Какие знания нужны для анализа данных

Анализ данных — дисциплина, которая подходит для изучения проблем, возникающих в самых разных сферах. Более того, она включает разные инструменты и методологии, требующие знания компьютерных технологий, математики и статистики.

Хороший специалист должен уметь ориентироваться в разных областях этой дисциплины.

Многие из них являются основой методов анализа данных, и их знание обязательно. С остальными стоит знакомиться в зависимости от сферы применения и изучения конкретного проекта в сфере анализа данных. В общем, достаточный опыт в этих областях позволит лучше понимать проблемы и тип необходимых данных.

Часто при работе с крупными проблемами в сфере анализа данных необходимо иметь нескольких специалистов, обладающих знаниями разных дисциплин. Таким образом они смогут внести свой вклад в соответствующие составляющие проекта.

В более мелких проектах хороший аналитик должен уметь распознавать возникающие проблемы, определять навыки, требуемые для их решения, осваивать их и, возможно, даже советоваться с другими специалистами. Хороший аналитик должен знать не только как искать данные, но и как с ними обращаться.

Компьютерные науки

Знание компьютерных наук — базовое требование к любому специалисту в области анализа данных. Только с ними можно эффективно управлять необходимыми инструментами. Каждый шаг в процессе анализа данных задействует программное обеспечение для расчетов ( IDL , MATLAB и другие), а также языки программирования (C++, Java и Python).

Большое количество доступных сегодня благодаря информационным технологиям данных требуют особых навыков для управления ими максимально эффективно. Исследование данных и их извлечение требуют знаний разных форматов. Данные структурированы и хранятся в файлах, а также таблицах баз данных таких форматов, как XML, JSON, XLS или CSV.

Многие приложения позволяют читать такие файлы и управлять информацией в них. Когда дело касается извлечения данных из базы данных, необходимо знание языка запросов SQL или специальных программных инструментов.

Для определенных видов исследованиях данных, такие форматы не используются. Вместо них информация хранится в текстовых файлах (документах или логах) или веб-страницах, а демонстрируется с помощью графиков, измерений, количества посетителей или таблиц HTML . Для парсинга таких данных нужны определенные технические знания (такая техника называется веб-скрапинг или парсинг).

Знание информационных технологий необходимо для понимания того, как использовать различные инструменты: приложения и языки программирования. Они в свою очередь используются для анализа данных и их визуализации.

Цель этого и последующих материалов — предоставить необходимые знания касательно разработки и методологий анализа данных.

Язык программирования Python и различные специализированные библиотеки используются, потому что они вносят решающий вклад в процесс анализа данных: от исследований до публикации результатов предсказательной модели.

Математика и статистика

Анализ данных также требует сложной математики для работы с информацией. В ней необходимо разбираться, как минимум понимая, что вы делаете. Знакомство с основными методами статистики также необходимы, потому что все применяемые методы основаны на них. Как компьютер предлагает инструменты для анализа данных, так и статистика — концепции, которые составляют основу дисциплины.

Она предлагает множество инструментов для специалиста. Знание того, как их использовать наилучшим образом, требует многих лет опыта. К числу самых популярных статистических методов в анализе данных относятся:

• Байесовский вывод;
• Регрессионный анализ;
• Кластерный анализ;

Познакомившись с этими примерами, вы лучше поймете, как сильно связаны математика и статистика. Благодаря отдельным библиотекам Python сможете ими управлять.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Один из самых продвинутых инструментов анализа данных — машинное обучение. Даже при использовании визуализации данных и таких методов, как кластерный или регрессионный анализ, во время исследования часто есть смысл использовать специализированные средства для поиска моделей (паттернов) в определенном наборе данных.

Машинное обучение — это область, использующая набор приемов и алгоритмов для анализа данных с целью выявить модели, кластеры или тенденции, а затем извлечь нужную информацию автоматически.

Она становится все более фундаментальным инструментом анализа данных. Ее знание, по крайней мере в общих чертах, играет важную роль для специалиста.

Основы анализа данных

В этой лекции мы рассмотрим некоторые аспекты статистического анализа данных, в частности, описательную статистику, корреляционный и регрессионный анализы. Статистический анализ включает большое разнообразие методов, даже для поверхностного знакомства с которыми объема одной лекции слишком мало. Цель данной лекции – дать самое общее представление о понятиях корреляции, регрессии, а также познакомиться с описательной статистикой. Примеры, рассмотренные в лекции, намеренно упрощены. Существует большое разнообразие прикладных пакетов, реализующих широкий спектр статистических методов, их также называют универсальными пакетами или инструментальными наборами. О таких наборах мы подробно поговорим в последнем разделе курса. В Microsoft Excel также реализован широкий арсенал методов математической статистики, реализация примеров данной лекции продемонстрирована именно на этом программном обеспечении. Следует заметить, что существует сложность использования статистических методов, так же как и статистического программного обеспечения, – для этого пользователю необходимы специальные знания.

Анализ данных в Microsoft Excel

Microsoft Excel имеет большое число статистических функций. Некоторые являются встроенными, некоторые доступны после установки пакета анализа. В данной лекции мы воспользуемся именно этим программным обеспечением. Обращение к Пакету анализа. Средства, включенные в пакет анализа данных, доступны через команду Анализ данных меню Сервис . Если эта команда отсутствует в меню, в меню Сервис/Надстройки необходимо активировать пункт “Пакет анализа” . Далее мы рассмотрим некоторые инструменты, включенные в Пакет анализа.

Описательная статистика

Описательная статистика (Descriptive statistics ) – техника сбора и суммирования количественных данных, которая используется для превращения массы цифровых данных в форму, удобную для восприятия и обсуждения. Цель описательной статистики – обобщить первичные результаты, полученные в результате наблюдений и экспериментов. Пусть дан набор данных А, представленный в таблице 8.1 . Таблица 8.1. Набор данных А x y

3 9 2 7 4 12 5 15 6 17 7 19 8 21 9 23,4 10 25,6 11 27,8 Выбрав в меню Сервис “Пакет анализа” и выбрав инструмент анализа “Описательная статистика” , получаем одномерный статистический отчет, содержащий информацию о центральной тенденции и изменчивости или вариации входных данных. В состав описательной статистики входят такие характеристики: среднее; стандартная ошибка; медиана; мода; стандартное отклонение; дисперсия выборки; эксцесс; асимметричность; интервал; минимум; максимум; сумма; счет. Отчет “Описательная статистика” для двух переменных их набора данных А приведен в таблице 8.2 . Таблица 8.2. Описательная статистика для набора данных А

x	y
Среднее	6,5	17,68
Стандартная ошибка	0,957427108	2,210922382
Медиана	6,5	18
Стандартное отклонение	3,027650354	6,991550456
Дисперсия выборки	9,166666667	48,88177778
Эксцесс	-1,2	-1,106006058
Асимметричность	0	-0,128299221
Интервал	9	20,8

Введение в анализ данных

В мире, который столь сильно сосредоточен на информационных технологиях, огромные объемы информации и данных производятся и сохраняются каждый день.

Часто их источником являются системы автоматического обнаружения, сенсоры и инструменты ученых. Как вариант — вы создаете их самостоятельно, даже не осознавая: снимаете деньги с банковского счета, осуществляете покупку, делаете запись в блоге или социальной сети.

Но что такое данные?

Данные — это не информация, по крайне мере, по меркам их формы. В бесформенном потоке байтов на первый взгляд сложно понять их суть вне чисел, слов или времени, которое они представляют.

Информация — это результат обработки с учетом определенного набора данных.

Она предлагает определенные выводы, которые затем разными способами могут быть использованы. Этот процесс извлечения информации из сырых данных и называется анализом данных.

Цель анализа данных — извлекать информацию, которую не просто истолковать, но которая, если ее понять, поможет проводить исследования. Такие исследования в свою очередь дадут возможность понять системы, ответственные за создание данных и в будущем делать прогнозы относительно работы систем и их развития.

Будучи изначально простым методичным подходом к защите данных, анализ данных превратился в полноценную дисциплину, которая привела к появлению сложных методологий и полноценных моделей.

фотоМодели

Модель — это перевод изучаемой системы в математическую форму.

Когда есть математическая или логическая форма, которая может описывать реакции системы на разные уровни давления, появляется возможность делать предсказания о ее развитии или ответах на определенные вводные данные. Поэтому цель анализа данных — это не модель, а качество силы предсказания.

Сила предсказания модели зависит не только от качества техник создания моделей, но и от возможности выбрать хороший набор данных, на основе которого и будет построен процесс анализа.

Так, поиск данных, их извлечение и последующая обработка, которые являются подготовительными этапами анализа, также относятся к дисциплине. Причина тому — влияние результатов этих процессов на конечный результат.

Визуализация данных

Пока что речь шла только о данных, работе с ними и обработке с помощью математических операций. Параллельно этим этапам анализа данных развивались различные способы визуализации данных.

Чтобы понять данные — конкретно и то, какую роль они играют в общей картине — нет лучшего способа, чем разработка графического представления.

Такая репрезентация способна превращать информацию, иногда неявно скрытую, в схемы, которые помогают проще ее понять. В течение лет было разработано множество моделей отображения. Они получили название графиков.

Проверка модели

В конце процесса анализа данных у вас есть модель и набор графиков. На их основе можно делать прогнозы изучаемой системы, а после этого переходить к тестовой фазе. Модель будет проверена с помощью другого набора данных, для которого есть правильные ответы.

Эти данные не будут использованы для предсказательной модели. В зависимости от возможности модели повторять реальные ответы, у вас будут расчеты ошибок. Также знание о действительности модели и ее рабочих пределах.

Эти результаты можно сравнить с любыми другими моделями, чтобы понять, являются ли новые более эффективными.

Внедрение результатов анализа

После оценки нужно переходить к последней фазе анализа данных — развертыванию. Этот этап включает внедрение результатов анализа — фактически использованию решений, принятых на основе предсказаний модели и связанных рисков.

Анализ данных отлично вписывается в разные виды профессиональной деятельности. Поэтому знание этой дисциплины и умение использовать ее на практике является очень полезным. Она позволяет проверять гипотезы и лучше понимать анализируемые системы.

При подготовке материала использовались источники:
https://pythonru.com/baza-znanij/kakie-znanija-nuzhny-dlja-analiza-dannyh
https://studfile.net/preview/5554364/page:29/
https://pythonru.com/baza-znanij/vvedenie-v-analiz-dannyh