Panduan Terbaik untuk Analitis Data: Teknik dan Alat

** Pengenalan kepada Analitis Data
**
Analisis data melibatkan pemeriksaan set data untuk mendedahkan corak, membuat kesimpulan dan memaklumkan pembuatan keputusan. Ia termasuk pelbagai teknik untuk menganalisis data dan alat untuk memudahkan proses ini. Panduan ini akan memberikan gambaran keseluruhan terperinci tentang teknik utama dan alatan popular yang digunakan dalam analisis data.

** Teknik Utama dalam Analitis Data
**
** 1. Analitis Deskriptif
**
Tujuan: Untuk meringkaskan data sejarah untuk memahami perkara yang telah berlaku pada masa lalu.

Teknik:

• Pengagregatan Data: Menggabungkan data daripada sumber yang berbeza untuk memberikan ringkasan atau paparan agregat. Ini boleh termasuk merumuskan angka jualan merentas wilayah yang berbeza untuk mendapatkan jumlah angka jualan.
• Perlombongan Data: Menganalisis set data yang besar untuk mengenal pasti corak, korelasi dan anomali. Ini melibatkan kaedah seperti pengelompokan, pengelasan dan pembelajaran peraturan persatuan.
• Penggambaran Data: Mencipta perwakilan grafik data, seperti carta, graf dan papan pemuka, untuk menjadikan data yang kompleks lebih mudah difahami.

Alat:

• Excel: Digunakan untuk mencipta jadual pangsi, carta dan melaksanakan analisis statistik asas.
• Tableau: Menawarkan keupayaan visualisasi data yang berkuasa untuk mencipta papan pemuka interaktif dan boleh dikongsi.
• Power BI: Alat Microsoft untuk mencipta laporan dan visualisasi interaktif dengan penyepaduan yang lancar dengan produk Microsoft yang lain.

** 2. Analitis Diagnostik
**
Tujuan: Untuk memahami sebab sesuatu berlaku dengan mengenal pasti punca dan perhubungan.

Teknik:

• Analisis Drill-Down: Memecahkan data kepada tahap yang lebih terperinci untuk meneroka punca aliran atau anomali. Contohnya, menganalisis data jualan mengikut wilayah, produk dan jurujual untuk mengenal pasti sebab jualan menurun.
• Penemuan Data: Menggunakan teknik penerokaan untuk menemui cerapan daripada data, selalunya melibatkan pengecaman corak dan analisis visual.
• Analisis Korelasi: Mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua pembolehubah, membantu mengenal pasti faktor yang berkaitan.

Alat:

• SQL: Digunakan untuk menanyakan pangkalan data untuk mendapatkan dan menganalisis data.
• R: Bahasa pengaturcaraan statistik yang digunakan untuk melakukan analisis dan visualisasi yang kompleks.
• Python: Bahasa pengaturcaraan serba boleh dengan perpustakaan seperti Pandas, NumPy dan Matplotlib untuk analisis dan visualisasi data.

** 3. Analitis Ramalan
**
Tujuan: Untuk meramalkan aliran masa hadapan berdasarkan data sejarah.

Teknik:

• Analisis Regresi: Mengenal pasti hubungan antara pembolehubah dan meramalkan hasil yang berterusan, seperti ramalan jualan.
• Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma untuk memodelkan corak kompleks dalam data dan membuat ramalan. Teknik termasuk pepohon keputusan, rangkaian saraf dan mesin vektor sokongan.
• Rangkaian Neural: Sejenis model pembelajaran mesin yang meniru rangkaian saraf otak manusia untuk mengenali corak dan membuat ramalan.

Alat:

• Python (Scikit-learn): Pustaka pembelajaran mesin dalam Python yang menawarkan pelbagai algoritma untuk pemodelan ramalan.
• R: Menawarkan pelbagai pakej untuk pemodelan statistik dan pembelajaran mesin.
• SAS: Satu set perisian yang digunakan untuk analitis lanjutan, risikan perniagaan dan analitik ramalan.

** 4. Analitis Preskriptif
**
Tujuan: Untuk mengesyorkan tindakan yang boleh membawa kepada hasil yang optimum.

Teknik:

• Pengoptimuman: Mencari penyelesaian terbaik daripada satu set pilihan yang mungkin dengan memaksimumkan atau meminimumkan fungsi objektif.
• Simulasi: Memodelkan gelagat sistem untuk menilai kesan keputusan dan senario yang berbeza.
• Analisis Keputusan: Menilai pilihan yang berbeza dan potensi hasilnya untuk membuat keputusan termaklum.

Alat:

• IBM CPLEX: Perisian pengoptimuman untuk menyelesaikan pengaturcaraan linear yang kompleks, pengaturcaraan integer bercampur dan jenis model matematik yang lain.
• Gurobi: Satu lagi penyelesai pengoptimuman berkuasa yang digunakan untuk analitik preskriptif.
• Matlab: Bahasa dan persekitaran peringkat tinggi untuk pengkomputeran berangka dan pengoptimuman.

** 5. Analisis Data Penerokaan (EDA)
**
Tujuan: Untuk menganalisis set data untuk meringkaskan ciri utamanya, selalunya menggunakan kaedah visual.

Teknik:

• Grafik Statistik: Perwakilan visual data, seperti histogram, plot kotak dan plot serakan, untuk meneroka taburan dan hubungan pembolehubah.
• Memplot: Mencipta pelbagai jenis graf dan carta untuk memeriksa data secara visual.
• Transformasi Data: Mengubah suai data untuk mendedahkan cerapan baharu, seperti menormalkan, mengagregat atau membentuk semula data.

Alat:

• Buku Nota Jupyter: Persekitaran pengkomputeran interaktif yang membolehkan untuk mencipta dan berkongsi dokumen yang mengandungi kod langsung, persamaan, visualisasi dan teks naratif.
• Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn): Perpustakaan yang digunakan untuk manipulasi data, analisis dan visualisasi dalam Python.
• R (ggplot2): Pakej popular untuk mencipta visualisasi yang kompleks dan berbilang lapisan.

** Alat Popular dalam Analitis Data
**
** 1. Microsoft Excel
**
Gambaran Keseluruhan: Alat yang digunakan secara meluas untuk analisis dan visualisasi data asas.

Ciri:

• Jadual Pangsi: Ringkaskan data dan cari corak dengan mengumpulkan dan mengagregatkan data.
• Penggambaran Data: Cipta pelbagai carta dan graf untuk mewakili data secara visual.
• Analisis Statistik: Laksanakan fungsi statistik asas seperti min, median, mod dan sisihan piawai.

Terbaik Untuk: Set data bersaiz kecil hingga sederhana, analisis pantas, pelaporan perniagaan.

** 2. Tableau
**
Gambaran Keseluruhan: Alat visualisasi data yang berkuasa.

Ciri:

• Papan Pemuka Interaktif: Cipta dan kongsi visualisasi interaktif yang boleh diterokai dalam masa nyata.
• Antara Muka Seret dan Lepas: Memanipulasi data dengan mudah tanpa memerlukan pengekodan.
• Analisis Data Masa Nyata: Sambung ke sumber data langsung dan kemas kini visualisasi secara dinamik.

Terbaik Untuk: Visualisasi data, penciptaan papan pemuka, analisis penerokaan.

** 3. Kuasa BI
**
Gambaran Keseluruhan: Alat analitis perniagaan Microsoft.

Ciri:

• Penggambaran Data: Buat laporan interaktif dan papan pemuka dengan pelbagai elemen visual.
• Integrasi: Berintegrasi dengan lancar dengan produk Microsoft lain seperti Excel, Azure dan SQL Server.
• Kerjasama: Kongsi pandangan dan bekerjasama dengan ahli pasukan melalui perkhidmatan Power BI.

Terbaik Untuk: Kepintaran perniagaan, analisis masa nyata, kerjasama.

** 4. Ular sawa
**
Gambaran Keseluruhan: Bahasa pengaturcaraan serba boleh dengan perpustakaan analisis data yang mantap.

Perpustakaan:

• Panda: Menyediakan struktur data dan alatan analisis data.
• NumPy: Menyokong tatasusunan dan matriks berbilang dimensi yang besar, bersama-sama dengan koleksi fungsi matematik.
• Matplotlib dan Seaborn: Perpustakaan untuk mencipta visualisasi statik, animasi dan interaktif.
• Pembelajaran Scikit: Perpustakaan untuk pembelajaran mesin yang merangkumi alatan mudah dan cekap untuk perlombongan data dan analisis data.

Terbaik Untuk: Analisis statistik, pembelajaran mesin, manipulasi data.

** 5. R
**
Gambaran Keseluruhan: Bahasa dan persekitaran untuk pengkomputeran statistik dan grafik.

Ciri:

• Perpustakaan Luas: Repositori CRAN dengan ribuan pakej untuk pelbagai jenis analisis statistik.
• Analisis Statistik: Teknik lanjutan untuk analisis data dan pemodelan statistik.
• Penggambaran Data: ggplot2 untuk mencipta visualisasi yang kompleks dan berbilang lapisan.

Terbaik Untuk: Analisis statistik, penyelidikan akademik, visualisasi data.

** 6. SQL (Bahasa Pertanyaan Berstruktur)
**
Gambaran Keseluruhan: Bahasa standard untuk mengurus dan memanipulasi pangkalan data.

Ciri:

• Pertanyaan Data: Dapatkan semula data daripada pangkalan data menggunakan pernyataan SELECT.
• Kemas Kini Data: Ubah suai data sedia ada dengan penyataan INSERT, UPDATE dan DELETE.
• Pengurusan Pangkalan Data: Cipta dan urus struktur pangkalan data, seperti jadual dan indeks.

Terbaik Untuk: Mendapatkan semula data, pengurusan pangkalan data, pertanyaan kompleks.

** 7. Apache Hadoop
**
Gambaran Keseluruhan: Rangka kerja untuk storan teragih dan pemprosesan set data yang besar.

Ciri:

• Skalabiliti: Mengendalikan volum data yang besar dengan mengagihkan storan dan pemprosesan merentas banyak nod.
• Toleransi Kesalahan: Memastikan ketersediaan dan kebolehpercayaan data melalui replikasi.
• Pemprosesan Selari: Memproses data secara serentak merentas berbilang nod.

Terbaik Untuk: Pemprosesan data besar, pergudangan data, analitis berskala besar.

** 8. Apache Spark
**
Gambaran Keseluruhan: Enjin analitis bersatu untuk pemprosesan data berskala besar.

Ciri:

• Pemprosesan Dalam Memori: Mempercepatkan pemprosesan data dengan menyimpan data dalam memori dan bukannya menulis ke cakera.
• Analitis Masa Nyata: Memproses data penstriman dalam masa nyata.
• Pembelajaran Mesin: MLlib Bersepadu untuk algoritma pembelajaran mesin.

Terbaik Untuk: Analitis data besar, pemprosesan strim, algoritma berulang.

** Proses Analitis Data
**
** 1. Pengumpulan Data
**
Kaedah:

• Tinjauan: Mengumpul data melalui soal selidik atau temu bual.
• Penderia: Menangkap data daripada persekitaran fizikal menggunakan peranti.
• Mengikis Web: Mengekstrak data daripada tapak web menggunakan alatan automatik.
• Pangkalan Data: Mengakses data berstruktur yang disimpan dalam pangkalan data.

Alat: API, fungsi import data dalam alatan seperti Excel, Python dan R.

Butiran:

• API: Benarkan akses terprogram kepada data daripada pelbagai sumber dalam talian.
• Fungsi Import Data: Alat seperti Pandas dalam Python dan read.csv dalam R memudahkan pengimportan data daripada format yang berbeza (cth., CSV, Excel).

** 2. Pembersihan Data
**
Tujuan: Untuk mengalih keluar ketidaktepatan, mengendalikan nilai yang tiada dan menyeragamkan format data.

Teknik:

• Transformasi Data: Menukar data kepada format yang sesuai untuk analisis, seperti menormalkan nilai atau pengekodan pembolehubah kategori.
• Pengesanan Outlier: Mengenal pasti dan mengendalikan anomali yang mungkin memesongkan analisis.
• Mengendalikan Data Hilang: Menggunakan teknik seperti imputasi (mengisi nilai yang hilang) atau mengalih keluar rekod yang tidak lengkap.

*Alat: Python (Panda), R (tidyverse).
*
Butiran

:

• Transformasi Data: Termasuk langkah seperti normalisasi (menskalakan data kepada julat standard), pengekodan pembolehubah kategori (menukar kategori kepada nilai berangka) dan mengagregatkan data.
• Pengesanan Outlier: Kaedah seperti kaedah IQR (Julat Interquartile) atau skor Z boleh mengenal pasti outlier.
• Mengendalikan Data Hilang: Teknik termasuk imputasi min/mod, pemodelan ramalan atau membuang baris/lajur dengan nilai yang tiada.

** 3. Penerokaan Data
**
Tujuan: Untuk memahami struktur data, mengesan corak dan mengenal pasti anomali.

Teknik:

• Statistik Ringkasan: Mengira ukuran seperti min, median, mod, varians dan sisihan piawai untuk memahami pengagihan data.
• Visualisasi: Mencipta histogram, plot taburan dan plot kotak untuk memeriksa data secara visual.
• Analisis Korelasi: Mengukur kekuatan dan arah perhubungan antara pembolehubah, selalunya menggunakan pekali korelasi.

*Alat: Jupyter Notebook, Excel, Tableau.
*
Butiran:

• Statistik Ringkasan: Berikan gambaran ringkas mengenai pengedaran data dan kecenderungan pusat.
• Visualisasi: Membantu dalam mengenal pasti arah aliran, corak dan anomali yang berpotensi.
• Analisis Korelasi: Teknik seperti korelasi Pearson boleh mengukur hubungan antara pembolehubah.

** 4. Pemodelan Data
**
Tujuan: Untuk membina model yang meramalkan atau menerangkan data.

Teknik:

• Regression: Memodelkan hubungan antara pembolehubah bersandar dan satu atau lebih pembolehubah tidak bersandar. Regresi linear meramalkan hasil berterusan, manakala regresi logistik meramalkan hasil kategori.
• Klasifikasi: Menetapkan data kepada kategori yang dipratentukan. Teknik termasuk pepohon keputusan, hutan rawak dan mesin vektor sokongan.
• Pengumpulan: Mengumpulkan titik data yang serupa bersama-sama. Algoritma biasa termasuk K-means dan pengelompokan hierarki.

*Alat: Python (Scikit-learn), R, SAS.
*
Butiran:

• Regression: Digunakan untuk meramal hasil berdasarkan ciri input. Contoh: meramalkan harga rumah berdasarkan saiz, lokasi dan ciri lain.
• Klasifikasi: Digunakan untuk mengkategorikan data ke dalam kelas. Contoh: mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam.
• Pengelompokkan: Digunakan untuk menemui pengelompokan semula jadi dalam data. Contoh: pembahagian pelanggan dalam pemasaran.

** 5. Visualisasi Data
**
Tujuan: Untuk menyampaikan penemuan dengan jelas dan berkesan.

Teknik:

• Carta: Carta bar, carta garis, carta pai untuk mewakili data kategori dan siri masa.
• Graf: Petak taburan, peta haba untuk menunjukkan perhubungan dan taburan.
• Papan pemuka: Visualisasi interaktif yang menggabungkan berbilang carta dan graf ke dalam satu antara muka.

*Alat: Tableau, Power BI, Matplotlib.
*
Butiran:

• Carta dan Graf: Menyediakan perwakilan visual intuitif bagi cerapan data.
• Papan pemuka: Dayakan penerokaan dinamik dan interaksi dengan data, membolehkan pengguna menelusuri secara terperinci.

** 6. Pelaporan dan Tafsiran
**
Tujuan: Untuk membentangkan hasil kepada pihak berkepentingan dengan cara yang boleh difahami.

Teknik:

• Ringkasan Eksekutif: Ikhtisar ringkas dan peringkat tinggi bagi penemuan, biasanya untuk pengurusan kanan.
• Laporan Terperinci: Analisis mendalam dan perbincangan keputusan, termasuk metodologi dan penemuan terperinci.
• Papan Pemuka Interaktif: Membolehkan pihak berkepentingan berinteraksi dengan data dan cerapan, meneroka aspek analisis yang berbeza.

*Alat: Power BI, Tableau, Excel.
*
Butiran:

• Ringkasan Eksekutif: Serlahkan penemuan penting dan cerapan yang boleh diambil tindakan.
• Laporan Terperinci: Menyediakan analisis komprehensif, selalunya termasuk carta, jadual dan penjelasan terperinci.
• Papan Pemuka Interaktif: Benarkan pengguna menapis dan meneroka data secara dinamik, memudahkan pemahaman yang lebih mendalam

Kesimpulan

Analitis data ialah bidang yang berkuasa yang mendorong pembuatan keputusan termaklum merentas industri. Dengan menguasai teknik utama dan menggunakan alat yang mantap, penganalisis boleh menemui cerapan berharga dan menyokong strategi dipacu data. Sama ada anda seorang pemula atau profesional yang berpengalaman, pembelajaran berterusan dan penyesuaian kepada alatan dan metodologi baharu adalah penting untuk meningkatkan keupayaan analisis data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Terbaik untuk Analitis Data: Teknik dan Alat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!