数据分析模型的使用

结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于据结构,而是基于使用它们的应用程序:关系数据库用于结构化数据,大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。

在实际应用中将模型投入生产则是另外一回事。它正在从几乎没有责任的统计研究人员转变为具有全部责任的一线客户支持。分析模型是一成不变的,而最初的假设在被推到生产中却发现脱离实际而显得有些天真。

结构化模型:

  仅使用结构化数据的模型最糟糕。业务中某人的单个变量更改可能会对您的模型产生重大变化。我知道一位数据科学家正在与银行客户争吵,那里的培训/验证数据很好,但是由于结构变量的显着变化,导致实现的实际生产消耗困难。

非结构化模型:

  深度学习或非结构化模型也不是安全的。说生活很棒,因为您只有一项功能并不能保护您免受源漂移的影响。您正在使用的音频,图像或视频的类型可能开始向新的体制转变。由于发生上游ASR置信度阈值已更改(假设没有影响),因此我们对模型发生了偏移。

生产警报:

  我之前已经实施了生产警报,发现问题的最佳方法是在某种SPC图表系统中跟踪正常模型的输出。概率或输出的偏斜或偏移可以让我们注意到传入功能已经发生改变。

  有一次,我建立了一个非常复杂的模型来检测硅晶片厂的石材抛光机的问题。我部署新模型的第一天晚上,工程师们没有发现任何异常,并关闭了我的神经网络警报。然而两个小时后,机器坏了,引起了一次重大偏移。经理们早上很生气,因为晚上的工程师没有更认真地对待我的模型。我那时感到很自在,但现在发现我失败了。他们忽略了模型是我的错。

  这是一个示例,其中有两个目标相互竞争的客户。经理对误报非常敏感(缺少工具问题),而工程师对误报敏感(为我们提供了额外的工作)。我们需要了解客户的消费,以及如何处理错误和模型接受。

数据分析师学习机器模型的方法

  数据分析师通过对海量数据进行提取、清洗、分析最后产生可行性建议,那么数据以及数据特征就是重要的“材料”,而分析过程中采用的模型和算法则是“手法”。没有足够的数据和适合的特征,即使模型结构再强大也是无济于事的。为了能够更好的使用模型,我们需要在这里做出两个区分。

  首先,我们需要区分数据分析学习机器模型的类型,训练机器学习模型的方法有两种:

  离线学习:对模型进行一次历史数据训练。将模型部署到生产环境后,它仍然保持不变,尽管如果模型变得不稳定(通常会发生这种情况),则可以对其进行重新训练。

  在线学习:随着新数据的到来,模型会不断更新。这对于时间序列数据(例如传感器数据或金融工具)特别有用,因为在线学习算法可以获取时间效应。对于拥有大量数据的网站(例如Google或Quora)也很有用。

其次,我们需要区分数据分析师在采用算法时是如何进行预测的:

  批量预测:该算法根据其输入数据生成预测表。对于不依赖时间的数据,或者不需要始终保持输出完全新鲜的数据,这通常就足够了。

  按需预测:使用请求时可用的输入数据实时进行预测,通常以REST调用的形式出现。

  区分这两个维度,我们可以使用2×2矩阵对机器学习模型的生产化分类:

让我们检查每个单元格:

预测

  练习机器学习的最常见方法是离线批量预测。例如,这就是Kaggle竞赛的运行方式。您可以将输入数据作为文件获取,训练模型并进行预测。尽管这种范例在商业智能中也很常见,但它更像是一个实验,而不是实际投入生产。

Web服务

  将机器学习嵌入到应用程序中的一种更常见的方法是通过Web服务。再次,该模型是在历史数据上训练的,但是它使用新数据进行预测。离线调用Web服务模型似乎很奇怪,但这只是离线执行的实际训练。该服务始终使用可用的最新数据进行预测,但是模型保持不变。

自动化机器学习

  如今,一个非常热门的话题是自动化机器学习。这包括使整个训练,交叉验证和模型选择过程自动化。通过这样做,您可以拥有一种算法,该算法使用可用于训练模型和生成预测的最新数据来重新训练自身并定期进行重复的批次预测。但是,这种方法不能实时使用,因为训练模型需要时间。这可能是四种方法中使用最少的方法。

在线学习

这是生产机器学习的最动态方式。学习算法与(大)数据流挂钩,并在输入新数据时不断进行自我训练。不断更新的模型可以作为Web服务立即访问。从技术上讲,这是要实现的最具挑战性的设置,到目前为止,它已被大型公司广泛使用。

机器模型学习对于数据分析师是一个重要的内容,也是分析企业业务板块必不可少的组成,希望数据分析师们都可以进行学习并掌握。

探索科技行业的日常工作

最近 “数据分析师”这个职位非常得火热,使用数据和技术的工作方式也激起了很多人的好奇心,那么一个数据分析师整天都在做什么呢?

  想象是一回事,每天做这些工作又是另一回事。我们深入挖掘了数据分析师一整天都在做什么。继续往下看,你会发现这些日常的工作职责可能都是我们未来职业生涯的一部分。

数据分析师生活中的一天

  一般来说,数据分析师将检索和收集数据,组织数据并使用它来得出有意义的结论。数据分析师的工作取决于他们处理的数据类型(销售、社交媒体、库存等)以及具体的客户项目。

  几乎每个行业的公司都能从数据分析师的工作中受益,从医疗保健供应商到零售商店到快餐连锁店。数据分析师带给企业的洞察力对于那些想要更多地了解消费者或终端用户需求的雇主来说是有价值的。

  不管他们在哪个行业工作,数据分析师都会花时间去开发收集数据的系统,并将他们的发现汇编成报告,以帮助他们的公司进行改善。

  担任数据分析师的角色,你可以参与任何事情,从建立一个分析系统,到你收集数据时提供的洞察力——你甚至会被要求在你的数据收集系统中培训其他人。

  现在我们已经对数据分析师的一般工作有了概念,准备好深入了解数据分析师工作中的生活细节么?

一些常见的数据分析师职责是什么?

1. 制作报告

  作为一名数据分析师,需要花费大量的时间制作和维护内部以及面向客户的报告。这些报告让管理层了解即将出现的新趋势,以及公司可能需要改进的领域。

  写一份报告并不像把数字扔到空白页面上然后发送给你的经理那么简单。成功的数据分析师懂得如何利用数据创造故事。为了保持价值,数据分析师提供的报告、答案和见解必须被下一个决策者理解,而这个决策者通常不是分析师。

2. 识别模式

  最有效的数据分析师能够利用数据来讲述一个故事。为了生成有意义的报告,数据分析师必须能够看到数据中的重要模式。在基础层面上,数据被用来发现趋势和洞察力,我们可以利用这些数据向我们的客户提供建议,

  定期报告例如周报告、月报告或季报告非常重要,因为它有助于分析师注意重要的模式,并形成一个总体的时间框架,让我们可以看到随着时间的推移而出现的趋势。

3. 与他人合作

  在清单上看到这个感到惊讶吗?“分析师”这个词可能会让你想到某个人与公司的其他人分开工作,但事实远非如此。各种各样的数据分析师意味着我们将跨越企业中的许多其他部门进行协作,包括营销人员、执行人员和销售人员。我们还可能与从事数据科学工作的人员(如数据架构师和数据库开发人员)密切合作。

4. 收集数据并建立基础设施

  也许分析师工作中最具技术性的方面就是收集数据本身。这意味着要与网络开发人员合作,优化数据收集。

  简化这种数据收集是数据分析师的关键。他们致力于开发可以自动化和容易修改的例程,以便在其他领域进行重用。分析师们在他们的工具库中保留了一些专门的软件和工具来帮助他们完成这个任务。

数据分析师的工作描述是什么?

  所有这些工作职责都集中在数据分析师的一个主要目标上: 通过分析数据,我们希望能够根据客户的战略目标推动他们的业务向前发展。

  未经适当检查而收集的数据是毫无价值的。数据分析师的真正工作是为公司增值——不管是他们自己的还是客户的。通过收集具有洞察力和易于理解的数据,我们为客户提供了额外的价值,帮助他们为自己的业务做出明智的决定。

你想成为一名数据分析师吗?

  数据分析师做的工作比你想象的要多得多。现在我们已经知道了进入这个新兴职业的团队合作、技术技能和策略的重要性,你可能正在考虑自己从事数据分析工作,所以想要成为一名优秀的数据分析师,加油吧!未来的数据分析师!

Python被称作“数据分析之王”的原因

对于数据分析人员来说,为什么要学习Python已经是老生常谈了,但是鉴于很多小伙伴还是不太清楚,那我们今天再来好好讲一讲~

为什么Python是数据分析之王

Python已经成为应用机器学习中的黄金标准。当前,对于了解Python的数据分析师和机器学习工程师而言,职位空缺要多于所有其他语言的总和。此时的逻辑问题可能是,为什么在应用机器学习中如此频繁地使用Python?尽管有很多原因使它在这个领域无处不在,但通常有三个原因是最重要的。

Python广泛采用的主要原因之一是它的简单性。尽管这不是一个硬性规定,但进入编程语言的障碍越少,通常会被更多地使用。Python很简单,Python可能是目前最简易的语言。这意味着几乎任何人都可以学习。开发人员不必担心代码本身,可以将更多的精力和精力放在寻找解决方案上。

之所以成为Python受欢迎的第二个原因,可能也是出自第一个原因。Python中的库是一组预捆绑的代码,我们可以将其导入相关环境中以扩展语言的功能。

关于应用机器学习的几乎每个方面都有库。例如,Pandas是用于处理数据的库,SciKit-Learn是用于构建传统模型的通用库,SciKit-learn还拥有在整个机器学习管道中使用的许多工具,其中有用于可视化的matplotlib和用于构建深度学习模型的Keras,还有许多满足特定需求的库,例如用于自然语言处理的NTLK和一个用于Web抓取的名为BeautifulSoup的库。

Python流行的第三个原因是Jupyter Notebook 的使用。Jupyter Notebook是使用Python编写代码的强大工具。Jupyter Notebook是基于Web的界面,可用于快速原型开发和共享与数据相关的项目。无需编写和重新编写整个程序,而是可以编写代码行并一次或小批量运行它们,这使编码更易于调试和理解。

Jupyter Notebook的成功取决于一种称为文学编程的编程形式。文字编程是由斯坦福大学计算机科学家Donald Knuth创建的一种软件开发风格。这种类型的编程强调散文优先的方法,即在对人类友好的文本中插入代码块。它擅长于示范,研究和教学目标,尤其是在数据分析方面。

综上所述,简单性、可读性、库和集成开发环境使Python成为数据分析领域最常用的语言之一。

数据分析师兴起并繁荣背后的原因

过去20年的技术热潮所产生的信息多于企业不知道如何处理的信息,他们需要人们分析数据并将其用于做出可靠的业务决策。

当我们进入2020年代时,世界经济论坛将数据分析师列为所有行业中最受欢迎的工作类别之一。

  本文研究:

  数据分析技能需求增加的原因

  数据分析专业人员的职业道路

数据分析如何帮助您在医疗保健管理,供应链管理,专业体育管理,制造和市场营销等其他领域脱颖而出。

为什么对数据分析专业人员和技能的需求增加?

企业生成,存储,销售和共享的数据量比以往任何时候都要大。客户需求驱动企业所做的一切,公司需要数据来做出明智的决策。

“过去,数据是由个人收集的, 今天,数据是由个人和机器收集的。当人睡觉时,机器从不睡觉。因此,在生活中的所有领域,不断收集数据都需要能够管理数据的人员。

在业务中,我们可以将对数据的需求增加归结为五个原因。

1.连接设备的增加

目前全球有超过310亿个互联网连接设备。在家庭和工作场所,我们都在增加越来越多的连接设备:

笔记本电脑,台式机,计算机服务器和外部硬盘驱动器

打印机,传真机

智能手机,平板电脑和阅读器

可穿戴智能技术(手表,显示器)

带语音激活助手的智能扬声器

家庭和企业警报器,锁和安全系统

房屋和建筑物控制(恒温器,电灯开关和Wi-Fi连接的锁)

调制解调器和路由器

媒体设备

游戏装置

家用电器(冰箱,洗衣机和烘干机)

这绝不是连接到互联网的设备完整列表。连接到互联网的设备越多,我们生成的数据就越多;因此,需要更多的人来解释该数据。

2.增加数据生成

每次有人在Google上搜索,远程连接其Nest cam,在Instagram上共享图像,在线安排约会或从亚马逊购买商品时,都会生成数据。

从数据的大小以及整个互联网中生活和移动的数量来看,每月有201EB的互联网流量。到2022年,它将达到近400 EB。

3.轻松访问数据

为什么会出现这样的数据热潮,最简单的答案之一是“因为我们可以”。由于技术的创新和数据生成的增加,访问数据比以往都更加容易。

您可能听说过“数据民主化”一词。这是指数据向不一定是数据分析师的人们广泛提供。高管,经理和员工可以访问有关自己公司,竞争对手,客户,潜在客户甚至彼此的数据。

这是好事,但也可能是危险的事。我相信企业希望获得这些信息,以便进行有针对性的营销和产品放置,以确保或增加市场份额。

4.客户需求与营销

消费者对21世纪的要求很高。客户希望您知道自己是谁,想要什么以及何时需要。公司拥有可满足这些需求的大量数据。

5.数据驱动的决策制定(DDDM)

什么是数据驱动的决策?它是用事实而不是直觉和观察来进行决策。并不是说直觉和观察没有价值。实际上,一些业务顾问和专家建议使用数据来指导微观决策,并使用您的直觉来做出宏观决策。简单地生成数据,生成报告和精美的仪表板并不是数据驱动的决策(DDDM)。DDDM就是通过测试,测量,学习和迭代,使用这些数据来制定企业决策。

数据分析专业人员的就业预测

2020年,数据分析专业人员的需求增加364万人,达到272万个职位。*这些不仅是数据分析角色,而且是需要数据和分析技能的其他职位。

其是在经理和企业负责人中。2020年,对数据驱动型决策者的需求增加11万,领导分析团队并制定公司战略,高管至少需要对数据是什么以及如何分析数据有基本的了解。

使用数据分析技能的非数据分析师工作的示例

政府:衡量和监视我们的人口普查,经济,卫生与医疗保健,教育,军事与安全,犯罪与司法,环境,规划和预算等机构,更依赖于庞大的信息数据库来帮助他们制定决策政策和法律。

业务:业务,管理,销售和营销,财务和人力资源,信息技术以及运营的方方面面都依靠数据来实现其运营目标。

卫生保健:如果您在最近的两到三年内去过急诊室或紧急护理,您可能已经通过卫生机构的网站或应用程序看到了患者的等待时间。那是工作中的数据。卫生保健分析人员还使用数据创建诸如癌症,心脏病和其他慢性疾病之类的患者风险评分,并制定治疗方案。

供应链管理:供应链和物流几乎是数据分析的代言词;他们可能拥有最明显,最完善的大数据应用程序。从构思产品或服务的时间开始,直到将其交付给最终用户为止,都会生成数据。

今年疫情加快了企业数字化转型的步伐,而数字化转型最需要的就是数据分析人才,所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇依然高居不下,所以您其实不用担心数据分析师的就业,只需要考虑自己如何以最快的速度掌握数据分析的能力,从而成功转行。

如果您对数据分析感兴趣,可在下方互动参与评论。

数据分析项目对于简历的重要性

数据分析的飞速发展开辟了新的机遇。因此,人们正涌向数据分析领域。数据分析工作的薪水很高,因此精通需求技术的专业人员将受到高度重视。  

  话虽如此,制作出出色的简历也是其中重要的一环,以便我们能在面试中脱颖而出。如果你没有任何项目工作经验,那么作为候选人的简历的价值要小得多。项目研究表明,候选人可以实际应用他们从各种资源、经历中掌握的经验。 

  让我们看一下许多成功的数据分析师做过的具有代表性的数据分析项目。有价值的数据分析项目经验可以帮助丰富我们的简历。 

  1. Chatbot项目

Chatbot是一个可以交互并执行人类活动的软件。这在即时的客户互动以及用于营销的社交网站上非常有用。该项目是使用深度学习技术开发的。Chatbot在具有意图,模式和响应的数据集上受过训练。

  根据客户的输入,给出随机响应。该项目是使用NLTK,Keras,Python等开发的。

  2.虚假新闻检测

借助互联网和社交媒体的力量,虚假新闻的创建和传播已成为一种威胁。在某些情况下,由于人们在未验证新闻真实性的情况下采取了行动,因此局势失控了。 该项目使用Tfidf矢量化器。Tfidf是两个术语TF(术语频率)和IDF(反向文档频率)的乘积。

  TF是指术语在文档中出现的次数。IDF衡量该术语与特定文档的相关性。 接下来,使用被动攻击性分类器算法检测伪造的新闻项。之所以这样称呼此算法,是因为在正确分类的情况下它是被动的,而在计算错误的情况下它会激进。 

  3.车道线检测

检测车道线对于自动驾驶汽车至关重要。要检测车道,我们必须检测车道两侧的白色标记。使用Python中的计算机视觉技术,我们将确定自动驾驶汽车必须行驶的道路线。

  这是必须的,因为自动驾驶汽车不应越过车道,以免发生事故。这可以借助“帧遮罩”和“霍夫线转换”来实现。

  4.脑肿瘤检测

MRI扫描数据集上有许多著名的深度学习项目,其中之一是脑肿瘤检测。我们可以在这些MRI扫描上使用转移学习来获得分类所需的功能。或者,我们可以从头开始训练自己的卷积神经网络,以检测脑瘤。

  5.图像字幕生成器项目

识别图像对人类来说很容易。对于计算机,相同的任务显得乏味。

  但是现在借助数据分析库和框架,计算机还可以轻松识别图像并为其生成标题。

  该项目使用深度学习技术,其中使用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(LSTM)来构建图像字幕生成器。

  6.检测信用卡欺诈

当存在技术创新时,技术怪才首先要寻求的一些东西是其在遏制反社会因素方面的应用。 在此机器学习项目中,我们使用R创建分类模型以检测欺诈性信用卡交易。

  逻辑回归,决策树分类器,人工神经网络和梯度提升等多种强大的机器学习算法可用于创建模型并提高其准确性。 

  7.音乐体裁分类

这是分类问题,该项目将获取音频文件的数据集,并使用频域和时域等功能将其自动分类为适当的流派。 

  该项目使用GTZAN数据集,其中包含来自十种不同音乐流派的简短音频片段。分类研究是使用K最近邻算法完成的,因为研究证明该方法可提供最佳准确性。 

  8.电影推荐系统

随着AI和ML的出现,人们开始体验各种形式的个性化推荐,包括他们的购物帐户,听的音乐和观看的视频。 个性化的电影推荐可以帮助观众节省时间,因为该算法可以识别他们喜欢的流派并向他们展示相应的电影。 该算法使用协作过滤,这是一个比较手表历史记录的系统,具有相似历史记录的手表将相互接受对方的偏好作为建议,同时考虑了用户的个人观看历史。

  最后,可以使用R中的可视化工具来可视化电影中的各种趋势。

  9. OpenCV中的性别和年龄检测

OpenCV是“开源计算机视觉”的简称。这是一个ML库,对处理图像和视频很有用。该项目属于AI的一个分支,称为计算机视觉。该分支涉及分析数字图像以从中提取各种形式的数据。该算法可以检测给定图像中的面部是属于男性还是女性。但是,谈到年龄,要确定该人的确切年龄可能非常困难。因此,这里有8个不同的年龄段。脸部属于年龄范围之一。 

  总结

  数据分析项目中使用的工具用途广泛,它们对于构建简单的游戏和显示窗口很有用。另一方面,他们还可以分析大量数据并返回有价值的见解或执行预测和分类。因此,在我们感兴趣的领域中找到一个数据分析项目并开始进行实施,得到的项目经验将对我们的面试简历起到非常大的作用。

什么是数据清理,为什么它很重要?

随着数字化进程越来越快,许多小型企业都在使用一些Excel电子表格来跟踪数据分析师在清洗数据时的操作,但是,随着这些公司的不断发展,他们无法再使用这种简单的方法跟上速度。在某一时刻,数据开始大量涌入,单页电子表格转换为数据库,随后又扩展为数据仓库。此时如果没有在数据分析上进行适当的投资,这些公司将永远无法释放这些数据的潜力,以加速其增长并提高其运营效率,例如,开发更好的产品或提供更好的服务。

  想要在市场上取胜的企业需要知道在哪里可以找到所需的数据以及它们如何联系在一起。但是在开始分析数据之前,他们需要确保其数据集是干净的。精明的公司肯定会意识到数据清理的重要性。

数据清理

数据集通常包含大量数据,这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此,数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。

此外,合并来自不同来源的数据可能很棘手,数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务,用于识别不正确,不完整,不准确或不相关的数据,修复问题,并确保将来会自动修复所有此类问题,数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据!

数据清理有哪些步骤?

以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法:

处理丢失的数据

标准化流程

验证数据准确性

删除重复数据

处理结构错误

摆脱不必要的观察

让我们深入研究三种选定的方法:

处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值是一个巨大的错误,因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失(请注意,“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据,则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0,以进行算法估计)在这种情况下的最佳常数。

结构性错误——这些是在测量,传输数据期间出现的错误,以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致,错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。

不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察,也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。

对于依赖数据维护其运营的企业而言,数据的质量至关重要。举个例子,企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值,企业需要关注数据质量。

避免代价高昂的错误

数据清理是避免企业在忙于处理错误,更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。

促进客户获取

保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果,他们提高了客户获取效率并降低了成本。

跨不同渠道理解数据

数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式,使企业能够找到成功开展营销活动的机会,并找到达到目标受众的新方法。

改善决策过程

像干净的数据一样,无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能,从而为企业提供了更好的决策和执行资源。

提高员工生产力

干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率,他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

外包数据清理是否有意义

一家忙于增加业务量的公司通常很难保持其数据库的状态。清理数据是创建高质量算法的必要步骤,尤其是在机器学习等要求苛刻的领域。只有正确清洗的数据才能生成有价值的业务见解和行动。

外包数据集清理和管理是明智之举。这样,企业可以以低成本和低风险的方式利用额外的资源,而无需在团队中增加新的数据分析师

清理数据的重要性

妥善保管数据库的企业将获得更多好处。保持高质量业务关键信息的企业在他们的市场中获得了显着的竞争优势,因为他们能够根据不断变化的环境快速调整其业务。

如果您对数据分析师感兴趣,可在下方参与评论!

数据分析师和数据科学家的区别

数据科学家和数据分析师都被认为是大数据领域专业人士,但是他们各自具有不同的技能,资格和工作职责。

数据分析师寻求识别数据趋势以及如何根据这些见解做出业务决策,而数据科学家更擅长数据解释,他们钻研创新技术来分析数据以寻找商机。可以说,数据科学家是作为数据分析师进阶路径中的金字塔部分。

数据分析师的职责

1.确定业务需求

数据分析师研究并确定企业的信息需求,他们还将确定分析所需的数据和数据源。

2.准备和分析数据

这项工作涉及从主要和次要来源收集相关和更新的数据,数据分析师将使用数据来识别趋势和模式。通过收集到的大量数据,数据分析师将整理并提供最佳的解决方案,以满足已识别的业务需求。

3.分享见解

数据分析师必须以一种易于理解的方式呈现数据,他们可以使用常见的业务术语,数据报告或可视化工具来传达它。

数据科学家的职责

1.管理数据准备和建模

与数据分析师不同,数据科学家从其来源提取并集成数据,同时还负责预测模型和机器学习算法的开发和选择。

2.建立和访问模型

数据科学家的工作涉及建立预测模型以分析数据,因此需要精通编码和数学建模。他们还必须在部署数据之前对其模型进行全面的测试和评估,然后才能进行下一步数据分析工作。

3.提供数据以驱动数据科学和AI模型的业务价值

数据科学家将向利益相关者展示其模型搭建的结果,以确保数据分析工作顺利进行。分析数据之后得出的演示文稿包含将影响部门乃至整个企业决策的见解。

在数据分析或数据科学之间选择

简而言之,数据科学家着重探索数据的未知领域,而数据分析师则对已知区域进行研究以获取新的视角。

如果我们打算选择其中一种作为潜在的职业道路,则需要注意分析它们将带来不同的资格,薪水和职业机会,结合自身的特点性格,从而做出正确的选择。

熟悉数据分析强推Python

如果我们对数据分析感兴趣,那么Python是一定要掌握的一门语言,它不仅是大多数数据分析的最佳语言,而且还是学习编程的最佳第一语言,它对于基础结构编程也很有用。

作为已经在数据分析和分析领域工作了将近2年的“新人”,并且相信我,如果我们想从事数据分析的职业生涯,Python无疑是最好的学习语言。当然,还有其他语言,但是由于一些原因,我更喜欢使用Python

现在,让我们来说一说为什么我强烈推荐Python作为数据分析的“语言”。有5个原因促使我向数据分析爱好者和专业人员强烈推荐Python。

1.容易上手

简而言之,我们无需编写代码就可以用Python完成工作,这意味着我们将更多地学习核心功能,而不必整日专注于语法。比如说,其他语言需要10-12行的代码,Python用4-5行代码就可以来帮助我们完成相同的任务。因此,我们有更多的时间去学习其他的内容,而不用为编写代码苦苦挣扎。

2.简单易懂

我们已经知道Python提供了较短的学习曲线。该语言也适合初学者,提供了无与伦比的可读性和简单性。现在,使用其他语言时,我们可能需要仔细阅读文档才能对复杂的内容进行编码,但是对于Python,这更像是我们可以尝试去自我理解和自我更正。

3.具有预加载的函数和库

在数据分析领域工作时,我们将经常使用数学和统计过程来分析和可视化数据。每次从头开始对这些功能进行编码都是非常复杂且耗时的过程。这时候Python 就派上用场了——它具有大量预加载的函数和库,仅用于数据分析

4.开放的社区交流

由于Python非常流行,并且也是一种开源语言,因此我们是最支持的开放社区之一。每当遇到困难时,如果其中一个库或模块遇到问题,我们都可以随时与社区联系以寻求帮助或指导。

5.灵活

最后但同样重要的是,Python非常灵活。即使是以前从未尝试过特定过程或功能的专业人员,也比其他语言更喜欢使用Python尝试相同的过程。

既然我们已经知道Python是数据分析中最简单,最易于理解,使用最广泛和最受推荐的语言之一,那该如何进行学习呢?现在,我们可能会从网上获得一些免费的课程、教程和资源,以了解Python。但是,如果我们要深入学习数据分析,我强烈建议我们去找一些实际的项目来做一做。在实践中把理论结合起来,才是最完美的方法。

基于改善商业智能的6种数据建模技术

  数据建模是数据分析中一个重要的内容,对于收集干净、可解释的数据的环节尤其重要,企业可以使用这些数据来做出相应的决策。

什么是数据建模

  简而言之,数据建模不过是将数据以某种格式存储在数据库中的过程。数据建模非常重要,因为它使企业能够做出数据驱动的决策并满足各种业务目标。

但是,数据建模的整个过程并不像看起来那样容易。我们需要对企业的结构有更深入的了解,然后提出一种与最终目标相一致并足以实现预期目标的解决方案。

数据模型类型

  数据建模可以通过多种方式实现。但是,它们每个基本概念都相同。让我们看一下在数据分析中常用的数据建模方法:

层次模型

  顾名思义,此数据模型利用层次结构以树状格式构造数据。但是,在分层数据库中很难检索和访问数据。这就是为什么现在数据分析师们很少使用它的原因。

关系模型

  作为IBM研究人员提出的层次结构模型的替代方案,这里的数据以表格的形式表示。它降低了复杂性并提供了清晰的数据概览,这有利于数据分析师的工作效率的提高。

网络模型

  网络模型受到分层模型的启发,但是,与分层模型不同,此模型可以更轻松地传达复杂的关系,因为每个记录都可以与多个父记录链接。

面向对象模型

该数据库模型由对象的集合组成,每个对象都有自己的功能和方法。这种类型的数据库模型也称为后关系数据库模型。数据分析

实体关系模型

实体关系模型(也称为ER模型)以图形格式表示实体及其关系。实体可以是任何东西、概念、数据或对象。

现在,我们对数据建模有了基本的了解,让我们看看它为什么很重要。

数据建模的重要性

清晰的数据表示方式使数据分析变得更加容易。它提供了数据的快速概述,数据分析人员和开发人员可以在各种应用程序中使用它们。数据分析

数据建模可以在模型中正确表示数据。它排除了数据冗余和遗漏的任何可能性。这有助于进行清晰的分析和处理。

数据建模提高了数据质量,并使相关的利益相关者能够做出数据驱动的决策。

由于许多业务流程都依赖于成功的数据建模,因此有必要采用正确的数据建模技术以获得最佳结果。

清楚了解最终目标和结果

即数据建模背后的主要目标是为我们的企业提供设备并促进其运作。作为数据建模者,只有正确了解企业的需求才能实现此目标,必须使自己熟悉业务的各种需求,以便我们可以根据情况确定优先级并丢弃数据,主要是清楚了解企业的要求并进行数据分析。

随着我们的成长而扩展,事情一开始会很美好,但很快就会变得复杂。这就是为什么强烈建议从一开始就使我们的数据模型小而简单的原因。一旦确定了初始模型的准确性,就可以逐步引入更多数据集。主要是简化数据模型,这里最好的数据建模实践是使用可以从小规模开始并根据需要扩展的工具。

根据事实、维度、过滤器和顺序组织数据,我们可以通过四个要素(事实,维度,过滤器和顺序)来组织数据,从而找到大多数业务问题的答案。

让我们借助示例更好地理解这一点。假设我们在世界上四个不同的地方经营四个电子商务商店。现在是年底,我们想分析哪个电子商务商店的销售额最高。

在这种情况下,我们可以整理去年的数据。事实将是过去1年的总体销售数据,尺寸将是商店的位置,过滤器将是过去12个月,并且顺序将是降序排列的排名靠前的商店,这样,我们可以正确地组织所有数据,并使自己定位于回答一系列商业智能问题,而不会费力。强烈建议使用单个表来组织事实和维度来正确企业数据,以进行快速数据分析。

尽管我们可能会想保留所有数据,但请不要陷入陷阱!尽管在这个数字时代,存储不是问题,但我们可能最终会损失机器的性能。

通常,仅一小部分有用的数据就足以回答所有与业务相关的问题。在托管海量数据上花费巨资迟早会导致性能问题。

对要保留多少数据集有明确的看法,维护超出实际需求的东西会浪费我们的数据建模,并导致性能问题。

因此,我们需要足够谨慎。在继续下一步之前,请先检查数据模型。

例如,如果我们需要选择一个主键来正确标识数据集中的每个记录,请确保选择正确的属性。产品ID可能就是此类属性之一。因此,即使两个计数匹配,它们的产品ID也可以帮助我们区分每个记录。继续检查自己是否处在正确的轨道上,产品ID也是否一样。

维持一对一或一对多关系是最佳实践,多对多关系仅引入系统的复杂性。

数据模型绝不会一成不变。随着数据分析业务的发展,必须相应地自定义数据模型。因此,保持它们随着时间的更新至关重要。此处的最佳做法是将数据模型存储在易于管理的存储库中,以便我们随时随地进行轻松调整。

同时数据模型过时的速度比我们预期的快,我们在进行数据分析的过程中需要不时的更新它们。