Jakie są różne typy analizy eksploracji danych?
Analiza eksploracji danych może być użytecznym procesem, który zapewnia różne wyniki w zależności od konkretnego algorytmu używanego do oceny danych. Typowe rodzaje analizy eksploracji danych obejmują: eksploracyjną analizę danych (EDA), modelowanie opisowe, modelowanie predykcyjne oraz odkrywanie wzorców i reguł. Wykorzystanie każdego z tych narzędzi eksploracji danych zapewnia inne spojrzenie na gromadzone informacje. Specjaliści używający tych technik mogą uzyskać dodatkowy wgląd w problem lub problem w oparciu o zastosowane narzędzie analityczne.
Ze względu na różne wyniki, jakie zapewniają narzędzia do analizy eksploracji danych, gdy są stosowane, należy rozważyć ich przegląd podstawowy. Analiza danych eksploracyjnych (EDA) obejmuje przegląd zbioru danych bez jasnych celów wynikowych do zbadania. Zmienne definiujące dane są wykorzystywane jako podstawa do zapewnienia wizualnej reprezentacji badacza. Wraz ze wzrostem liczby zmiennych to narzędzie analizy eksploracji danych może stać się mniej skuteczne w zakresie wizualizacji danych.
Modelowanie opisowe to narzędzie do analizy eksploracji danych stosowane do zbiorowego opisu wszystkich danych w danym zbiorze danych. W szczególności podejście to syntetyzuje wszystkie dane w celu uzyskania informacji dotyczących trendów, segmentów i klastrów obecnych w wyszukiwanych informacjach. Opisowa analiza eksploracji danych jest powszechnie stosowana w reklamie. Jednym z przykładów jest segmentacja rynku, w której marketerzy przyjmują większe grupy klientów i dzielą je według jednorodnych cech.
Narzędzia analizy eksploracji danych obejmują również modelowanie predykcyjne. Modelowanie predykcyjne obejmuje opracowanie modelu na podstawie istniejących danych. Model jest następnie wykorzystywany jako podstawa do przewidywania innej zmiennej, która jest istotna dla analizowanych danych. Termin „predykcyjny” wskazuje, że to narzędzie do eksploracji danych może umożliwić użytkownikowi przewidzenie pewnej wartości na podstawie tego, co jest znane w zestawie danych. Marketingowcy mogą zastosować analizę predykcyjną, aby ustalić, jakich produktów szukają klienci. W oparciu o obecne trendy zakupowe marketerzy mogą być w stanie przewidzieć, które nowe produkty mogą być popularne w przyszłości.
Odkrywanie wzorców i reguł różni się od opisowych i predykcyjnych narzędzi eksploracji danych. Podczas gdy narzędzia opisowe i predykcyjne wykorzystują budowanie modelu jako podstawę do analizy, odkrywanie wzorców i reguł koncentruje się na identyfikacji wzorców w danych. Na przykład marketerzy pracujący dla sklepów spożywczych często używają tego narzędzia analizy danych do eksploracji danych jako sposobu określania wzorców zakupów. Określając produkty, które klienci konsekwentnie kupują w tym samym zamówieniu, można opracować ukierunkowane promocje produktów.