技术原理

什么是数据分析?数据分析概论

成为一个认证专业的

数据已经成为一个时髦的词了很多年了。无论是从大型企业生成的数据,还是从个人生成的数据,都需要对数据的每一个方面进行分析,以便从中受益。但是我们怎么做呢?好吧,这就是“数据分析”一词的由来。在这个关于“什么是数据分析”的博客里?,您将通过实际操作了解这个术语。

让我们看看本文将讨论的主题:Data Analytics - What is Data Analytics - Edureka

为什么数据分析很重要?什么是数据分析?顶级数据分析工具如何成为数据分析师?为什么数据分析很重要?”

“随着大量数据的生成,对于一个商业企业来说,提取有用的洞察力是必须的。数据分析在改善您的业务方面发挥着关键作用。这里有4个主要因素表明需要进行数据分析:

收集隐藏的洞察力-从数据中收集隐藏的洞察力,然后根据业务需求进行分析。生成报告-报告由数据生成,并传递给相应的团队和个人,以处理业务高度增长的进一步行动。执行市场分析–可以执行市场分析以了解竞争对手的优势和劣势。改善业务需求–数据分析可以改善业务对客户的需求和体验。”

“既然你知道数据分析的需要,让我快速阐述一下什么是数据分析为你。”

“什么是数据分析?”Data - What is Data Analytics - Edureka

是指数据分析技术,用于分析数据以提高生产率和业务收益。数据从各种来源提取,并进行清理和分类,以分析不同的行为模式。所使用的技术和工具因组织或个人而异。

因此,简言之,如果您了解您的业务管理,并有能力执行探索性数据分析,以收集所需信息,那么您就可以从事数据分析的职业。

因此,既然您知道什么是数据分析,让我快速介绍一下在这个领域使用的顶级工具。

是数据分析领域的顶级工具

,随着市场对数据分析的需求不断增加,许多工具已经出现了各种功能。无论是开源的还是用户友好的,数据分析市场上的顶级工具如下。

R编程-该工具是用于统计和数据建模的领先分析工具。R在各种平台(如UNIX、Windows和Mac OS)上编译和运行。它还提供了根据用户需求自动安装所有软件包的工具。Python——Python是一种开源的、面向对象的编程语言,易于阅读、编写和维护。它提供各种机器学习和可视化库,如Scikit learn、TensorFlow、Matplotlib、Pandas、Keras等。它还可以在任何平台上组装,如SQL server、MongoDB数据库或JSON Tableau Public——这是一个连接到任何数据源(如Excel、公司数据仓库等)的免费软件通过网络上的实时更新创建可视化、地图、仪表盘等。QlikView–此工具提供内存数据处理,并将结果快速交付给最终用户。它还提供数据关联和数据可视化,数据被压缩到其原始大小的10%。SAS—一种用于数据操作和分析的编程语言和环境,此工具易于访问,可以分析来自不同来源的数据。Microsoft Excel–此工具是最广泛使用的数据分析工具之一。此工具主要用于客户端的内部数据,它通过透视表预览来分析汇总数据的任务。RapidMiner—一个功能强大的集成平台,可以与任何数据源类型(如Access、Excel、Microsoft SQL、Tera data、Oracle、Sybase等)集成ol主要用于预测分析,如数据挖掘、文本分析、机器学习。KNIME-Konstanz Information Miner(KNIME)是一个开源数据分析平台,允许您分析和建模数据。借助可视化编程的优势,KNIME通过其模块化的数据管道概念为报表和集成提供了一个平台。OpenRefine——也被称为GoogleRefine,这个数据清理软件将帮助您清理数据进行分析。它用于清理杂乱的数据、转换数据和解析来自网站的数据。Apache Spark是最大的大型数据处理引擎之一,这个工具在Hadoop集群中执行应用程序的速度是内存的100倍,磁盘的10倍。该工具也很受数据管道和机器学习模型开发的欢迎。”

“现在,既然你知道了所有关于数据分析的知识,让我来告诉你,通过了解这个领域,你可以成为什么样的人。”

好吧,你可以成为一个著名的数据分析师。现在,如果你问我谁是数据分析师?,那么我的答案是,数据分析师是一名专业人士,他可以通过应用各种工具和技术来分析数据,并收集所需的见解。

那么,现在让我们讨论一下如何成为数据分析师

“如何成为数据分析师?”数据分析员将数字翻译成简单的英语。数据分析员通过获取有关特定主题的信息,然后在综合报告中解释、分析和呈现结果,为公司提供价值。因此,如果你有能力从各种来源收集数据,分析数据,收集隐藏的见解和生成报告,那么你就可以成为一名数据分析师。参考下图:

How To Become A Data Analyst - What is Data Analytics - Edureka图1:数据分析过程-什么是数据分析

除了上述功能外,数据分析人员还应具备统计、数据清理、探索性数据分析和数据可视化等技能。另外,如果你有机器学习的知识,那么你会从人群中脱颖而出。

平均来说,数据分析师的薪水是404660英镑(IND)或83878美元(US)。作为专家,数据分析师经常被要求使用他们的技能和工具来提供竞争分析和识别行业内的趋势。如果你想了解更多的数据分析师的薪酬趋势,那么你可以阅读我们关于数据分析师薪酬的整篇文章。

因此,既然你已经了解了一些数据分析,那么让我给你展示一个R中的动手操作,在R中我们将分析数据集并收集一些见解。

动手操作

用于此动手操作,我们将使用抽样人口普查数据。该数据集包含以下列:房屋编号、丈夫年龄、妻子年龄、丈夫收入、妻子收入、卧室数量、电力设备、燃气、子女数量、互联网连接、模式、房屋拥有/租赁、语言和房屋建造年限。请参阅下面的快照。

Sample Data - What is Data Analytics - Edureka

问题陈述:

找出以下问题:

知道妻子的最小、最大和平均年龄知道中值、分位数,丈夫收入的方差和标准差找到孩子数量和卧室数量的频率解决方案:

我们将遵循以下步骤:

导入数据集执行数据清理计算最小值、最大值和妻子年龄的平均值计算中值、分位数、方差,丈夫收入的标准差绘制子女数量和卧室数量的数据

步骤1:要导入数据集,可以使用read.csv命令并指定要读取的csv文件的路径。之后,将这个CSV文件分配给一个变量以备将来使用。在这里,我将它分配给sampledata。

#导入数据集sampledata

你也可能喜欢

发表评论

您的电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

提示:点击验证后方可评论!

插入图片
人工智能 应用 投稿者
我还没有学会写个人说明!
最近文章
  • * 没有更多文章了
  • 热门搜索

    分类目录