Исследование данных: подробное руководство 

Четкое понимание работоспособности данных повышает качество и надежность данных. Именно здесь в игру вступает исследование данных. 

Исследование данных дает обширное представление о характеристиках ваших данных. Вы можете обнаружить аномалии данных и научиться устранять их, углубившись в изучение проблемы. Исследование данных позволяет вам принимать обоснованные решения, независимо от того, выявляете ли вы выбросы, понимаете корреляции или уточняете выбор признаков. 

Что такое исследование данных? 

Исследование данных — это начальный шаг в подготовке и анализе данных с использованием инструментов визуализации данных и статистических методов для выявления закономерностей и взаимосвязей внутри набора данных. Это помогает выявлять выбросы, обнаруживать взаимосвязи между переменными и понимать природу данных. 

Исследование данных против визуализации данных 

Исследование данных часто включает в себя визуализацию данных, которая помогает понять структуру набора данных, наличие выбросов и распределение значений данных. С другой стороны, инструменты визуализации данных, такие как гистограммы и точечные диаграммы, полезны при визуальном исследовании данных, обеспечивая визуальное представление данных, которое может помочь в выявлении закономерностей и взаимосвязей.  

Исследование данных против интеллектуального анализа данных 

Исследование данных вручную анализирует данные, чтобы понять их характеристики и структуру. Например, аналитик данных может использовать диаграмму рассеяния, чтобы выявить выбросы или понять распределение точек данных. 

С другой стороны, интеллектуальный анализ данных — это автоматизированный процесс, целью которого является извлечение полезной информации и закономерностей из больших наборов данных. Он использует сложные алгоритмы для обнаружения закономерностей, которые не очевидны сразу. Интеллектуальный анализ данных часто используется для прогнозного анализа, например прогнозирования будущих тенденций или поведения на основе исторических данных. 

Исследование данных против обнаружения данных 

Исследование данных и обнаружение данных — связанные, но разные понятия. Обнаружение данных — это каталогизация активов данных, упрощающая пользователям поиск и понимание доступных данных. С другой стороны, исследование данных исследует и визуализирует данные, чтобы выявить ценные сведения и определить области или закономерности, которые необходимо изучить глубже. 

Почему исследование данных важно для бизнеса? 

Исследование данных выявляет закономерности и взаимосвязи между переменными. Эти данные оказываются неоценимыми для компаний, стремящихся понять поведение клиентов, оптимизировать операции и опередить конкурентов. Вот некоторые ключевые преимущества исследования данных: 

Выявление закономерностей и тенденций 

Исследование данных является неотъемлемой частью исследовательского анализа данных (EDA). Он статистически анализирует и визуализирует данные, выявляя тенденции, которые после подтверждения могут помочь вам разработать более эффективные бизнес-стратегии.  

Повышение операционной эффективности 

По McKinseyРабочие процессы, основанные на данных, могут помочь организациям сэкономить 42% времени на внутренних процессах, тем самым повышая операционную эффективность. Исследование данных служит ценной отправной точкой для выявления потенциальных областей улучшения.  

Стимулировать рост 

Исследование данных закладывает основу для более сложной аналитики, способствующей росту бизнеса. Это может помочь вам определить новые возможности и сегменты или рынки, на которые стоит ориентироваться. Accenture обнаруживает, что компании, которые используют анализ данных для выявления новых возможностей и рынков, на 23% чаще увеличивают свои доходы. Изучая данные, вы можете получить представление о разработке стратегий, способствующих росту, и создать прочную основу для будущей бизнес-аналитики. 

 Как исследовать данные за 10 простых шагов 

Шаг 1. Определите область данных 

Изучение домена и ознакомление с его структурой и содержанием позволит вам получить максимальную отдачу от ваших данных. Понимание контекста обеспечит лучшее понимание значения, актуальности и цели данных. Например, данные электронных медицинских карт (ЭМК) сложны и требуют глубоких знаний медицинской терминологии, клинических рабочих процессов и информационных технологий здравоохранения. Без этих знаний пользователи не могли бы эффективно использовать эти данные. 

Вы также должны понимать, почему вы используете этот набор данных. Знание ваших целей поможет вам установить правильные цели исследования данных. Вы пытаетесь выявить закономерности или выбросы? Или вы хотите обнаружить ошибки или понять распределение ваших данных? Понимая свои цели, вы сможете более эффективно профилировать свои данные. 

Шаг 2. Соберите соответствующие данные 

Вы должны консолидировать, комбинировать или объединять данные из разных источников в зависимости от ваших требований. Этими источниками могут быть таблицы базы данных или другие форматы, в которых хранятся соответствующие данные. Однако не все источники совместимы друг с другом. Часто вам нужно найти общее поле или ключ, чтобы связать их. 

Например, если вы работаете с данными EHR, вы можете использовать идентификатор пациента в качестве общего ключа для объединения данных из таких таблиц, как демографические данные пациентов, история болезни, заказы на лекарства, результаты лабораторных исследований и т. д. Таким образом, вы можете получить больше информации. всестороннее понимание информации. 

Шаг 3. Ознакомьтесь со своими данными 

Прежде чем приступить к анализу данных, вы должны с ними ознакомиться. Вам следует проверить качество и соответствие ваших данных целям анализа. 

Например, если у вас есть набор данных о транзакциях клиентов, вы можете изучить следующие аспекты ваших данных: 

• Распределение: как суммы транзакций распределяются по разным диапазонам? Каково среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение сумм транзакций? 
• Частота транзакций на одного клиента: Как часто клиенты совершают транзакции? Каково среднее, медианное и режим количества транзакций на одного клиента? Есть ли клиенты, которые совершают очень мало или очень много транзакций? 
• Любые необычные закономерности в данных: есть ли в данных какие-либо тенденции, циклы или сезонность? Есть ли в данных пропущенные или неправильные значения? 

Шаг 4. Оцените пригодность ваших данных 

Вы должны убедиться, что ваши данные подходят для целей вашего анализа. Поэтому оценка ее актуальности, своевременности и репрезентативности имеет важное значение. Релевантность означает, насколько тесно ваши данные связаны с вопросами, на которые вы хотите ответить. 

Своевременность означает, насколько свежи ваши данные и отражают ли они текущую ситуацию. Репрезентативность означает, насколько хорошо ваши данные охватывают интересующую вас популяцию или явление. Оценивая эти аспекты, вы можете решить, достаточны ли ваши данные или вам нужно собрать больше данных. 

Если вы хотите проанализировать долгосрочные тенденции поведения клиентов интернет-магазина. Если у вас есть только набор данных о транзакциях клиентов за прошлый год, ваши данные, возможно, должны быть более актуальными, своевременными и репрезентативными. Возможно, вам придется собрать больше исторических данных за предыдущие годы, чтобы отразить изменения и закономерности в поведении клиентов с течением времени.  

Шаг 5. Определите типы, форматы и структуры данных 

Следующим шагом является определение типов, форматов и структур ваших данных. Ваши данные могут быть датовыми, числовыми, логическими, категориальными, строковыми и т. д. Вам следует просмотреть каждый столбец ваших данных и определить его тип данных. Это поможет вам понять, как организованы ваши данные, что означает каждая переменная и какие значения она может иметь. 

Также важно детально просмотреть структуру ваших данных. Это поможет вам выбрать правильные статистические методы для вашего анализа. Вы можете узнать больше о своих данных, просмотрев словарь данных, кодовую книгу или метаданные, поставляемые с вашими данными. Эти ресурсы могут помочь вам интерпретировать ваши данные и принимать более обоснованные решения о том, как их анализировать. 

Шаг 6. Найдите нулевые или отсутствующие значения 

Отсутствующие или нулевые значения являются распространенной проблемой в данных. Они возникают в данных по разным причинам, например, из-за ошибок при сборе или вводе данных или из соображений конфиденциальности. Отсутствующие значения влияют на качество и надежность анализа. 

Профилирование данных поможет вам выявить частоту пропущенных значений в каждом поле. Визуализации, такие как тепловые карты или гистограммы, могут помочь вам изучить степень пропущенных значений в наборе данных и их распределение по различным переменным. Это поможет вам обнаружить закономерности и тенденции в данных и решить, как обрабатывать недостающие значения.

 

 Шаг 7: Найдите дубликаты 

Дублированные данные относятся к строкам данных, которые имеют идентичное или похожее содержимое. Такие избыточные данные могут повлиять на качество и надежность вашего анализа, а также на объем памяти и производительность вашей системы. Поэтому эксперты по данным часто удаляют повторяющиеся записи и сохраняют только один экземпляр каждой уникальной записи.  

Однако перед удалением повторяющихся записей необходимо решить, какой экземпляр оставить, а какой удалить. Иногда повторяющиеся записи могут иметь незначительные различия, имеющие отношение к вашему анализу. Если у вас есть набор данных о заказах клиентов, но в некоторых записях есть ошибки или отсутствует информация. В этом случае вы можете использовать повторяющиеся записи, чтобы заполнить пробелы или исправить ошибки. 

В других случаях вам может потребоваться объединить повторяющиеся записи в одну запись. Например, если у клиента есть две учетные записи с разной информацией, вам может потребоваться объединить информацию из обеих учетных записей в одну запись, чтобы избежать путаницы и несогласованности. 

Шаг 8: Выявите несоответствия 

Наборы данных часто имеют несоответствия, которые могут привести к неточному анализу. Эти несоответствия проистекают из необходимости более четкого форматирования или стандартов во время ввода и сбора данных. Проверка ваших данных на наличие ошибок может помочь выявить и отметить такие несоответствия. 

 

Вот некоторые из наиболее распространенных расхождений в наборах данных. 

Опечатки во всех полях данных	Несоответствия в единицах измерения
Варианты соглашений об именах	Поля с недействительными номерами телефонов
Непоследовательное использование сокращений.	Поля с нежелательными символами
Неверные адреса	Поля с непечатаемыми символами
Варианты форматирования или типов данных	Поля с ведущими, конечными и повторяющимися пробелами

Шаг 9: Выделите выбросы 

Выбросы — это точки данных, которые сильно отличаются от остальных данных. Они возникают в результате различных факторов, таких как ошибки измерения, ошибки ввода данных или естественные изменения в данных. Выбросы могут исказить общие результаты статистического анализа, поэтому важно их выявлять и, возможно, удалять. 

Самый простой способ найти выбросы в наборе данных — это нанести данные на график, например диаграмму рассеяния, и искать точки, находящиеся далеко от основного кластера. Однако этот метод может быть субъективным и неточным. 

Более надежный способ — использовать статистические показатели, такие как z-показатель, который показывает, на сколько стандартных отклонений точка данных отличается от среднего значения. Общее правило заключается в том, что точка данных с z-показателем более 3 или менее -3 является выбросом. 

Тем не менее, выявление выбросов редко бывает простым. В зависимости от контекста и цели анализа некоторые выбросы могут быть более релевантными, чем другие. Знания предметной области и статистические методы, используемые для определения выбросов, также могут повлиять на результат. Поэтому важно понять природу и источник выбросов, прежде чем решать, как с ними обращаться. 

Например, если вы анализируете распределение доходов в городе, вам нужно собрать выборку из 100 человек и рассчитать их годовой доход. Исследование показывает, что большинство людей зарабатывают от 15,000 120,000 до 1 10 долларов в год, но двое зарабатывают от XNUMX до XNUMX миллионов долларов в год. Эти люди являются исключениями, потому что они сильно отличаются от остальной выборки. 

Однако они не могут быть ошибками или аномалиями. Они могут представлять небольшую, но значительную группу богатых людей страны. Если исключить их из анализа, можно недооценить неравенство доходов в стране. С другой стороны, если держать их в анализе, можно завысить средний доход в стране. Поэтому вам необходимо рассмотреть контекст и цель вашего анализа, прежде чем решать, как бороться с этими выбросами. 

Шаг 10: Обобщите и отобразите ваши данные 

После того, как вы собрали данные, вам необходимо обобщить и отобразить их с помощью описательной статистики и визуализации. Эти инструменты могут помочь вам лучше понять взаимосвязи между переменными в ваших данных. 

Представьте, что у вас есть набор данных о транзакциях клиентов интернет-магазина. Используйте описательную статистику для расчета средней суммы транзакции, диапазона сумм транзакций и изменчивости сумм транзакций. 

Вы также можете использовать визуализации, чтобы показать, как распределяются суммы транзакций, как они меняются в зависимости от возраста клиента и как на них влияют другие факторы, такие как категория продукта или сезон. Обобщение и отображение ваших данных может дать ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов. 

Исследование данных в области искусственного интеллекта и машинного обучения 

Исследование данных имеет решающее значение в искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), поскольку оно помогает сделать прогнозные модели более точными. Алгоритм машинного обучения так же хорош, как и данные, которые вы ему передаете. 

Изучение данных помогает понять, как определенные переменные связаны и взаимодействуют друг с другом, а также анализировать их влияние на результаты прогнозных моделей. 

Например, понимание того, как эти функции связаны в наборе данных с такими переменными, как возраст, доход и уровень образования, поможет вам сделать модели ML более точными.  

Ученые, работающие с данными, часто используют исследование данных, чтобы выявить закономерности, корреляции и выбросы в больших наборах данных. Этот процесс позволяет вам выявлять неточности или нерелевантную информацию и визуализировать ее для графической иллюстрации сложных взаимосвязей. 

Исследование данных также может помочь вам выполнить выбор функций, который представляет собой процесс определения наиболее релевантных переменных, которые способствуют прогнозирующей способности модели. 

Более того, это может помочь вам оценить производительность модели, выявив основные структуры данных, которые могут повлиять на прогнозы. Посредством итеративного исследования вы можете уточнить модели, повысить точность и обеспечить устойчивость к переобучению. 

Инструменты исследования данных 

Традиционный ручной подход к исследованию данных является трудоемким и подвержен человеческим ошибкам. В ответ на эти проблемы ученые, работающие с данными, тяготели к инструментам автоматизированного исследования данных. Эти сложные инструменты используют алгоритмы и методы машинного обучения для более точного и эффективного анализа данных. Они могут управлять обширными наборами данных и получать информацию, которая может ускользнуть от ручного анализа. 

Известные инструменты исследования данных, такие как Astera произвели революцию в процессе разведки.  Astera — это всеобъемлющая платформа управления данными без кода, предназначенная для оптимизации всего процесса передачи данных. От сложных процессов извлечения данных из разнообразных ландшафтов данных до тщательной подготовки и интеграции данных, Astera предоставляет инструменты для преобразования необработанных данных в практические идеи.

 

В то время как Astera фокусируется на комплексном управлении данными, а также дополняет инструменты визуализации, такие как Power BI и Tableau, для визуализации и составления отчетов. Это гарантирует, что данные будут чистыми и хорошо структурированными, что имеет решающее значение для создания убедительных визуализаций. Вы можете использовать Astera для подготовки данных, а затем использования Power BI или Tableau для детального визуального анализа. Такое сочетание обеспечивает комплексный подход к исследованию данных, что приводит к более обоснованным бизнес-решениям и стратегиям. 

Эти инструменты ускоряют процесс исследования данных и повышают его точность. Автоматизация повторяющихся задач позволит вам сосредоточиться на стратегическом анализе и принятии решений. По мере развития области науки о данных эти инструменты будут продолжать играть решающую роль в раскрытии всего потенциала исследования данных. 

Автоматизация исследования данных с помощью Astera 

Исследование данных помогает вам получить различную информацию в наборе данных. Однако правильные инструменты делают этот процесс значительно более эффективным и результативным. 

Инструмент исследования данных, оснащенный функцией предварительного просмотра в режиме реального времени, представляет собой современный компас для навигации по сложным наборам данных. Он оптимизирует процесс, предоставляя мгновенный доступ к предварительному просмотру данных, что упрощает понимание структуры набора данных, а также помогает контролировать целостность данных. 

Astera Подготовка данных предлагает: 

• Интерактивная сетка данных: Гибкие возможности коррекции, которые позволяют выполнять практическую, немедленную очистку и корректировку данных. 
• Обеспечить качество данных: Внедрить комплексные проверки и правила для обеспечения точности и согласованности данных. 
• Богатые преобразования данных: широкий спектр преобразований для формирования и уточнения данных в соответствии с требованиями анализа. 
• Безкодовый интерфейс: интуитивно понятная среда «укажи и щелкни», которая упрощает подготовку данных и делает ее доступной для пользователей всех уровней квалификации. 
• Соединители для различных источников данных: Полная интеграция с различными локальными и облачными источниками, обеспечивающая плавное извлечение и консолидацию данных. 
• Автоматизация рабочих процессов: Оптимизируйте весь процесс подготовки данных, от интеграции до преобразования, экономя драгоценное время и ресурсы. 

Astera устраняет разрыв между необработанными данными и практическими знаниями, способствуя более быстрому принятию решений, прогнозному моделированию и, в конечном итоге, лучшим результатам для бизнеса.  

Узнайте на собственном опыте, как AsteraИзвлечение данных с помощью искусственного интеллекта и сложная подготовка данных могут произвести революцию в ваших конвейерах данных. Присоединяйтесь к нам для живой демонстрации и начните свой путь к бесперебойному, автоматизированному и продуманному управлению данными уже сегодня!