[ad_1]

علم داده به عنوان یک رشته ساده به نظر می رسد، حاوی داده است و از علم برای یافتن معنای داده ها استفاده می شود. اما در عمل به این سادگی نیست. حجم داده‌های جمع‌آوری‌شده در ساده‌ترین شکل آن نیست، اغلب بدون ساختار و خام است و به دانش تخصصی مواد مورد استفاده نیاز دارد. می توان گفت که کل جریان علم داده محصولات داده یک فرآیند فنی و پیچیده است که نیاز به آموزش و تمرین دارد.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است؟

علم داده رشته ای است که نیاز به مهارت در ریاضیات، آمار و نرم افزار کامپیوتر و برنامه نویسی دارد. علم داده از مدل های پیچیده برای یافتن ایده های جدید معنادار استفاده می کند. این پلتفرمی است که با سرعتی سریع وارد هر صنعت دیگری شده است. بسیاری از دانشمندان داده به دنبال راه حل های روزمره برای مشکلات ناشی از بازار، دنیای تجارت، مصرف کنندگان و مصرف کنندگان هستند. بنابراین چرا این شرکت ها واقعاً به تجزیه و تحلیل نیاز دارند و تجزیه و تحلیل چگونه به آنها کمک می کند.

به شناخت مشتری و نیازهای او از فروش تا رضایت پس از خرید کمک می کند.
به بازاریابی و درک روندها و فرصت های تجاری کمک می کند.
به بهبود بهره وری، عملیات، منابع انسانی و غیره برای بهبود کارایی کسب و کار کمک می کند.
به برندسازی و ارتباط با دنیای خارج کمک می کند و کسب و کار را از طریق بازاریابی دیجیتال و بازاریابی رسانه های اجتماعی به نمایش می گذارد.
به به‌روزرسانی‌ها و آزمایش‌های هم‌زمان کمک می‌کند، که در زمان و تلاش زیادی صرفه‌جویی می‌کند.

بنابراین، می توان گفت که علم داده ارزش یک شرکت را افزایش می دهد و به آن کمک می کند تا به نحو موثری با سایر بازیکنان رقابت کند.

دانشمندان داده چه می کنند؟

این یکی از سوالات بزرگی است که پرسیده می شود، دانشمندان داده در زمان خود چه می کنند؟

حل مسئله: برای حل یک مشکل، باید هدف شخصی که توسط یک پروژه از او مراقبت می شود را درک کنید. مردم به چه چیزی می خواهند دست یابند و چه موانعی وجود دارد. مشکل باید واضح و ساده باشد و مختصر نباشد زیرا این نردبان است و هیچ مشکلی مسیری نخواهد داشت.
جمع آوری داده های خام: با توجه به مشکل ساختاریافته، لازم است تمام داده های حاوی حوزه قضایی مورد نظر به دست آید. داده ها را می توان از داده های داخلی جمع آوری کرد یا از داده های خارجی خریداری کرد.
داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید: داده های جمع آوری شده اغلب خام و بدون ساختار هستند، به خصوص اگر به درستی نگهداری نشوند. برای تجزیه و تحلیل داده ها، باید مطمئن شوید که تمام خطاها و حذفیات مانند مقادیر از دست رفته، اختلاف منطقه زمانی و ورودی های نادرست همگی پاک و تصحیح شده اند.
داده ها را بررسی کنید: همچنین به نام تجزیه و تحلیل داده های تحقیق (EDA)، مانند بازی با داده ها. تحلیلگران باید سوالاتی را که می خواهند بپرسند و در داده ها جستجو کنند، اولویت بندی کنند. داده ها روندها و الگوهای پنهان زیادی در خود دارند، کار تحلیلگر شناسایی مدل هایی است که می توانند به مشاهدات تبدیل شوند.
یادگیری ماشین و ساخت الگوریتم: این فرآیند تحقیق عمیق و مشاهده تصویر است. در اینجا از داده های جستجو شده برای ایجاد یک داستان استفاده می شود. سپس داده ها از طریق ابزارها و برنامه های ریاضی و آماری برای تعیین معنی در کنار هم قرار می گیرند. داده ها به عنوان ورودی به الگوریتم های مختلف برای تجزیه و تحلیل اولیه استفاده می شود.
مقایسه نتایج: اطلاعات جمع‌آوری‌شده باید ترجمه شده و به کارشناسان مدیریت منتقل شود، مانند روایت، به گونه‌ای که برای افراد غیر فنی قابل درک باشد. ارائه صحیح نتایج منجر به تصمیم گیری و اقدام به موقع می شود.