Презентация Анализ больших данных Жизненный цикл аналитики данных Ильин Максим 9 Вариант PDF

Анализ больших данных: Жизненный цикл аналитики данных МИ по Максим Ильин Введение: Определение и значение больших данных Определение Значение Большие данные – это огромные объемы Анализ больших данных позволяет компаниям получать стру...

Анализ больших данных: Жизненный цикл аналитики данных МИ по Максим Ильин Введение: Определение и значение больших данных Определение Значение Большие данные – это огромные объемы Анализ больших данных позволяет компаниям получать структурированных и неструктурированных данных, глубокое понимание своих клиентов, оптимизировать которые генерируются различными источниками, такими бизнес-процессы, разрабатывать новые продукты и как веб-сайты, социальные сети, датчики и устройства услуги, прогнозировать тенденции и принимать Интернета вещей. обоснованные решения. Источники данных: Сбор и агрегация Веб-сайты Социальные сети Логи веб-серверов, данные о Посты, комментарии, лайки, поведении пользователей, репосты, информация о данные о покупках. профилях пользователей. Датчики Устройства Интернета Данные о температуре, вещей давлении, влажности, движении, Данные о работе устройств, местоположении. состоянии сети, использовании приложений. Подготовка данных: Очистка, преобразование и обогащение Очистка Преобразование Удаление дубликатов, Изменение формата данных, обработка пропущенных стандартизация единиц значений, исправление измерения, агрегирование ошибок и несоответствий. данных, создание новых переменных. Обогащение Добавление дополнительных данных из внешних источников, например, географических данных, демографических данных, данных о рынке. Методы анализа данных: Статистика, машинное обучение, визуализация Статистика Дескриптивная статистика, корреляционный анализ, регрессионный 1 анализ. Машинное обучение 2 Кластеризация, классификация, регрессия, нейронные сети. Визуализация 3 Диаграммы, графики, карты, тепловые карты, гистограммы. Интерпретация результатов: Извлечение ценных инсайтов Анализ паттернов 1 Выявление закономерностей в данных, таких как тренды, сезонные изменения, аномалии. Проверка гипотез Проверка предположений о взаимосвязях между 2 переменными, подтверждение или опровержение гипотез. Поиск причинно-следственных связей Изучение причинно-следственных связей между 3 переменными, выявление факторов, влияющих на исследуемые явления. Принятие решений: Применение аналитических выводов 1 Оптимизация процессов Улучшение эффективности бизнес-процессов, повышение производительности, снижение затрат. 2 Разработка новых продуктов Создание новых продуктов и услуг, основанных на понимании потребностей клиентов и рыночных тенденций. 3 Улучшение клиентского опыта Повышение удовлетворенности клиентов, персонализация взаимодействия, создание лояльности. Управление данными: Хранение, безопасность и конфиденциальность Хранение данных 1 Выбор подходящей технологии хранения данных, обеспечение доступности, надежности и масштабируемости. Безопасность данных 2 Защита данных от несанкционированного доступа, утечки информации, кибератак, обеспечение конфиденциальности. Конфиденциальность данных Соответствие нормативным требованиям по защите 3 персональных данных, обеспечение анонимности и конфиденциальности информации. Примеры успешных кейсов: Истории применения Тенденции и перспективы: Будущее аналитики больших данных 1 Искусственный интеллект Использование машинного обучения и глубокого обучения для автоматизации задач анализа данных, прогнозирования и принятия решений. 2 Интернет вещей Анализ данных, собираемых с устройств Интернета вещей, для оптимизации бизнес-процессов, создания новых продуктов и услуг. 3 Квантовые вычисления Применение квантовых вычислений для решения сложных аналитических задач, обработки больших объемов данных и ускорения алгоритмов.