять реальные ответы, у вас будут расчеты ошибок. Также знание о действительности модели и ее рабочих пределах.

Эти результаты можно сравнить с любыми другими моделями, чтобы понять, являются ли новые более эффективными.

Внедрение результатов анализа

После оценки нужно переходить к последней фазе анализа данных — развертыванию. Этот этап включает внедрение результатов анализа — фактически использованию решений, принятых на основе предсказаний модели и связанных рисков.

Анализ данных отлично вписывается в разные виды профессиональной деятельности. Поэтому знание этой дисциплины и умение использовать ее на практике является очень полезным. Она позволяет проверять гипотезы и лучше понимать анализируемые системы.

Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью

У блога есть сообщество на Кью >> Python Q <<. Там я и другие участники отвечаем на вопросы по python, программированию и контенту сайта.

Обучение Python и Data Science

Профессия Python-разработчик / Skillbox

Профессия Python-разработчик / Skillbox

7 313 2 925 ₽/мес.
Профессия Python Fullstack / Skillbox

Профессия Python Fullstack / Skillbox

6 569 2 627 ₽/мес.
Профессия Data Scientist / Skillbox

Профессия Data Scientist / Skillbox

9 187 3 675 ₽/мес.
Python-фреймворк на Django / Skillbox

Python-фреймворк на Django / Skillbox

818 ₽/мес.
Профессия DS: машинное обучение / Skillbox

Профессия DS: машинное обучение / Skillbox

6172 2469 ₽/мес.
Профессия DS: анализ данных / Skillbox

Профессия DS: анализ данных / Skillbox

6172 2469 ₽/мес.

Вам помогла эта статья? Поделитесь в соцсетях или блоге. Репосты помогают сайту развиться.