Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
| Ця стаття не містить . (5 квітня 2024) |
Аналіз даних — розділ математики, що займається розробкою методів обробки даних незалежно від їхньої природи.
Аналіз даних включає виконання послідовних, логічних дій з інтерпретації зібраних даних (наприклад, відповідей респондентів) та їхнє перетворення на статистичні форми, потрібні для ухвалення маркетингових та керівницьких рішень.
Можна виділити такі етапи аналізу даних: отримання даних, обробка, аналіз та інтерпретація результатів обробки.
Аналіз даних можна вважати прикладним розділом математичної статистики, проте потрібно наголосити, що аналіз даних охоплює обробку як кількісних, так і якісних даних. Причому, не обов'язково використання імовірністних моделей в описі досліджуваних об'єктів, явищ та процесів.
Розділи аналізу даних
Процес аналізу даних
| Цей розділ треба для відповідності Вікіпедії. (жовтень 2022) |
Аналіз означає поділ цілого на окремі компоненти для індивідуального дослідження. Аналіз даних — це процес отримання необроблених даних і подальшого перетворення їх на інформацію, корисну для прийняття рішень користувачами. Дані збираються й аналізуються, щоб відповісти на запитання, перевірити гіпотези чи спростувати теорії.
Статистик Джон Тьюкі визначив аналіз даних у 1961 році як:
«Процедури аналізу даних, методи інтерпретації результатів таких процедур, способи планування збору даних, щоб зробити їх аналіз простішим, більш точним або точнішим, а також усі механізми та результати (математичної) статистики, які застосовуються до аналізу даних."
Можна виділити кілька фаз, описаних нижче. Фази є ітераційними, тому зворотний зв’язок із пізніших фаз може призвести до додаткової роботи на попередніх фазах. Фреймворк CRISP , який використовується для інтелектуального аналізу даних , має подібні кроки.
Вимоги до даних
Дані необхідні як вхідні дані для аналізу, який визначається на основі вимог тих, хто керує аналітикою (або клієнтів, які використовуватимуть готовий продукт аналізу). Загальний тип об'єкта, щодо якого збиратимуться дані, називається експериментальною одиницею (наприклад, особа або сукупність людей). Можуть бути визначені та отримані конкретні змінні щодо населення (наприклад, вік і дохід). Дані можуть бути числовими або категоріальними (тобто текстова мітка для чисел).
Збір даних
Дані збираються з різних джерел. Вимоги можуть бути передані аналітиками зберігачам даних; наприклад, персонал інформаційних технологій в організації. Дані також можуть бути зібрані з датчиків у навколишньому середовищі, включаючи камери дорожнього руху, супутники, пристрої запису тощо. Їх також можна отримати за допомогою інтерв’ю, завантаження з онлайн-джерел або читання документації.
Обробка даних
Фази циклу розвідки, які використовуються для перетворення необробленої інформації в оперативну інформацію або знання, концептуально подібні до фаз аналізу даних. Дані, отримані спочатку, повинні бути оброблені або організовані для аналізу. Наприклад, це може передбачати розміщення даних у рядках і стовпцях у форматі таблиці ( відомих як структуровані дані ) для подальшого аналізу, часто за допомогою електронних таблиць або статистичного програмного забезпечення.
Очищення даних
Після обробки та впорядкування дані можуть бути неповними, містити дублікати або містити помилки. Потреба в очищенні даних виникне через проблеми в способі введення та збереження даних. Очищення даних — це процес запобігання та виправлення цих помилок. Загальні завдання включають зіставлення записів, виявлення неточності даних, загальну якість наявних даних, дедуплікацію та сегментацію стовпців. Такі проблеми з даними також можна виявити за допомогою різних аналітичних методів. Наприклад; з фінансовою інформацією загальні показники для окремих змінних можна порівняти з окремо опублікованими числами, які вважаються достовірними. Також можуть бути переглянуті незвичайні суми, що перевищують або нижчі заздалегідь визначених порогів. Існує кілька типів очищення даних, які залежать від типу даних у наборі; це можуть бути номери телефонів, адреси електронної пошти, роботодавці чи інші значення. Методи кількісних даних для виявлення викидів можна використовувати, щоб позбутися даних, які, здається, мають більшу ймовірність неправильного введення. Щоб зменшити кількість неправильно набраних слів, можна використовувати засоби перевірки орфографії текстових даних. Однак важче визначити, чи правильні самі слова.
Дослідницький аналіз даних
Після очищення наборів даних їх можна проаналізувати. Аналітики можуть застосовувати різноманітні методи, які називають дослідницьким аналізом даних, щоб почати розуміти повідомлення, що містяться в отриманих даних. Процес дослідження даних може призвести до додаткового очищення даних або додаткових запитів на дані; таким чином, ініціалізація ітераційних фаз, згаданих у першому параграфі цього розділу. Щоб допомогти зрозуміти дані, можна створити описову статистику, таку як середнє значення чи медіана. Візуалізація данихтакож використовується техніка, за якої аналітик може досліджувати дані в графічному форматі, щоб отримати додаткову інформацію щодо повідомлень у даних.
Моделювання та алгоритми
Математичні формули або моделі (відомі як алгоритми) можуть бути застосовані до даних, щоб визначити зв’язки між змінними; наприклад, використовуючи кореляцію або причинно -наслідковий зв’язок. Загалом, моделі можуть бути розроблені для оцінки конкретної змінної на основі іншої(их) змінної(змінних), що міститься в наборі даних, з деякою залишковою помилкою залежно від точності реалізованої моделі (наприклад , Дані = Модель + Помилка) .
Інференційна статистика включає використання методів, які вимірюють зв’язки між певними змінними. Наприклад, регресійний аналіз може бути використаний для моделювання того, чи пояснює зміна в рекламі (незалежна змінна X) зміну продажів ( залежна змінна Y). У математичних термінах Y (продажі) є функцією X (реклама). Її можна описати як (Y = aX + b + помилка), де модель розроблена так, що (a) і (b) мінімізують помилку, коли модель передбачає Y для заданого діапазону значень X. Аналітики також можуть спробувати побудувати моделі, які описують дані, з метою спрощення аналізу та передачі результатів.
Продукт даних
Продукт даних — це комп’ютерна програма, яка приймає вхідні дані та генерує вихідні дані, повертаючи їх у середовище. Він може базуватися на моделі або алгоритмі. Наприклад, програма, яка аналізує дані про історію покупок клієнтів і використовує результати, щоб рекомендувати інші покупки, які можуть сподобатися клієнту.
Спілкування
Візуалізація даних використовується, щоб допомогти зрозуміти результати після аналізу даних. Після аналізу даних вони можуть бути надіслані в багатьох форматах користувачам аналізу для підтримки їхніх вимог. Користувачі можуть мати відгуки, що призводить до додаткового аналізу. Таким чином, більша частина аналітичного циклу є ітераційною.
Визначаючи, як повідомити результати, аналітик може розглянути можливість впровадження різноманітних методів візуалізації даних, щоб допомогти чіткіше та ефективніше донести повідомлення до аудиторії. Візуалізація даних використовує інформаційні дисплеї (графіки, такі як таблиці та діаграми), щоб допомогти передати ключові повідомлення, що містяться в даних. Таблиці є цінним інструментом, оскільки вони дають можливість користувачеві запитувати та зосереджуватися на конкретних числах; тоді як діаграми (наприклад, стовпчасті або лінійні діаграми) можуть допомогти пояснити кількісні повідомлення, що містяться в даних.
Тестові набори даних
Значення аналізу даних у дослідженнях
Величезна частина роботи дослідника полягає в аналізі даних. Це буквально визначення «дослідження».
Однак сьогоднішня інформаційна ера регулярно створює приливну хвилю даних, достатню для того, щоб переповнити навіть найвідданішого дослідника. Таким чином, аналіз даних відіграє ключову роль у перетворенні цієї інформації в більш точну та актуальну форму, що полегшує дослідникам виконання їхньої роботи. Аналіз даних також надає дослідникам широкий вибір різних інструментів, таких як описова статистика, інференційний аналіз і кількісний аналіз.Отже, підводячи підсумок, аналіз даних пропонує дослідникам кращі дані та кращі способи їх аналізу та вивчення.
Безкоштовне програмне забезпечення для аналізу даних
Серед відомих безкоштовних програм для аналізу даних є наступні:
- [en] – система бази даних, схвалена [en] для моніторингу та аналізу людського розвитку.
- [en] – структура інтелектуального аналізу даних у Java з функціями візуалізації, орієнтованими на інтелектуальний аналіз даних.
- [en] – The Konstanz Information Miner, зручний і комплексний інструмент аналізу даних.
- [en] – інструмент візуального програмування, що включає інтерактивну візуалізацію даних і методи статистичного аналізу даних, аналізу даних і машинного навчання.
- Pandas – бібліотека Python для аналізу даних.
- [en] – структура аналізу даних FORTRAN/C, розроблена в CERN.
- R – Мова програмування та програмне середовище для статистичних обчислень і графіки.
- ROOT – структура аналізу даних C++, розроблена в CERN.
- SciPy – бібліотека Python для аналізу даних.
- Julia – мова програмування, яка добре підходить для числового аналізу та обчислювальної техніки.
 | Це незавершена стаття з математики. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Cya stattya ne mistit posilan na dzherela Vi mozhete dopomogti polipshiti cyu stattyu dodavshi posilannya na nadijni avtoritetni dzherela Material bez dzherel mozhe buti piddano sumnivu ta vilucheno 5 kvitnya 2024 Analiz danih rozdil matematiki sho zajmayetsya rozrobkoyu metodiv obrobki danih nezalezhno vid yihnoyi prirodi Analiz danih vklyuchaye vikonannya poslidovnih logichnih dij z interpretaciyi zibranih danih napriklad vidpovidej respondentiv ta yihnye peretvorennya na statistichni formi potribni dlya uhvalennya marketingovih ta kerivnickih rishen Mozhna vidiliti taki etapi analizu danih otrimannya danih obrobka analiz ta interpretaciya rezultativ obrobki Analiz danih mozhna vvazhati prikladnim rozdilom matematichnoyi statistiki prote potribno nagolositi sho analiz danih ohoplyuye obrobku yak kilkisnih tak i yakisnih danih Prichomu ne obov yazkovo vikoristannya imovirnistnih modelej v opisi doslidzhuvanih ob yektiv yavish ta procesiv Rozdili analizu danihPoperednya obrobka danih Rozviduvalnij analiz Korelyacijnij analiz Dispersijnij analiz Regresijnij analiz Kovariacijnij analiz Diskriminantnij analiz Klasternij analiz Analiz chasovih ryadivProces analizu danihCej rozdil treba vikifikuvati dlya vidpovidnosti standartam yakosti Vikipediyi Bud laska dopomozhit dodavannyam dorechnih vnutrishnih posilan abo vdoskonalennyam rozmitki statti zhovten 2022 Analiz oznachaye podil cilogo na okremi komponenti dlya individualnogo doslidzhennya Analiz danih ce proces otrimannya neobroblenih danih i podalshogo peretvorennya yih na informaciyu korisnu dlya prijnyattya rishen koristuvachami Dani zbirayutsya j analizuyutsya shob vidpovisti na zapitannya pereviriti gipotezi chi sprostuvati teoriyi Statistik Dzhon Tyuki viznachiv analiz danih u 1961 roci yak Proceduri analizu danih metodi interpretaciyi rezultativ takih procedur sposobi planuvannya zboru danih shob zrobiti yih analiz prostishim bilsh tochnim abo tochnishim a takozh usi mehanizmi ta rezultati matematichnoyi statistiki yaki zastosovuyutsya do analizu danih Mozhna vidiliti kilka faz opisanih nizhche Fazi ye iteracijnimi tomu zvorotnij zv yazok iz piznishih faz mozhe prizvesti do dodatkovoyi roboti na poperednih fazah Frejmvork CRISP yakij vikoristovuyetsya dlya intelektualnogo analizu danih maye podibni kroki Vimogi do danih Dani neobhidni yak vhidni dani dlya analizu yakij viznachayetsya na osnovi vimog tih hto keruye analitikoyu abo kliyentiv yaki vikoristovuvatimut gotovij produkt analizu Zagalnij tip ob yekta shodo yakogo zbiratimutsya dani nazivayetsya eksperimentalnoyu odiniceyu napriklad osoba abo sukupnist lyudej Mozhut buti viznacheni ta otrimani konkretni zminni shodo naselennya napriklad vik i dohid Dani mozhut buti chislovimi abo kategorialnimi tobto tekstova mitka dlya chisel Zbir danih Dani zbirayutsya z riznih dzherel Vimogi mozhut buti peredani analitikami zberigacham danih napriklad personal informacijnih tehnologij v organizaciyi Dani takozh mozhut buti zibrani z datchikiv u navkolishnomu seredovishi vklyuchayuchi kameri dorozhnogo ruhu suputniki pristroyi zapisu tosho Yih takozh mozhna otrimati za dopomogoyu interv yu zavantazhennya z onlajn dzherel abo chitannya dokumentaciyi Obrobka danih Fazi ciklu rozvidki yaki vikoristovuyutsya dlya peretvorennya neobroblenoyi informaciyi v operativnu informaciyu abo znannya konceptualno podibni do faz analizu danih Dani otrimani spochatku povinni buti obrobleni abo organizovani dlya analizu Napriklad ce mozhe peredbachati rozmishennya danih u ryadkah i stovpcyah u formati tablici vidomih yak strukturovani dani dlya podalshogo analizu chasto za dopomogoyu elektronnih tablic abo statistichnogo programnogo zabezpechennya Ochishennya danih Pislya obrobki ta vporyadkuvannya dani mozhut buti nepovnimi mistiti dublikati abo mistiti pomilki Potreba v ochishenni danih vinikne cherez problemi v sposobi vvedennya ta zberezhennya danih Ochishennya danih ce proces zapobigannya ta vipravlennya cih pomilok Zagalni zavdannya vklyuchayut zistavlennya zapisiv viyavlennya netochnosti danih zagalnu yakist nayavnih danih deduplikaciyu ta segmentaciyu stovpciv Taki problemi z danimi takozh mozhna viyaviti za dopomogoyu riznih analitichnih metodiv Napriklad z finansovoyu informaciyeyu zagalni pokazniki dlya okremih zminnih mozhna porivnyati z okremo opublikovanimi chislami yaki vvazhayutsya dostovirnimi Takozh mozhut buti pereglyanuti nezvichajni sumi sho perevishuyut abo nizhchi zazdalegid viznachenih porogiv Isnuye kilka tipiv ochishennya danih yaki zalezhat vid tipu danih u nabori ce mozhut buti nomeri telefoniv adresi elektronnoyi poshti robotodavci chi inshi znachennya Metodi kilkisnih danih dlya viyavlennya vikidiv mozhna vikoristovuvati shob pozbutisya danih yaki zdayetsya mayut bilshu jmovirnist nepravilnogo vvedennya Shob zmenshiti kilkist nepravilno nabranih sliv mozhna vikoristovuvati zasobi perevirki orfografiyi tekstovih danih Odnak vazhche viznachiti chi pravilni sami slova Doslidnickij analiz danih Pislya ochishennya naboriv danih yih mozhna proanalizuvati Analitiki mozhut zastosovuvati riznomanitni metodi yaki nazivayut doslidnickim analizom danih shob pochati rozumiti povidomlennya sho mistyatsya v otrimanih danih Proces doslidzhennya danih mozhe prizvesti do dodatkovogo ochishennya danih abo dodatkovih zapitiv na dani takim chinom inicializaciya iteracijnih faz zgadanih u pershomu paragrafi cogo rozdilu Shob dopomogti zrozumiti dani mozhna stvoriti opisovu statistiku taku yak serednye znachennya chi mediana Vizualizaciya danihtakozh vikoristovuyetsya tehnika za yakoyi analitik mozhe doslidzhuvati dani v grafichnomu formati shob otrimati dodatkovu informaciyu shodo povidomlen u danih Modelyuvannya ta algoritmi Matematichni formuli abo modeli vidomi yak algoritmi mozhut buti zastosovani do danih shob viznachiti zv yazki mizh zminnimi napriklad vikoristovuyuchi korelyaciyu abo prichinno naslidkovij zv yazok Zagalom modeli mozhut buti rozrobleni dlya ocinki konkretnoyi zminnoyi na osnovi inshoyi ih zminnoyi zminnih sho mistitsya v nabori danih z deyakoyu zalishkovoyu pomilkoyu zalezhno vid tochnosti realizovanoyi modeli napriklad Dani Model Pomilka Inferencijna statistika vklyuchaye vikoristannya metodiv yaki vimiryuyut zv yazki mizh pevnimi zminnimi Napriklad regresijnij analiz mozhe buti vikoristanij dlya modelyuvannya togo chi poyasnyuye zmina v reklami nezalezhna zminna X zminu prodazhiv zalezhna zminna Y U matematichnih terminah Y prodazhi ye funkciyeyu X reklama Yiyi mozhna opisati yak Y aX b pomilka de model rozroblena tak sho a i b minimizuyut pomilku koli model peredbachaye Y dlya zadanogo diapazonu znachen X Analitiki takozh mozhut sprobuvati pobuduvati modeli yaki opisuyut dani z metoyu sproshennya analizu ta peredachi rezultativ Produkt danih Produkt danih ce komp yuterna programa yaka prijmaye vhidni dani ta generuye vihidni dani povertayuchi yih u seredovishe Vin mozhe bazuvatisya na modeli abo algoritmi Napriklad programa yaka analizuye dani pro istoriyu pokupok kliyentiv i vikoristovuye rezultati shob rekomenduvati inshi pokupki yaki mozhut spodobatisya kliyentu Spilkuvannya Vizualizaciya danih vikoristovuyetsya shob dopomogti zrozumiti rezultati pislya analizu danih Pislya analizu danih voni mozhut buti nadislani v bagatoh formatah koristuvacham analizu dlya pidtrimki yihnih vimog Koristuvachi mozhut mati vidguki sho prizvodit do dodatkovogo analizu Takim chinom bilsha chastina analitichnogo ciklu ye iteracijnoyu Viznachayuchi yak povidomiti rezultati analitik mozhe rozglyanuti mozhlivist vprovadzhennya riznomanitnih metodiv vizualizaciyi danih shob dopomogti chitkishe ta efektivnishe donesti povidomlennya do auditoriyi Vizualizaciya danih vikoristovuye informacijni displeyi grafiki taki yak tablici ta diagrami shob dopomogti peredati klyuchovi povidomlennya sho mistyatsya v danih Tablici ye cinnim instrumentom oskilki voni dayut mozhlivist koristuvachevi zapituvati ta zoseredzhuvatisya na konkretnih chislah todi yak diagrami napriklad stovpchasti abo linijni diagrami mozhut dopomogti poyasniti kilkisni povidomlennya sho mistyatsya v danih Testovi nabori danihIrisi FisheraZnachennya analizu danih u doslidzhennyahVelichezna chastina roboti doslidnika polyagaye v analizi danih Ce bukvalno viznachennya doslidzhennya Odnak sogodnishnya informacijna era regulyarno stvoryuye prilivnu hvilyu danih dostatnyu dlya togo shob perepovniti navit najviddanishogo doslidnika Takim chinom analiz danih vidigraye klyuchovu rol u peretvorenni ciyeyi informaciyi v bilsh tochnu ta aktualnu formu sho polegshuye doslidnikam vikonannya yihnoyi roboti Analiz danih takozh nadaye doslidnikam shirokij vibir riznih instrumentiv takih yak opisova statistika inferencijnij analiz i kilkisnij analiz Otzhe pidvodyachi pidsumok analiz danih proponuye doslidnikam krashi dani ta krashi sposobi yih analizu ta vivchennya Bezkoshtovne programne zabezpechennya dlya analizu danihSered vidomih bezkoshtovnih program dlya analizu danih ye nastupni en sistema bazi danih shvalena en dlya monitoringu ta analizu lyudskogo rozvitku en struktura intelektualnogo analizu danih u Java z funkciyami vizualizaciyi oriyentovanimi na intelektualnij analiz danih en The Konstanz Information Miner zruchnij i kompleksnij instrument analizu danih en instrument vizualnogo programuvannya sho vklyuchaye interaktivnu vizualizaciyu danih i metodi statistichnogo analizu danih analizu danih i mashinnogo navchannya Pandas biblioteka Python dlya analizu danih en struktura analizu danih FORTRAN C rozroblena v CERN R Mova programuvannya ta programne seredovishe dlya statistichnih obchislen i grafiki ROOT struktura analizu danih C rozroblena v CERN SciPy biblioteka Python dlya analizu danih Julia mova programuvannya yaka dobre pidhodit dlya chislovogo analizu ta obchislyuvalnoyi tehniki Ce nezavershena stattya z matematiki Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi