Məlumatların təhlili haqqında bilmək lazım olan hər şey

everything you need to know about data analysis

Məlumatların təhlili bugünkü dataya əsaslanan dünyada ən çox tələb olunan bacarıqlardan biridir. Böyük miqdarda məlumat toplayan təşkilatlarla, bu xam məlumatları hərəkətə keçə bilən anlayışlara çevirə biləcək mütəxəssislərə ehtiyac duyurlar. İstər yeni başlayan analitik, istər məlumat həvəskarı, istərsə də təcrübəli peşəkar olmağınızdan asılı olmayaraq, bu bloq yazısı məlumatların təhlili haqqında bilmək lazım olan hər şeyi sizə istiqamətləndirəcək.

Data Analizi nədir?

Məlumatların təhlili faydalı məlumatların çıxarılması, nəticələr formalaşdırılması və qərarların qəbulunu dəstəkləmək üçün verilənlərin yoxlanılması, təmizlənməsi, dəyişdirilməsi və modelləşdirilməsi prosesidir. O, domen və tətbiqə görə fərqlənən geniş texnika və metodları əhatə edir. Əsasən, məqsəd təşkilatlara əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edə biləcək gizli nümunələri, korrelyasiyaları, tendensiyaları və anlayışları aşkar etməkdir.

Məlumatların təhlilinin növləri

Təsviri təhlil

Bu məlumat təhlilinin ən sadə formasıdır. Bu, orta göstəricilər, faizlər və cəmi kimi sadə ölçülərin hesablanmasını əhatə edir. Məqsəd məlumatların əsas aspektlərini təsvir etməkdir.

Kəşfedici Məlumatların Təhlili (EDA)

EDA verilənlər bazasının əsas xüsusiyyətlərini ümumiləşdirmək və onları asanlıqla şərh edilə bilən şəkildə vizuallaşdırmaq üçün istifadə edilən məlumat təhlili formasıdır. Bu, ümumiyyətlə hər hansı bir məlumat təhlili layihəsində ilk addımdır.

İnferensial təhlil

Bu metod məlumat nümunəsi əsasında proqnozlar və nəticələr çıxarmağı hədəfləyir. Nümunə əsasında əhali haqqında nəticə çıxarmaq üçün statistik modellərdən istifadə edir.

Proqnoz analizi

Proqnoz təhlili tarixi məlumatlara əsaslanaraq nəticələri proqnozlaşdırmağa çalışır. Bu, müxtəlif maşın öyrənmə alqoritmləri və statistik metodlardan istifadə etməklə edilə bilər.

Reseptiv təhlil

Prescriptive analiz arzu olunan nəticələr üçün optimallaşdırmaq üçün tədbirlər təklif edərək bir addım irəli gedir. O, təsirli tövsiyələr vermək üçün bütün əvvəlki metodlardan əldə edilən fikirləri birləşdirir.

Məlumatların toplanması və hazırlanması

Məlumat mənbələri

  • İlkin Məlumat : Birbaşa sorğular, təcrübələr və ya müşahidələrdən toplanır.
  • İkinci dərəcəli məlumatlar : Hökumət nəşrləri, verilənlər bazası və akademik jurnallar kimi mövcud mənbələrdən toplanır.

Məlumatların təmizlənməsi

Bu, verilənlərdəki qeyri-dəqiqliklərin aradan qaldırılması və ya düzəldilməsi, çatışmayan dəyərlərin aradan qaldırılması və verilənlərin asanlıqla təhlil edilə bilən formata çevrilməsini əhatə edir.

Məlumatların Transformasiyası

Burada təmizlənmiş məlumatlar daha asan təhlili asanlaşdırmaq üçün toplamaq, ümumiləşdirmək və ya yeni dəyişənlər yaratmaqla çevrilə bilər.

Məlumatların təhlilində istifadə olunan alətlər

Statistika Proqramı

  • R
  • SAS
  • SPSS

Proqramlaşdırma Dilləri

  • Python (Pandalar, NumPy, SciPy)
  • SQL

Məlumatların vizuallaşdırılması alətləri

  • Cədvəl
  • Microsoft Power BI
  • Matplotlib (Python kitabxanası)

Böyük Məlumat Texnologiyaları

  • Hadoop
  • Qığılcım

Məlumat analitikləri üçün əsas bacarıqlar

  • Riyazi Statistika
  • Proqramlaşdırma Bacarıqları
  • Məlumatların vizuallaşdırılması
  • Tənqidi Düşüncə
  • Domen Biliyi
  • Ünsiyyət Bacarıqları

Məlumatların Təhlili Prosesi

  1. Problemi Anlamaq : Nəyi həll etməyə çalışdığınızı aydın şəkildə anlayın.
  2. Məlumatların toplanması : Müvafiq mənbələrdən müvafiq məlumatları toplayın.
  3. Məlumatların təmizlənməsi : Səhvləri aradan qaldırmaq və təhlil üçün hazırlamaq üçün məlumatları təmizləyin.
  4. Kəşfedici Məlumat Təhlili (EDA) : Nümunələr və anlayışlar tapmaq üçün məlumatları araşdırın.
  5. Statistik Analiz / Modelləşdirmə : Verilənlərə statistik testlər və ya maşın öyrənmə alqoritmləri tətbiq edin.
  6. Nəticələri şərh edin : Nəticələri problem kontekstində mənalandırın.
  7. Tapıntıları Hesabat : Tapıntılarınızı tez-tez vizuallaşdırma və hesabatlar vasitəsilə aydın və qısa şəkildə bildirin.
  8. Tövsiyələr edin : Təhlil əsasında hərəkətlər təklif edin.

Data Analizində Çətinliklər

  1. Məlumatların Keyfiyyəti : Keyfiyyətsiz məlumatlar qeyri-dəqiq nəticələrə səbəb ola bilər.
  2. Məlumat Təhlükəsizliyi : Məlumatların təhlükəsizliyini və məxfiliyini təmin etmək, xüsusən də həssas məlumatlarla çox vacibdir.
  3. Bacarıq Boşluğu : Sahə sürətlə inkişaf edir və yeni metod və alətlərlə yenilənmək vacibdir.
  4. Hesablama məhdudiyyətləri : Məlumat dəstləri böyüdükcə hesablama gücü məhdudlaşdırıcı amil olur.

Nəticə

Məlumatların təhlili müasir məlumat mərkəzli dünyada həlledici rol oynayan geniş və inkişaf edən bir sahədir. Onu mənimsəmək statistik bilik, proqramlaşdırma bacarıqları və domen təcrübəsini əhatə edən çoxşaxəli yanaşma tələb edir. İstər yeni başlamısınız, istərsə də bacarıqlarınızı inkişaf etdirmək istəyirsiniz, məlumat təhlilinin əsas aspektlərini başa düşmək bu sahədə uğur qazanmaq üçün vacibdir.



request full demo