Nell'era dell'informazione, i dati sono passati dall'essere scarsi all'essere travolgenti. La chiave è esaminare questo volume travolgente di dati disponibili affinché le aziende possano interpretarne correttamente le implicazioni. Ma lavorare con tutte queste informazioni implica il È necessario avere strumenti che permettano l'uso di tecniche di analisi dei dati. correggere senza dimenticare l'importanza di garantire la qualità delle informazioni.
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Il big data ha fatto in modo che gli analisti producessero molti strumenti e tecniche di analisi dei dati sofisticato che possono essere utilizzati da grandi istituzioni. Ma man mano che proliferano queste nuove tecniche di analisi dei dati, non dobbiamo perdere di vista alcuni metodi che esistono da molto tempo e che rimangono molto accurati.
Se stai iniziando con l'analisi dei Big Data, Suggeriamo di iniziare con alcuni principi di base, imparare a evitare i suoi rischi e successivamente passare a tecniche di analisi dei dati più sofisticate.
5 Tecniche di analisi dei dati tradizionali ma precise
Prima di lanciarsi in Applicazione di tecniche di analisi dei dati più complesse., è importante sottolineare di investire il tempo necessario per conoscere i suoi pionieri. Tra loro, possiamo indicare cinque:
- Media aritmetica. È la somma di una lista di numeri divisa per il numero di elementi in quella lista e viene utilizzata per stabilire la tendenza generale di un insieme di dati. Trovare la media aiuta inoltre a ottenere uno scatto rapido delle informazioni., dato che è facile da calcolare. Nonostante questo, tieni presente che può essere uno strumento pericoloso. In alcuni set di dati, la media aritmetica è strettamente correlata con la moda e la medianoLa mediana è una misura statistica che rappresenta il valore centrale di un insieme di dati ordinati. Per calcolarlo, I dati sono organizzati dal più basso al più alto e viene identificato il numero al centro. Se c'è un numero pari di osservazioni, I due valori fondamentali sono mediati. Questo indicatore è particolarmente utile nelle distribuzioni asimmetriche, poiché non è influenzato da valori estremi...., e in campioni con un gran numero di valori anomali o una distribuzione asimmetrica, la media semplicemente non fornirebbe mai la precisione necessaria per fare una scelta coerente.
- Deviazione standard. Questo calcolo è utile per stabilire rapidamente la distribuzione dei punti dati. Una deviazione standard alta significa che i dati sono distribuiti più ampiamente rispetto alla media, mentre una bassa indica che ci sono più dati allineati con la media.. Il problema con l'uso di questo tipo di tecniche di analisi dei dati è che, allo stesso modo della media, la deviazione standard può essere ingannevole. Come esempio, se i tuoi dati mostrano un modello molto strano, come una curva non normale o una grande quantità di valori anomali, la deviazione standard non rifletterà la realtà, poiché non può fornire tutte le informazioni necessarie.
- Determinazione della dimensione del campione. A volte non è necessario raccogliere informazioni da ogni membro di una popolazione e un campione è sufficiente. Quando si misura un grande insieme di dati o una popolazione, questo è spesso il caso. Ma nonostante, la chiave è determinare la dimensione corretta affinché il campione prelevato sia accurato. Usando metodi di proporzione e deviazione standard, es factible refinar esta medida para que la recolección de datos sea estadísticamente significativa. La desventaja de esta técnica tiene que ver con el hecho de que al estudiar una nueva variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi...., es factible que las ecuaciones de proporción deban basarse en supuestos que pueden ser inexactos. De ser así, este error acabaría trasladándose a la determinación del tamaño de la muestra, para acabar afectando el resultado del análisis.
- Regressione. Se utiliza para establecer tendencias en el tiempo, dado que modela las relaciones entre variables dependientes y explicativas, que de forma general se grafican en un Diagramma di dispersioneIl grafico a dispersione è uno strumento grafico utilizzato in statistica per visualizzare la relazione tra due variabili. Consiste in un insieme di punti in un piano cartesiano, dove ogni punto rappresenta una coppia di valori corrispondenti alle variabili analizzate. Questo tipo di grafico consente di identificare i modelli, Tendenze e possibili correlazioni, facilitare l'interpretazione dei dati e il processo decisionale sulla base delle informazioni visive presentate...., indicando si los vínculos que existen son fuertes o débiles. Del mismo modo que con las técnicas de análisis de datos anteriores, La regressione è legata ai rischi. Il fatto è che, A volte, I valori anomali in un diagramma a dispersione sono importanti, ma l'analista non li scoprirà mai, poiché questo metodo tende a ignorarli.
- Verifica di ipotesi. Questa tecnica consente di esaminare se un'ipotesi è realmente vera per il proprio insieme di dati o popolazione. Elimina la possibilità che qualcosa sia accidentale. Nonostante questo, Per essere rigorosi nella sua applicazione, i test di ipotesi devono prestare attenzione agli errori comuni, come l'effetto Hawthorne o l'effetto placebo.
Oggi, La tecnologia al servizio delle istituzioni permette di applicare soluzioni avanzate che automatizzano l'analisi, lasciando da parte i calcoli manuali, riducendo così l'intervento umano e minimizzando il rischio.
5 tecniche di analisi dei dati più sofisticate
Tra i tecniche di analisi dei dati che meglio contribuiscono ad ampliare la visione aziendale, fornendo conoscenze di qualità al business sono:
- Apprendimento automatico. Questa sottospecialità dell'informatica È inclusa nel campo dell'intelligenza artificiale e inoltre è conosciuta come apprendimento automatico.. È correlata alla progettazione e sviluppo di algoritmi che permettano ai computer di promuovere azioni basate su dati empirici. Il suo obiettivo è imparare a riconoscere automaticamente schemi complessi e prendere decisioni intelligenti basate sui dati. L'elaborazione del linguaggio naturale è un esempio di apprendimento automatico.
- Reti neurali. Questo tipo di tecniche di analisi dei dati consiste in modelli computazionali, ispirati alla struttura e al funzionamento delle reti neurali biologiche. Allo stesso modo in cui le cellule e le connessioni funzionerebbero e si stabilirebbero all'interno del cervello, queste reti ci permettono di individuare schemi nei dati. Gli schemi non lineari sono la loro specialità e sono molto raccomandati sia in applicazioni che implicano apprendimento supervisionatoL'apprendimento supervisionato è un approccio di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato utilizzando un set di dati etichettati. Ogni input nel set di dati è associato a un output noto, consentendo al modello di imparare a prevedere i risultati per nuovi input. Questo metodo è ampiamente utilizzato in applicazioni come la classificazione delle immagini, Riconoscimento vocale e previsione delle tendenze, sottolineandone l'importanza in... come in quelle che implicano Apprendimento non supervisionatoL'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consente ai modelli di identificare modelli e strutture nei dati senza etichette predefinite. Attraverso algoritmi come k-means e analisi delle componenti principali, Questo approccio viene utilizzato in una varietà di applicazioni, come la segmentazione dei clienti, Rilevamento delle anomalie e compressione dei dati. La sua capacità di rivelare informazioni nascoste lo rende uno strumento prezioso.... Un esempio di questo tipo di tecnica sarebbe l'identificazione dei clienti a rischio di abbandono.
- Apprendimento delle regole di associazione. È un insieme di tecniche di analisi dei dati utilizzate per scoprire relazioni interessanti tra variabili in grandi basi di dati. La generazione e il testing di possibili regole è il risultato dell'applicazione di algoritmi e, in pratica, uno dei suoi usi più comuni è l'analisi del carrello della spesa, che consente ai rivenditori di determinare quali prodotti vengono acquistati sempre più. frequenza più bassa per Ottimizza le tue decisioni di pianificazione e approvvigionamento.
- Algoritmi genetici. Di nuovo ci troviamo una sorta di tecniche di analisi dei dati ispirate alla natura. In questa circostanza, ha un lato darwiniano, poiché si basa sull'evoluzione naturale, la sopravvivenza del più adatto. Applicando questa tecnica, si codificano soluzioni potenziali per combinarsi tra loro e persino subire mutazioni, come si potrebbe fare in un laboratorio di cromosomi. Perché, dopo essere stati studiati, i singoli cromosomi vengono selezionati per sopravvivere all'interno di un ambiente modellato che determina l'idoneità o il rendimento di ciascuno rispetto al resto della popolazione. Gli algoritmi genetici vengono spesso utilizzati per scopi molteplici come sfruttare al massimo il rendimento di un portafoglio di investimenti o per ottimizzare la programmazione dei lavori nei processi di produzione.
- Analisi delle serie temporali. In questa circostanza, si analizzano sequenze di punti dati, che rappresentano valori in tempi successivi, per estrarre le caratteristiche più significative delle informazioni. Si potrebbe dire che è l'uso di un modello per prevedere valori futuri di una serie temporale basandosi su valori passati conosciuti della stessa o di un'altra serie. La previsione dei numeri di vendita sarebbe una delle sue applicazioni in azienda.
Quali tecniche di analisi dei dati possono aggiungere più valore alla sua attività? La sua organizzazione ha il livello adeguato di qualità delle informazioni per garantire l'affidabilità dei risultati?
