Jakie są różne typy analizy eksploracji danych?

Analiza eksploracji danych może być użytecznym procesem, który zapewnia różne wyniki w zależności od konkretnego algorytmu wykorzystywanego do oceny danych.Wspólne typy analizy eksploracji danych obejmują: analiza danych eksploracyjnych (EDA), modelowanie opisowe, modelowanie predykcyjne oraz wzorce i reguły odkrywania.Wykorzystanie każdego z tych narzędzi eksploracji danych zapewnia inną perspektywę zebranych informacji.Specjaliści korzystający z tych technik mogą zdobyć dodatkowy wgląd w problem lub problem niepokoju w oparciu o określone narzędzie analizy.

Ze względu na różne wyniki narzędzia analizy eksploracji danych, gdy są zatrudnione, należy rozważyć podstawowy przegląd każdego z nich.Analiza danych eksploracyjnych lub EDA obejmuje przegląd zestawu danych bez żadnych wyraźnych celów do badania.Zmienne, które definiują dane, są wykorzystywane jako podstawa do zapewnienia badaczowi reprezentacji wizualnych.Wraz ze wzrostem liczby zmiennych to narzędzie analizy eksploracji danych może stać się mniej skuteczne w wizualizacji danych.

Modelowanie opisowe to narzędzie analizy eksploracji danych używane do wspólnego opisania wszystkich danych w danym zestawie danych.W szczególności takie podejście syntetyzuje wszystkie dane w celu dostarczenia informacji dotyczących trendów, segmentów i klastrów obecnych w przeszukanych informacji.Analiza eksploracji danych jest powszechnie wykorzystywana w reklamie.Jednym z przykładów tego jest segmentacja rynku, w której marketerzy przyjmują większe grupy klientów i segmentują je według jednorodnych cech.

Narzędzia analizy eksploracji danych obejmują również modelowanie predykcyjne.Modelowanie predykcyjne obejmuje opracowanie modelu opartego na istniejących danych.Model jest następnie wykorzystywany jako podstawa przewidywania innej zmiennej, która jest istotna dla przeglądanych danych.Termin predykcyjny wskazuje, że to narzędzie do wydobywania danych może umożliwić użytkownikowi przewidzieć pewną wartość na podstawie tego, co jest znane w zestawie danych.Analiza predykcyjna może być wykorzystana przez marketerów do ustalenia, jakich produktów szukają klienci.Na podstawie obecnych trendów zakupowych marketerzy mogą być w stanie przewidywać, które nowe produkty mogą być popularne w przyszłości.

Odkrywanie wzorców i reguł różni się od opisowych i predykcyjnych narzędzi wydobywania danych.Podczas gdy narzędzia opisowe i predykcyjne wykorzystują budowanie modeli jako podstawy do analizy, odkrywanie wzorców i reguł koncentruje się na identyfikacji wzorców w danych.Na przykład marketerzy pracujący w sklepach spożywczych często używają tego narzędzia analizy eksploracji danych jako środka do określenia wzorców zakupu.Określając, jakie produkty klienci konsekwentnie kupują w tej samej kolejności, można opracować ukierunkowane promocje dla przedmiotów.