数据分析教程|数据分析基础教程
这数据分析教程涵盖数据分析基础知识，包括数据分析的好处，用例或应用程序，数据分析工作等。本数据分析基础教程对数据分析领域的初学者很有用。
作品简介:
正如我们所知，由于各种数据源，如社交媒体、网络、传感器等，大量的数据产生并存储在大型数据库中。由于智能手机和手机应用程序的发展，这一数字进一步增加。因此，企业很难管理这些大数据。为了优化存储效率和为企业利用数据，采用数据分析的工具和方法已经变得至关重要。
数据质量问题
由于以下原因，现实世界中的数据是脏的。
•不完整的数据源于错误的信息收集，人力/软件/硬件问题，标准差异等。
有噪声的数据来自设备故障、人为/计算机错误、数据传输等。
不一致或重复的数据来自不同的数据源，不统一的命名代码/约定等。
•有大约179个维度可以考虑评估数据质量水平。它们是准确性、可访问性、安全性、及时性、数据量、一致性、完整性、可解释性、客观性、可理解性等。
为什么需要数据分析?
公司使用数据分析来运营业务，以便更好地执行以下原因。
➨收入增加
➨成本下降
➨提高生产力
数据分析工具和软件解决方案执行以下任务以获得高质量的数据。
•通过删除重复数据来消除脏数据的不一致性。
•从错误中纠正不完整的数据。
•将结构不佳的数据转换为结构化数据。
以文本文档和图表的形式生成汇总报告。
什么是数据分析?数据分析如何工作?
数据分析是将算法应用于数据集，在软件/硬件的帮助下获得有用信息的数据科学。
如图所示，在数据分析中有三个主要部分。
1.数据来源:包括产生各种形式数据的各种来源。包括来自社交媒体(Facebook、twitter、谷歌、linkedin等)、网络(邮件、查询等)、商业交易、传感器网络、医院的患者记录、在线电子商务网站的购买交易、电信服务提供商的用户信息等的数据。
2.数据分析:包括在数据上执行的各种任务，以便将脏数据转换为高质量数据。它涵盖了数据提取、数据分析、数据清理和数据重复删除。
3.数据目标或结果:包括清洁和高质量的数据以及用于运营业务的收益的结果。让我们了解数据分析中使用的核心方法的功能/定义。
数据提取:从上述数据源中提取和存储数据的过程称为数据提取。
数据概要分析:从较大的数据库中以较小的数据库的形式检查和收集信息摘要的过程被称为数据分析。
数据清理:将错误、重复和不一致的源数据转换为已清理的目标数据的过程称为数据清理或数据清理。
数据降低:为了节省存储空间/带宽，将多个数据副本替换为单个实例存储的过程称为重复数据删除或重复数据删除。
数据分析用例或应用
以下是数据分析在不同领域的一些应用或用例:
•BFSI(银行、金融和保险):数据分析帮助银行、金融和保险行业更好地了解客户、竞争对手和市场。这有助于他们为客户提供更好的服务和权利，赢得客户的信任。由于相互信任，这有助于人们进行更多的投资。这增加了他们的收入。
•电信:网络容量和流量密度是推动电信公司增长的两个主要因素。数据分析可以帮助电信公司根据流量统计和用户历史数据进行容量规划。因此，电信公司可以节省维护和设备安装成本。此外，他们还可以通过先进的软件对收集的数据日志进行分析，为用户提供更好的服务。
•医院:医院的数据分析利用病人的病历、医疗设备、检测设施等。这有助于医院节省管理成本，做出更好的决策，减少欺诈/滥用，提供更好的护理，改善患者的健康状况等。
•航空航天:数据分析从飞机和机场地面站收集信息，在安装传感器的帮助下预测航空航天系统及其周围环境的状态。这使得为乘客提供更好的安全功能成为可能。
•电子商务:数据分析软件可以帮助电子商务公司根据网上顾客的购买行为和以往的历史数据，获取他们的有用信息。这将帮助他们根据机器学习算法推送所需的广告。这对客户和电子商务网站所有者或在线商店都有利。
结论
从数据分析教程可以得出结论，数据分析对每个人都非常有用，包括各种企业和个人。
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