Анализ больших данных: Жизненный цикл аналитики данных PDF

Анализ больших данных: Жизненный цикл аналитики данных В современном мире данные стали новым золотом. Эта презентация будет посвящена жизненному циклу аналитики данных, демонстрируя, как из огромного объема данных можно извлечь ценную информацию для принятия решений. Понятие больших данных и их рол...

Анализ больших данных: Жизненный цикл аналитики данных В современном мире данные стали новым золотом. Эта презентация будет посвящена жизненному циклу аналитики данных, демонстрируя, как из огромного объема данных можно извлечь ценную информацию для принятия решений. Понятие больших данных и их роль в современном мире Объем Значение Большие данные - это наборы данных, слишком большие Большие данные играют ключевую роль в принятии и сложные для обработки традиционными методами. стратегических решений, оптимизации бизнес- Они характеризуются огромным объемом, процессов, разработке персонализированных продуктов разнообразием, скоростью изменения и сложностью. и услуг, а также в научных исследованиях. Основные этапы жизненного цикла аналитики данных 1 Сбор и подготовка данных 2 Очистка и преобразование данных 3 Разведочный анализ данных 4 Построение моделей и алгоритмов 5 Оценка и интерпретация результатов 6 Внедрение и мониторинг аналитических решений 7 Непрерывное совершенствование процесса аналитики данных Сбор и подготовка данных Источники Форматы Данные могут собираться из Данные могут иметь разные различных источников: веб- форматы: текстовые файлы, сайты, социальные сети, таблицы, изображения, сенсоры, базы данных, файлы видео, аудио и другие. журналов и другие. Инструменты Для сбора данных используются различные инструменты: скрейпинг, API, ETL-процессы, системы мониторинга и другие. Очистка и преобразование данных Очистка Преобразование Данные часто содержат ошибки, дубликаты, Данные могут быть преобразованы для соответствия несоответствия, пропуски и другие неточности. Процесс определенным форматам, стандартам или требованиям очистки данных включает в себя удаление или модели. Это может включать в себя агрегирование, исправление таких проблем. нормализацию, кодирование и другие операции. Разведочный анализ данных Визуализация Статистические методы Данные визуализируются с Применяются статистические помощью графиков, диаграмм, методы для расчета средних, гистограмм и других стандартных отклонений, инструментов для выявления корреляций и других закономерностей, трендов и статистических показателей. аномалий. Построение моделей и алгоритмов Выбор модели 1 Обучение модели 2 Модель обучается на исторических данных для прогнозирования будущих событий или выявления скрытых закономерностей. Проверка модели 3 Модель тестируется на новых данных для оценки ее точности и эффективности. Оценка и интерпретация результатов 1 Метрики Результаты модели оцениваются с помощью различных метрик, таких как точность, полнота, F1-мера, AUC и другие. 2 Визуализация Результаты модели визуализируются с помощью графиков, диаграмм, карт и других инструментов для лучшего понимания. 3 Интерпретация Результаты модели интерпретируются в контексте бизнес-задачи и используются для принятия решений. Внедрение и мониторинг аналитических решений Внедрение 1 Разработанные аналитические решения внедряются в бизнес-процессы для улучшения принятия решений, оптимизации операций, повышения эффективности и т.д. Мониторинг 2 Внедренные решения постоянно отслеживаются и корректируются для обеспечения их актуальности, точности и эффективности. Непрерывное совершенствование процесса аналитики данных