Տվյալների վերլուծությունը էական նշանակություն ունի այսօրվա տվյալների վրա հիմնված լանդշաֆտում, քանի որ այն բիզնեսին թույլ է տալիս տեղեկացված որոշումներ կայացնել: Տվյալների վերլուծաբանները հիմնական մասնագետներն են, ովքեր հում տվյալները վերածում են գործող պատկերացումների՝ խթանելով ռազմավարական աճը և նորարարությունը տարբեր ոլորտներում: Այս ոլորտի կարևորությունն այսօրվա ժամանակներում անզուգական է:
Այս ուղեցույցը ձեզ կուղեկցի տվյալների վերլուծության հիմունքներով՝ ուսումնասիրելով դրա կիրառությունները տարբեր ոլորտներում, նկարագրելով տվյալների վերլուծության տիպիկ գործընթացը, մանրամասնելով տվյալների վերլուծաբանի դերը և տրամադրելով ձեզ քայլեր, որոնք կարող եք ձեռնարկել այս ոլորտում կարիերան շարունակելու համար:
Ի՞նչ է տվյալների վերլուծությունը:
Տվյալների վերլուծությունը ներառում է չմշակված տվյալների վերածումը արժեքավոր տեղեկատվության, որը կարող է օգտագործվել որպես գործողությունների հիմք: Այն գործում է որպես բիզնես ինտելեկտի տեսակ, որն ուղղված է կազմակերպության ներսում կոնկրետ մարտահրավերների լուծմանը: Տվյալների հավաքածուներում օրինաչափություններ ճանաչելով՝ ձեռնարկությունները կարող են բացահայտել հաճախորդների վարքագծի և վաճառքի միտումների վերաբերյալ կարևոր պատկերացումներ:
Տվյալների վերլուծաբանն այս գործընթացում կարևոր դերակատար է հետևյալով.
- Հումքային տվյալների վերլուծություն. չճշտված տվյալները գործունակ պատկերացումների վերածում
- Վիզուալիզացիաների ստեղծում. տվյալների ներկայացում և ցուցադրում գծապատկերների և գծապատկերների միջոցով ավելի հեշտ մեկնաբանման համար:
- Իրազեկող որոշումներ. Օգնել շահագրգիռ կողմերին տեղեկացված որոշումներ կայացնել տվյալների հիման վրա:
Տվյալների վերլուծության չորս հիմնական կատեգորիա կա.
-
Նկարագրական վերլուծություն. Ի՞նչ է պատահել:
-
Ախտորոշիչ վերլուծություն. Ինչու՞ դա տեղի ունեցավ:
-
Կանխատեսող վերլուծություն. Ի՞նչ է սպասվում:
-
Դրամադրական վերլուծություն. Ո՞րն է գործողության ամենաարդյունավետ միջոցը:
Օգտագործելով այս վերլուծությունները՝ կազմակերպությունները կարող են ավելի լավ հասկանալ անցյալի իրադարձությունները և կանխատեսել ապագա միտումները՝ օգնելով նրանց կայացնել տեղեկացված որոշումներ, այլ ոչ թե հիմնվելով զուտ շահարկումների վրա:
Ինչի՞ համար է օգտագործվում տվյալների վերլուծությունը:
Տվյալների վերլուծությունը կենսական ռեսուրս է, որն օգտագործվում է տարբեր ոլորտների կողմից՝ հեշտացնելու ավելի տեղեկացված բիզնես որոշումները, նվազեցնելու ծախսերը և բարելավելու գործառնական արդյունավետությունը: Դրա հարմարվողականությունը թույլ է տալիս կազմակերպություններին այն իրականացնել բազմաթիվ ձևերով: Ստորև բերված են մի քանի բնորոշ հավելվածներ.
- Վաճառքի միտումների կանխատեսում. անցյալի վաճառքի տվյալների վերլուծությունն օգնում է կանխատեսել ապագա միտումներն ու պահանջները:
- Կեղծիքի հայտնաբերում. Կասկածելի օրինաչափությունների հայտնաբերումը չափազանց կարևոր է խարդախ գործողությունները բացահայտելու և կանխելու համար, հատկապես ֆինանսների և ապահովագրության ոլորտներում:
- Մարկետինգի օպտիմիզացում. մարքեթինգային արշավների արդյունավետության գնահատումը կարող է բարելավել լսարանի սեգմենտավորումը` ավելի լավ արդյունքների հասնելու համար:
- Առողջապահության բարելավումներ. Տվյալների վրա հիմնված պատկերացումները կարող են օգնել ճշգրիտ ախտորոշումներ կատարել և ապահովել անհատականացված խնամք առողջապահության ոլորտում:
- Գործառնական արդյունավետություն. անարդյունավետության և խոչընդոտների բացահայտումը կարող է հեշտացնել բիզնես գործընթացները և բարելավել գործառնական արդյունավետությունը:
Տվյալների վերլուծությունը օգտագործվում է արդյունաբերության լայն շրջանակում, ինչպիսիք են.
- Մարքեթինգ և գովազդ
\ - Կրթություն
- Առողջապահություն
- Ճանապարհորդություն և լոգիստիկա
- Ֆինանսներ և ապահովագրություն
- Մեդիա և ժամանց
Հատկանշական օրինակն այն է, թե ինչպես են հարթակները, ինչպիսիք են Netflix-ը և Spotify-ն, օգտագործում տվյալների վերլուծություն՝ օգտատերերի նախասիրություններին և վարքագծին հարմարեցված անհատականացված առաջարկներ ստեղծելու համար: Սա ցույց է տալիս տվյալների վերլուծության փոխակերպող ազդեցությունը բիզնես-հաճախորդ փոխազդեցությունների վրա:
Տիպիկ տվյալների վերլուծության գործընթաց
Տվյալների վերլուծության գործընթացը հում տվյալներից արժեքավոր պատկերացումներ քաղելու կառուցվածքային մեթոդ է՝ որոշումներ կայացնելու համար: Այս գործընթացը սովորաբար բաղկացած է հինգ կարևոր քայլերից, որոնցից յուրաքանչյուրը կենսական նշանակություն ունի ճշգրիտ և գործող արդյունքների հասնելու համար: Ստորև բերված է ստանդարտ տվյալների վերլուծության գործընթացի ակնարկ.
1. Հարցի սահմանում
Տվյալների վերլուծության գործընթացի առաջին քայլը ներառում է հստակ, հակիրճ և չափելի հարցի կամ վարկածի ստեղծում, որը կառաջնորդի ամբողջ վերլուծությունը: Այս էական քայլը երաշխավորում է, որ վերլուծությունը մնում է կենտրոնացված, տեղին և համահունչ ձեր ընդհանուր նպատակներին:
- Հասկանալ խնդիրը. Համագործակցել շահագրգիռ կողմերի հետ՝ հասկանալու խնդրի ենթատեքստն ու կարևորությունը: Օրինակ՝ «Ի՞նչ գործոններ հանգեցրին հաճախորդների բաժանորդագրությունների 20% անկմանը առաջին եռամսյակում»:
- Նպատակներ դրեք. Որոշեք, թե ինչ եք ուզում հասնել վերլուծության միջոցով, օրինակ՝ միտումների բացահայտում, վարկածի փորձարկում կամ ապագա արդյունքների կանխատեսում:
- Որոշեք վերլուծության շրջանակը. Սահմանեք սահմանները՝ նախագիծը կառավարելի և կենտրոնացված պահելու համար:
2. Տվյալների հավաքում
Երկրորդ քայլի նպատակն է հավաքել ամբողջ տեղեկատվությունը, որն անհրաժեշտ է սահմանված հարցին կամ վարկածին անդրադառնալու համար: Շատ կարևոր է, որ այս տվյալները լինեն ամբողջական և ճշգրիտ, քանի որ դրանք կազմում են վերլուծության հիմքը: Եթե տվյալները անբավարար են կամ անտեղի, վերլուծությունը կարող է հանգեցնել թերի կամ ապակողմնորոշիչ եզրակացությունների: Այս քայլը ներառում է տվյալների համապատասխան աղբյուրների նույնականացում, տվյալների որակի ապահովում և տվյալների պատրաստում գործընթացի հաջորդ փուլերի համար:
- Նշեք տվյալների աղբյուրները. Որոշեք, թե որտեղ են գտնվում տվյալները՝ ներքին տվյալների բազաներում, արտաքին API-ներում, հարցումներում կամ երրորդ կողմի տվյալների հավաքածուներում:
- Ապահովել տվյալների որակը. Գնահատել տվյալների աղբյուրների հուսալիությունը և վավերականությունը:
- Տվյալների ձեռքբերում. Օգտագործեք համապատասխան մեթոդներ տվյալների հավաքագրման համար՝ համոզվելով, որ համապատասխանում եք տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերին, ինչպիսիք են GDPR-ը կամ CCPA-ն:
- Փաստաթղթերի տվյալների հավաքագրում. Գրառում պահեք, թե որտեղ և ինչպես են ստացվել տվյալները թափանցիկության և վերարտադրելիության համար:
3. Տվյալների մաքրում
Տվյալների վերլուծության գործընթացի երրորդ քայլը ներառում է տվյալների մաքրում: Այս քայլը նպատակ ունի պատրաստել չմշակված տվյալները վերլուծության համար՝ անդրադառնալով որակի խնդիրներին, ինչպիսիք են բացակայող արժեքները, կրկնօրինակները կամ անհամապատասխանությունները: Դա էական է, քանի որ ոչ ճշգրիտ կամ կեղտոտ տվյալները կարող են հանգեցնել սխալ եզրակացությունների: Մանրակրկիտ մաքրելով տվյալները՝ երաշխավորվում է, որ վերլուծությունը հիմնված է հավաստի և ճշգրիտ տեղեկատվության վրա՝ հանգեցնելով ավելի բովանդակալից և վավերական պատկերացումների:
Տվյալների մաքրում:
- **Կարգավորել բացակայող արժեքները.
- Հեռացնել կրկնօրինակները. Համոզվեք, որ յուրաքանչյուր գրառում եզակի է` կանխակալության կանխարգելման համար:
- Ուղղեք սխալները. Բացահայտեք և շտկեք տվյալների մուտքագրման անհամապատասխանությունները կամ անճշտությունները:
Տվյալների փոխակերպում:
- Նորմալացում. Համեմատության համար չափեք տվյալները ստանդարտ տիրույթում:
- Կոդավորում. Անհրաժեշտության դեպքում վերափոխեք կատեգորիկ փոփոխականները թվային ձևաչափերի:
- Հատկանիշների ճարտարագիտություն. Ստեղծեք նոր փոփոխականներ, որոնք կարող են օգտակար լինել վերլուծության համար:
Տվյալների ինտեգրում. Անհրաժեշտության դեպքում միավորել տվյալները բազմաթիվ աղբյուրներից՝ ապահովելով տվյալների շտեմարանների հետևողականությունը:
Տվյալների ստուգում. Վավերացրեք մաքրված տվյալները` համոզվելու համար, որ դրանք պատրաստ են վերլուծության:
4. Տվյալների վերլուծություն
Տվյալների վերլուծության գործընթացի չորրորդ քայլը ներառում է տվյալների վերլուծություն: Այս քայլը նպատակ ունի մեկնաբանել և ուսումնասիրել մաքրված տվյալները՝ օրինաչափությունները, միտումները և պատկերացումները բացահայտելու համար: Դրան հասնելու համար տարբեր վերլուծական մեթոդներ, ինչպիսիք են ռեգրեսիոն վերլուծությունը, կլաստերային վերլուծությունը կամ ժամանակային շարքերի վերլուծությունը, կարող են օգտագործվել իմաստալից պատկերացումներ ձեռք բերելու համար: Նպատակը այս բացահայտումները ներկայացնելն է հստակ և այնպիսի ձևով, որը կարող է առաջնորդել որոշումների կայացումը: Տվյալների արդյունավետ վերլուծությունը օգնում է բացահայտել հիմնական բացահայտումները, որոնք ուղղակիորեն պատասխանում են սկզբնական հարցին կամ վարկածին, ամուր հիմքեր դնելով տեղեկացված որոշումներ կամ առաջարկություններ կայացնելու համար:
5. Վիզուալիզացիաների ստեղծում և պատկերացումների փոխանակում
Տվյալների վերլուծության գործընթացի հինգերորդ քայլը ներառում է վիզուալիզացիաների ստեղծում և արդյունքների փոխանակում: Այս քայլը չափազանց կարևոր է բացահայտումները ներկայացնելու համար՝ օգտագործելով տեսողական գործիքներ, ինչպիսիք են գծապատկերները, գծապատկերները կամ վահանակները, որոնք օգնում են ավելի մատչելի և հասկանալի դարձնել տվյալները: Նպատակն է ցույց տալ, թե ինչ են բացահայտում տվյալները սկզբնական հարցի կամ վարկածի վերաբերյալ՝ հեշտացնելով բարդ տեղեկատվության ընկալումը: Արդյունավետ կերպով փոխանցելով այս տվյալները՝ դուք կարող եք առաջարկել գործող քայլեր կամ առաջարկներ՝ հիմնված ձեր վերլուծության վրա՝ համոզվելով, որ արդյունքները տեղեկատվական են և նպաստում են տեղեկացված որոշումներ կայացնելուն:
Ի՞նչ է անում տվյալների վերլուծաբանը:
Տվյալների վերլուծաբանը կարևոր դեր է խաղում չմշակված տվյալները արժեքավոր պատկերացումների վերածելու գործում: Տիպիկ պարտականությունները ներառում են.
- Բիզնեսի կարիքների ըմբռնում. համագործակցել շահագրգիռ կողմերի հետ` հասկանալու նրանց նպատակներն ու նպատակները:
- Տվյալների կառավարում. տվյալների բազաների մոնիտորինգ և տվյալների գործընթացների ստեղծում:
- Տվյալների որակի ապահովում. Տվյալների ճշգրտության և հուսալիության ստանդարտների սահմանում, դրանով իսկ տվյալների ամբողջականության չափորոշիչներ:
- Տվյալների հավաքում և մաքրում. տվյալների հավաքում և վերլուծության նախապատրաստում:
- Կատարման վերլուծություն. տվյալների մեկնաբանման տարբեր գործիքների և տեխնիկայի օգտագործում:
- Տվյալների պատկերացում. Գտածոները լուսաբանելու համար գծապատկերների և գծապատկերների նախագծում:
- Զեկուցման պատկերացումներ. արդյունքների փոխանակում շահագրգիռ կողմերի հետ և առաջարկվող գործողություններ:
Ամենօրյա առաջադրանքները կարող են զգալիորեն տարբերվել՝ կախված ոլորտից և կոնկրետ դիրքից, սակայն հիմնական նպատակը մնում է նույնը՝ օգնել կազմակերպություններին տեղեկացված, տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել:
Ինչպե՞ս կարող եք դառնալ տվյալների վերլուծաբան:
Տվյալների վերլուծաբանի կարիերա սկսելը ներառում է տեխնիկական հմտությունների, վերլուծական մտածողության և ռազմավարական մտածելակերպի համադրություն: Ահա թե ինչպես կարող եք սկսել այս ճանապարհը.
1. Զարգացրեք հիմնական հմտությունները
- Տեխնիկական իմացություն. ծանոթացեք այնպիսի գործիքներին, ինչպիսիք են Excel-ը, SQL-ը և տվյալների վիզուալիզացիայի ծրագրերը, ինչպիսիք են Tableau-ը կամ Power BI-ն: Դրանք չափազանց կարևոր են տվյալների կառավարման և վերլուծության համար:
- Ծրագրավորման լեզուներ. Սովորեք ծրագրավորման լեզուներ, ինչպես Python կամ R՝ ավելի բարդ տվյալների առաջադրանքները լուծելու, գործընթացները ավտոմատացնելու և առաջադեմ վերլուծություն կատարելու համար:
- Վիճակագրական գիտելիքներ. Հասկանալ հիմնական վիճակագրական մեթոդները և դրանց կիրառությունները տվյալների վերլուծության մեջ, որոնք օգնում է ձեզ արդյունավետ կերպով մեկնաբանել տվյալները և արդյունավետ կերպով ստանալ իմաստալից պատկերացումներ:
2. Իմացեք տվյալների վերլուծության տեխնիկան
Հասկացեք վերլուծության տարբեր տեսակները և երբ կիրառել յուրաքանչյուրը.
- Նկարագրական և ախտորոշիչ վերլուծություն. Կենտրոնացեք տեղի ունեցածի և դրա պատճառները հասկանալու վրա:
- Կանխատեսող և կանխորոշող վերլուծություն. օգտագործեք պատմական տվյալները ապագա միտումները կանխատեսելու և գործող պատկերացումներ ապահովելու համար:
- Մեքենայի ուսուցման հիմունքներ. ավելի առաջադեմ դիրքերի համար ծանոթացեք մեքենայական ուսուցման հիմունքներին՝ տվյալների վերլուծությունը օպտիմալացնելու և կանխատեսող մոդելներ ստեղծելու համար:
3. Տվյալների վերլուծության գործընթացին տիրապետեք
Ծանոթացեք տվյալների վերլուծության գործընթացի յուրաքանչյուր փուլին.
- Նպատակների սահմանում. Սկսեք որոշակի հարցեր կամ վարկածներ սահմանելով:
- Տվյալների հավաքում և մաքրում. Համոզվեք, որ տվյալները ճշգրիտ են և տեղին:
- Տվյալների վերլուծություն և մեկնաբանում. կիրառել համապատասխան մեթոդներ տեղեկատվություն ստանալու համար:
- Գտածոների ներկայացում. Ներկայացրե՛ք գտածոները՝ օգտագործելով տեսողական օժանդակ միջոցներ և կիրառելի առաջարկություններ:
4. Կառուցեք պրոֆեսիոնալ պորտֆոլիո
- Իրական աշխարհի նախագծեր. Աշխատեք իրական աշխարհի տվյալների վերլուծության նախագծերի վրա, որպեսզի օգտագործեք ձեր հմտությունները և ցուցադրեք ձեր փորձը:
- Դեպքի ուսումնասիրություններ. Գրեք մանրամասն դեպքերի ուսումնասիրություններ՝ ուրվագծելով ձեր մոտեցումը, մեթոդաբանությունը և պատկերացումները յուրաքանչյուր նախագծի համար:
- GitHub Repository. ցուցադրեք ձեր կոդավորման հմտությունները և վերլուծական տեխնիկան՝ հյուրընկալելով ձեր նախագծերը այնպիսի հարթակներում, ինչպիսին է [GitHub]-ը (https://github.com/codelabsacademy)՝ թույլ տալով պոտենցիալ գործատուներին գնահատել ձեր աշխատանքը:
5. Գրանցվեք հատուկ ծրագրին
Մտածեք միանալու կառուցված ճամբարին կամ դասընթացին՝ ձեր ուսումնառությունն ու մասնագիտական զարգացումը բարձրացնելու համար: Փնտրեք ծրագրեր, որոնք առաջարկում են.
- Համապարփակ ուսումնական ծրագիր. Ստուգեք, որ դասընթացն ընդգրկում է բոլոր կարևոր թեմաները, ներառյալ տվյալների վերլուծության գործիքները, տեխնիկան և մեթոդաբանությունը:
- Մենթորություն. Ստացեք արժեքավոր պատկերացումներ և առաջնորդություն փորձառու մասնագետներից, որոնք կօգնեն ձեզ բարելավել ձեր հմտությունները:
- Համայնքի աջակցություն. մասնակցեք հասակակիցների ցանցին` համագործակցելու, սովորելու և աջակցող միջավայրում միասին աճելու համար:
Զարգացնելով այս հմտությունները և ձեռք բերելով գործնական փորձ՝ դուք լավ պատրաստ կլինեք սկսել ձեր ճանապարհորդությունը որպես տվյալների վերլուծաբան և գերազանցել այս աճող ոլորտում:
Սկսեք ձեր տվյալների վերլուծության կարիերան Code Labs ակադեմիայի հետ
Տվյալների վերլուծաբանների մեծ պահանջարկ կա, և այս ոլորտում կարիերան շարունակելը կարող է լինել և՛ ֆինանսական առումով, և՛ ուրախալի: Տվյալների վերլուծության կարիերան ներխուժելու լավագույն միջոցներից մեկը կենտրոնացված bootcamp-ին մասնակցելն է:
Code Labs Academy-ի Data Science-ը և AI Bootcamp-ն առաջարկում են.
- Նախագծերի վրա հիմնված ուսուցում. իրական տվյալների հավաքածուների գործնական փորձ:
- Փորձագետ մենթորներ. Սովորեք փորձառու հրահանգիչներից:
- Ուսուցման ճկուն ընտրանքներ. հարմարեցրեք ձեր ժամանակացույցը և տեմպերը:
- Կարիերայի աջակցություն. Աջակցություն պորտֆելի ձևավորման և աշխատանքի տեղավորման հարցում:
- Մատչելի կրթություն. շուկայում ամենամատչելի կենդանի առցանց արշավը և վճարման ճկուն տարբերակները, որոնք թույլ են տալիս ձեր ուսման վարձը տարածել մինչև հինգ տարվա ընթացքում:
Եթե դուք պատրաստ եք շոշափելի ազդեցություն ունենալ տվյալների աշխարհում, գրանցվեք Code Labs Academy's Data Science and AI Bootcamp այսօր և կատարեք առաջին քայլը դեպի տվյալների վերլուծաբան.
Code Labs Academy – The Լավագույն առցանց կոդավորման Bootcamp * Ձեր ապագայի համար:*
