Способы анализа данных исследования

Полезные статьи → Статистические методы анализа данных для решения практических задач (часть вторая)

Опрос сотрудников, клиентов, потребителей – не просто сбор информации, это полноценное исследование. А целью всякого исследования является научно- обоснованная интерпретация изученных фактов. Первичный материал необходимо обработать, а именно упорядочить и проанализировать.

Анализ данных исследования – ключевой этап. Он представляет собой совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на заданные вопросы. Данный этап является, пожалуй, наиболее сложным с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации, однако позволяет получить максимум полезной информации из собранных данных.

Методы анализа данных многообразны. Выбор конкретного метода анализа данных зависит, в первую очередь, от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ.

Можно выделить два класса процедур анализа данных:

• одномерные (дескриптивные) и
• многомерные.

Многомерные типы анализа данных

Многомерный анализ данных позволяет одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных и проверять гипотезы о причинных связях между ними.

Техники многомерного анализа разнообразны. Мы рассмотрим следующие:

1. Факторный анализ
2. Кластерный анализ

Факторный анализ

Суть факторного анализа, состоит в том, чтобы имея большое число параметров, выделить малое число макропараметров, которыми и будут определяться различия между измеряемыми параметрами. Это позволит оптимизировать структуру анализируемых данных.

Применение факторного анализа преследует две цели:

• сокращение числа переменных;
• классификация данных.

Факторный анализ довольно полезен на практике. Приведем несколько примеров.

Перед вами стоит задача исследовать имидж компании. Клиенту предлагается оценить данную компанию по целому ряду критериев, общее число которых может превышать несколько десятков. Применение факторного анализа в данном случае позволяет снизить общее количество переменных путем распределения их в обобщенные пучки факторов, например, «материальные условия компании», «взаимодействие с персоналом», «удобство обслуживания».

Еще одним случаем применения данного метода может служить составление социально-психологических портретов потребителей. Респонденту необходимо выразить степень своего согласия/несогласия с перечнем высказываний о стиле жизни. В итоге, можно выделить, например, целевые группы потребителей: «новаторы», «прогрессисты» и «консерваторы».

Актуальным примером исследования в сфере банковского дела, может послужить, изучение уровня доверия клиента к банку, которое можно описать следующими факторами:

— надежность сделок (включающий такие параметры, как сохранность средств, возможность беспрепятственного их перевода);

— обслуживание клиентов (профессионализм сотрудников, их благожелательность) и

— качество обслуживания (точность выполнение операций, отсутствие ошибок) и др.

Кластерный анализ

Кластерный анализ (от англ. сluster – сгусток, пучок, гроздь) – это один из способов классификации объектов. Он позволяет рассматривать достаточно большой объем информации, сжимая его и делая компактными и наглядными.

Термин «кластерный анализ» был введен в 1939 году английским ученым Р. Трионом, предложившим соответствующий метод, который сводился к поиску групп с тесно коррелирующим признаком в каждой из них.

Целью кластерного анализа является выделение сравнительно небольшого числа групп объектов, как можно более схожих между собой внутри группы, и как можно более отличающихся в разных группах. В настоящее время разработано достаточно большое число алгоритмов кластерного анализа. Однако, попробуем объяснить его суть, не прибегая к строгому теоретизированию.

Допустим, вы планируете провести опрос потребителей, (а все потребители разные), и вам, соответственно, необходимы различные стратегии для их привлечения. Для решения данной задачи мы предлагаем сегментировать клиентов, прибегнув к методу кластеризации. Для этого выполняем следующие шаги:

1. формируем выборку и проводим опрос клиентов,
2. определяем переменные (характеристики), по которым будем оценивать респондентов в выборке,
3. вычисляем значения меры сходства и различия между ответами респондентов,
4. выбираем метод кластеризации (т.е. правила объединения респондентов в группы),
5. определяем оптимальное число кластеров (групп).

В результате получаем таблицу следующего содержания:

Информация, представленная в таблице, позволяет нам составить портрет клиентов каждого кластера, которые впоследствии необходимо учитывать при составлении стратегии успешного продвижения продукта на рынке.

Кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя, и на сегодняшний день применяется в различных прикладных областях:

• В социологии: разделение респондентов на различные социально-демографические группы.
• В маркетинге: сегментация рынка по группам потребителей, группировка конкурентов по факторам конкурентоспособности.
• В менеджменте: выделение групп сотрудников с разным уровнем мотивации, выявление мотивирующих/демотивирующих факторов в организации, классификация конкурентоспособных отраслей и поставщиков, и др.
• В медицине — классификация симптомов, признаков заболеваний, пациентов, препаратов для успешной терапии.
• А также психиатрии, биологии, экологии, информатике и т.д.

Рассмотренные методики относятся к анализу данных, полученных в ходе проведения количественных исследований.

По вопросам расчета индексов:

Телефон: +7 (383) 203-49-99

Начало (часть первая) и продолжение (часть третья) статьи «Статистические методы анализа данных для решения практических задач».

Источник

13 лучших инструментов для анализа данных

Вы когда-нибудь задумывались, какой ключевой процесс стоит за такими достижениями в области технологий, как машинное обучение и дополненная реальность? Ответ — наука о данных.

Наука о данных — это область знаний, объединяющая статистику, информатику, анализ данных и различные смежные методы для понимания сложных закономерностей, скрытых в структурированных или неструктурированных данных.

В ней используются теории и методы, взятые из многих различных областей в контексте информатики, вычислительной техники и знаний о предметной области.

Сегодня в Интернете можно найти множество современных инструментов для извлечения знаний из различных типов данных. Однако не все из них стоит пробовать.

В этой статье мы собрали некоторые из лучших инструментов науки о данных, которые могут быть использованы исследователями и бизнес-аналитиками для получения ценных знаний.

Прежде чем начать, мы хотим уточнить, что в этом списке представлены только инструменты Data Science, а не языки программирования или скрипты для реализации Data Science.

9. DataRobot

Плюсы:

Идеально подходит для масштабирования возможностей машинного обучения.
Содержит массивную библиотеку моделей с открытым исходным кодом и собственной разработки.
Решает самые сложные проблемы в области науки о данных.
Предоставляет полностью объяснимый ИИ с помощью удобных для человека визуальных представлений.

Минусы: Довольно дорого по сравнению с другими инструментами.

Цена: Зависит от размера и сложности проекта.| Доступна бесплатная пробная версия.

DataRobot интегрирован с сотнями новейших алгоритмов машинного обучения, что обеспечивает полную прозрачность и контроль над процессом построения и развертывания моделей.

Начнем с того, что вы можете выбрать наиболее подходящую модель для развертывания из множества возможных. Используя DataRobot API, вы можете быстро запустить любую модель в производство, независимо от того, нужны ли вам пакетные развертывания, прогнозы в реальном времени или скоринг на Hadoop. Возможно, вам потребуется добавить несколько строк кода для настройки процесса.

Помимо того, что DataRobot уделяет особое внимание таким методам, как трансфертное обучение и машинное обучение, он также включает функции, обеспечивающие ценность для бизнеса, такие как кривые прибыли, прогнозы на основе данных и развертывание в один клик с управлением.

Платформа может быть использована для решения широкого спектра задач науки о данных, начиная от прогнозирования продаж миллионов товаров и заканчивая работой со сложными геномными данными.

8. Alteryx

Плюсы:

Интуитивно понятный интерфейс.
Готовые к использованию шаблоны прогностического моделирования.
Визуализация сложных запросов.
Подготовка, смешивание и анализ данных с помощью перетаскивания данных.
Интегрированный OCR и текстовый анализ.

Минусы:

Дорогой.
Функции вспомогательного моделирования требуют дополнительной лицензии.

Цена: От $2300 в год на одного пользователя.| Доступна 30-дневная бесплатная пробная версия.

Alteryx объединяет аналитику, машинное обучение, науку о данных и автоматизацию процессов в единую сквозную платформу. Она принимает данные с сотен платформ (включая Oracle, Amazon и Salesforce), позволяя вам тратить больше времени на анализ и меньше на поиск.

Вы можете исследовать данные, создавая, получая доступ и выбирая функции с помощью визуального интерфейса программирования — Analytic Process Automation. Она позволяет вносить детальные изменения в отдельные аналитические блоки, используя готовые варианты конфигурации или добавляя собственный код на Python или R в аналитический рабочий процесс.

Alteryx позволяет быстро создавать прототипы моделей машинного обучения и конвейеров с помощью автоматизированных блоков обучения моделей. Она помогает легко визуализировать данные на протяжении всего пути решения задач и моделирования. Как? Автоматически создает таблицы, графики и отчеты на любом этапе вашего процесса.

Платформа предназначена для компаний любого размера. Если у вас средний бизнес, она поможет вам найти новые идеи и добиться высокоэффективных результатов.

7. H2O.ai

Плюсы:

Распределенное машинное обучение в памяти.
Простота развертывания больших моделей.
Автоматизация рабочего процесса машинного обучения.
Работает на существующей инфраструктуре больших данных.

Минусы:

Ограниченные возможности обработки данных.
Отсутствие документации.

Цена: Зависит от размера и сложности проекта.| Доступна 14-дневная бесплатная пробная версия.

H2O — это инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом и распределенной памятью, обладающий линейной масштабируемостью. Он поддерживает почти все популярные статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, включая обобщенные линейные модели, глубокое обучение и машины с градиентным усилением. Он принимает данные непосредственно из Spark, Azure, Spark, HDFS и различных других источников в свое распределенное хранилище ключевых значений in-memory.

Для построения моделей вы можете использовать либо язык программирования R/Python, либо H2O Flow (графический блокнот), который не требует кодирования.

H2O AutoML упрощает обучение и оценку моделей машинного обучения. Это помогает автоматизировать задачи науки о данных (такие, как выбор алгоритма, итеративное моделирование, настройка гиперпараметров, генерация признаков и оценка моделей) и больше сосредоточиться на важных проблемах.

Платформа чрезвычайно популярна в сообществах Python и R и используется более чем 18 000 организаций.

6. D3.js

Плюсы:

Легкий и быстрый.
Дает вам полный контроль над визуализацией данных.
Работает с такими веб-стандартами, как SVG и HTML.
Множество встроенных многократно используемых функций и фабрик функций.

Минусы:

Документация может быть немного улучшена.

Цена: Бесплатно.

D3.js (сокращение от Data-Driven Documents) — это библиотека JavaScript для создания динамических, интерактивных визуализаций данных в веб-браузерах. Она использует выборочные предварительно разработанные функции для создания объектов SVG, их настройки или добавления к ним динамических эффектов. К этим SVG-объектам можно присоединять большие наборы данных для создания текстовых/графических диаграмм и графиков.

D3 не имеет стандартного формата визуализации. Она позволяет создавать что угодно — от круговых диаграмм и графиков до HTML-таблиц и геопространственных карт.

Данные могут быть в различных форматах, таких как CSV или JSON. Вы можете даже написать код JavaScript для чтения других форматов данных или повторно использовать код с помощью широкой коллекции официальных и разработанных сообществом модулей.

5. Project Jupyter

Плюсы:

Легкий и простой в использовании.
Отличная поддержка математических библиотек Python.
Предопределенные модели визуализации.
Легко редактировать и отслеживать потоки данных.
Автоматически создает контрольные точки.

Минусы:

Сложность работы с несколькими ядрами.
Ограниченные возможности сотрудничества.

Цена: Бесплатно.

Проект Jupyter — это коллекция интерактивных веб-инструментов с открытым исходным кодом, которые ученые, изучающие данные, могут использовать для объединения программного кода, результатов вычислений, мультимедийных ресурсов и пояснительного текста в одном документе.

Хотя Jupyter существует уже несколько десятилетий, его популярность резко возросла за последние пару лет. Jupyter предлагает различные продукты для разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом, открытых стандартов и услуг для интерактивных вычислений.

Jupyter Notebook позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живые уравнения, код, визуализации и повествовательный текст.
Jupyter Kernels обрабатывает множество запросов, таких как выполнение и проверка кода, и предоставляет ответ.
JupyterLab предоставляет строительные блоки (терминал, файловый браузер, текстовый редактор, расширенные выходные данные и т.д.) в интуитивно понятном пользовательском интерфейсе.
JupyterHub поддерживает множество пользователей, порождая, управляя и проксируя несколько отдельных серверов Jupyter Notebook.

Вы можете использовать эти инструменты (бесплатно) для проведения численного моделирования, очистки данных, статистического моделирования, визуализации данных и многого другого прямо из браузера.

4. Apache Spark

Плюсы:

Надежность и отказоустойчивость.
Эффективно реализует модели машинного обучения для больших наборов данных.
Может получать данные из нескольких источников данных.
Поддержка нескольких языков.

Минусы:

Высокая кривая обучения.
Плохая визуализация данных.

Цена: Бесплатно.

Apache Spark — это механизм обработки данных с открытым исходным кодом, созданный для больших наборов данных. Он использует современный планировщик DAG, оптимизатор запросов и эффективный механизм выполнения для достижения высокой производительности как для пакетных, так и для потоковых данных. Он может выполнять рабочие нагрузки до 100 раз быстрее.

Spark использует множество библиотек, включая GraphX, MLlib для машинного обучения, Spark Streaming, SQL и DataFrames. Все эти библиотеки могут быть легко объединены в одно приложение.

Этот инструмент имеет иерархическую архитектуру главный-подчиненный. «Драйвер Spark» — это главный узел, который управляет несколькими рабочими (подчиненными) узлами и доставляет результаты данных клиентскому приложению.

Фундаментальная структура Spark — это устойчивые распределенные наборы данных, отказоустойчивый набор компонентов, которые могут быть распределены между несколькими узлами в кластере и работать с ними параллельно.

Он предоставляет более 80 операторов высокого уровня, что упрощает разработку параллельных приложений. Кроме того, вы также можете использовать Spark в интерактивном режиме из оболочек R, Python, Scala и SQL.

3. IBM SPSS Statistics

Плюсы:

Автоматизированная подготовка данных.
Позволяет точно моделировать линейные и нелинейные взаимосвязи.
Обнаружение аномалий и прогнозирование.
Поддержка алгоритмов и графиков R.

Минусы:

Большинство функций доступны в платных версиях.
Интерфейс выглядит устаревшим.

Цена: От 99 долларов США в месяц | 30-дневная бесплатная пробная версия.

SPSS Statistics — это мощная статистическая программная платформа, позволяющая максимально использовать ценную информацию, которую предоставляют ваши данные. Она предназначена для решения деловых и исследовательских задач посредством детального анализа, проверки гипотез и прогнозной аналитики.

SPSS может читать и записывать данные из электронных таблиц, баз данных, текстовых файлов ASCII и других статистических пакетов. Она может читать и записывать данные во внешние таблицы реляционных баз данных через SQL и ODBC.

Большинство ключевых функций SPSS доступны через выпадающие меню. Вы можете использовать язык командного синтаксиса 4GL для упрощения повторяющихся задач и выполнения сложных манипуляций с данными и анализа.

Исследователи рынка, добытчики данных, правительства и опросные компании широко используют эту платформу для понимания данных, анализа тенденций, проверки предположений и точных выводов.

2. RapidMiner

Плюсы:

Поставляется с богатым набором алгоритмов машинного обучения.
Интуитивно понятный графический интерфейс.
Полная автоматизация там, где это необходимо.
Расширения для подключения других полезных инструментов.
Исчерпывающие руководства.

Минусы:

Графики немного старомодны.
Большие наборы данных требуют времени для обработки.

Цена: Бесплатно.

RapidMiner , разработанный на основе открытой модели ядра, поддерживает все этапы метода машинного обучения, включая подготовку данных, визуализацию результатов, проверку модели и оптимизацию.

Помимо собственной коллекции наборов данных, RapidMiner предоставляет несколько вариантов создания базы данных в облаке для хранения огромных объемов данных. Вы можете хранить и загружать данные с различных платформ, таких как NoSQL, Hadoop, RDBMS и др.

Такие общие задачи, как предварительная обработка, визуализация и очистка данных, могут быть выполнены с помощью опций drag-and-drop без необходимости записывать ни одной строки кода.

Библиотека RapidMiner (содержащая более 1 500 функций и алгоритмов) позволяет подобрать оптимальную модель для любого случая использования. Она также поставляется с предварительно разработанными шаблонами, которые можно использовать в таких распространенных случаях, как выявление мошенничества, предиктивное обслуживание и отток клиентов.

Платформа широко используется для разработки делового и коммерческого программного обеспечения, а также для быстрого создания прототипов, образования, обучения и исследований. Более 700 000 аналитиков используют RapidMiner для увеличения доходов, снижения операционных расходов и предотвращения рисков.

1. Apache Hadoop

Плюсы:

Высокая масштабируемость, поскольку работает в распределенной среде.
Избыточная конструкция обеспечивает отказоустойчивость.
Может использоваться в облачной среде или на обычном оборудовании.
Хранение данных в любом формате.

Минусы:

Менее эффективен, чем другие современные фреймворки.
Требует значительных знаний для настройки, обслуживания и обновления.

Цена: Бесплатно.

Hadoop — это экосистема утилит с открытым исходным кодом, которая в корне меняет способы хранения, обработки и анализа данных. В отличие от обычных платформ, она позволяет выполнять множество различных типов аналитических рабочих нагрузок на одних и тех же данных, в одно и то же время, в больших масштабах на стандартном промышленном оборудовании.

Hadoop распределяет большие наборы данных и аналитические задания по узлам вычислительного кластера, преобразуя их в более мелкие рабочие нагрузки, которые могут выполняться параллельно. Она может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные и масштабироваться от одной машины до тысяч устройств.

Этот инструмент состоит из пяти основных модулей:

Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) может хранить большие наборы данных на узлах отказоустойчивым способом.
Еще один посредник по согласованию ресурсов (YARN) отвечает за планирование задач, управление ресурсами кластера и планирование заданий, выполняемых в Hadoop.
MapReduce — это механизм обработки больших данных и модель программирования, которая обеспечивает параллельное вычисление больших наборов данных.
Hadoop Common состоит из библиотек и утилит, необходимых для других модулей Hadoop.
Hadoop Ozone — это хранилище объектов, оптимизированное для миллиардов небольших файлов.

В целом, Hadoop включает в себя новые форматы данных (например, данные о настроениях в социальных сетях и потоки кликов) и помогает аналитикам принимать более эффективные решения на основе данных в реальном времени.

Другие не менее замечательные инструменты для работы с данными

10. Tableau

Подходит для: малого бизнеса для визуализации данных и получения содержательной информации.

Tableau — это платформа визуальной аналитики, которая позволяет вам видеть и понимать данные. Она предлагает широкий спектр вариантов источников данных, к которым можно подключаться и получать данные.

Самое лучшее в Tableau — это то, что для извлечения значимых выводов не требуется кодирование или технические навыки. Вы можете использовать ее функции на основе пользовательского интерфейса для создания пользовательских информационных панелей и анализа отчетов. Благодаря простоте использования и продвинутой визуализации Tableau заинтересовал специалистов по работе с данными, аналитиков, руководителей предприятий и преподавателей.

11. Databricks Lakehouse

Подходит для: специалистов по обработке данных и инженеров для совместной работы при любых рабочих нагрузках.

Databricks Lakehouse объединяет все ваши рабочие нагрузки, связанные с данными, аналитикой и искусственным интеллектом, в единую платформу. Она позволяет использовать инструменты бизнес-аналитики непосредственно на исходных данных, сокращая задержки и повышая эффективность затрат.

Платформа поддерживает широкий спектр рабочих нагрузок, включая машинное обучение, SQL, аналитику и многое другое. Она предлагает бесшовную интеграцию с AWS, Azure и Google Cloud.

Созданная на основе открытого исходного кода и открытых стандартов, встроенные возможности Databricks для совместной работы расширяют возможности командной работы и ускоряют внедрение инноваций. В целом, это решение ускорит ваше видение науки о данных и поможет вам видеть дальше дорожной карты.

12. TIBCO Data Science

Подходит для: студентов и преподавателей, создающих сложные процессы обработки данных, статистики и машинного обучения.

От подготовки данных и создания моделей до развертывания и мониторинга, инструменты TIBCO Data Science позволяют автоматизировать утомительные задачи и создавать бизнес-решения, используя алгоритмы машинного обучения.

Настольный пользовательский интерфейс включает более 16 000 функций, которые вы можете использовать для создания сложных рабочих процессов расширенной аналитики. Также есть возможность интегрировать R, Python и другие узлы в конвейеры.

Кроме того, встроенные узлы дают вам доступ к аналитике графов, текстов, временных рядов, регрессии, нейронных сетей, статистическому управлению процессами и многомерной статистике.

TIBCO также предлагает широкую поддержку корпоративного управления в таких отраслях, как здравоохранение, фармацевтика, производство, финансы и страхование.

13. Weka

Подходит для: решения реальных задач интеллектуального анализа данных

Weka — это набор инструментов визуализации и алгоритмов для анализа данных и прогностического моделирования. Все они доступны бесплатно по лицензии GNU General Public License.

Более конкретно, Weka содержит инструменты для предварительной обработки данных, классификации, регрессии, кластеризации и визуализации. Для людей, которые давно не программировали, Weka с ее графическим интерфейсом пользователя обеспечивает легкий переход в мир науки о данных.

Пользователи могут экспериментировать со своими наборами данных, применяя различные алгоритмы, чтобы увидеть, какая модель дает наилучший результат. Затем они могут использовать инструменты визуализации для изучения данных.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между наукой о данных, AI и ML?

Наука о данных — это широкая область знаний, которая включает в себя предварительную обработку, анализ и визуализацию структурированных и неструктурированных данных. Полученные из данных выводы затем применяются в широком спектре областей применения.

Искусственный интеллект означает обучение машины подражать человеческому поведению. Цели исследования ИИ включают представление знаний, планирование, обучение, рассуждения, обработку естественного языка, восприятие и способность манипулировать объектами.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на том, как использовать данные и алгоритмы, чтобы имитировать способ обучения людей. Чем больше данных (также называемых обучающими данными) получает модель машинного обучения, тем точнее она делает прогнозы, не будучи явно запрограммированной на это.

Какие этапы включает в себя наука о данных?

Наука о данных включает в себя шесть итерационных этапов.

Планирование: Определите проект и его предполагаемые результаты.

1. Построение модели данных: Используйте соответствующий инструмент науки о данных для создания моделей машинного обучения.
2. Оценить: Используйте метрики оценки и визуализацию для измерения производительности модели на основе новых данных.
3. Объяснить (простыми словами) внутреннюю механику моделей машинного обучения.
4. Развертывание хорошо обученной модели в безопасной и масштабируемой среде.
5. Контролировать работу модели, чтобы убедиться, что она работает правильно.

Что нужно учитывать перед выбором инструмента для работы с данными?

Ниже перечислены ключевые характеристики, на которые следует обратить внимание при выборе платформы для анализа данных:

• Она должна позволять нескольким пользователям работать вместе над одной моделью.
• Должна включать поддержку последних приложений с открытым исходным кодом.
• Должна быть масштабируемой.
• Должна иметь возможность автоматизировать утомительные задачи.
• Должна иметь возможность легко внедрять модели в производство.

Как наука о данных помогает бизнесу?

Наука о данных играет важную роль в анализе состояния бизнеса. Она извлекает ценную информацию из необработанных данных и прогнозирует степень успешности продуктов и услуг компании. Она также помогает выявлять неэффективные производственные процессы, ориентироваться на нужную аудиторию и набирать нужные кадры для организации.

Некоторые отрасли используют науку о данных для повышения безопасности своего бизнеса и защиты конфиденциальной информации. Банки, например, используют алгоритмы машинного обучения для выявления мошенничества на основе обычной финансовой деятельности клиента. Эти алгоритмы оказались гораздо более эффективными и точными в выявлении мошенничества, чем ручные расследования.

Согласно отчету GlobalNewswire, глобальный рынок платформ data science достигнет 224 миллиардов долларов к 2026 году и будет расти со скоростью 31 процент в год.

Источник