Einführung in die Datenanalyse

1. IDA-Kurs Einführung: Hallo und willkommen zur Einführung in die Datenanalyse. Ich heiße Pedro. Ich habe einen Doktortitel in Wirtschaftsanalyse und Geschäftsstrategie und bin hier, um Sie auf dieser Reise durch die Datenanalyse zu begleiten . Wir beginnen mit den Grundlagen, also der Definition der Datenanalyse. Wir werden uns ihre Kernziele ansehen. Wir werden über datengestützte Entscheidungsfindung sprechen. Ist Bedeutung. Wir werden über Datentypen und Quellen sprechen und einige der Prinzipien des Data Mining überprüfen . Ich hoffe, euch gefällt diese Reise und sie ist hilfreich für eure zukünftigen Unternehmungen. Vielen Dank 2. IDA01: Hallo. Willkommen zur Einführung in die Datenanalyse. Mein Name ist Pedro Nones und ich bin hier, um Sie durch diesen Einführungskurs zu führen diesen Einführungskurs Lassen Sie uns mit den Grundlagen beginnen, also mit der Definition von Datenanalyse Lassen Sie uns mit dem Kernziel und dem Kernprozess beginnen. Das Hauptziel besteht darin, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und fundierte Entscheidungen zu treffen Wir werden dies erreichen, indem wir einige Schritte befolgen. Erstens haben wir die Sammlung, in wir Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfassen. Dann müssen wir die Daten bereinigen. Das bedeutet, sie zu verfeinern, indem Fehler oder Informationen entfernt werden, die wir für irrelevant halten Dann werden wir dolmetschen. Das heißt, wir werden diese sauberen Daten analysieren , um aussagekräftige Erkenntnisse Warum ist das in der Wirtschaft wichtig? Weil es die Extraktion von Erkenntnissen ermöglicht. Dies ist ein wichtiger Schritt für uns, um Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu extrahieren Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen sie in verständliche und umsetzbare Informationen umzuwandeln und umsetzbare Informationen Denken Sie daran, dass wir heutzutage im Big-Data-Zeitalter leben, in dem wir ständig mit vielen Informationen bombardiert werden Es ist also nicht ungewöhnlich, dass wir eine große Menge an Informationen sehr schnell zusammenfassen müssen eine große Menge an Informationen sehr schnell zusammenfassen Außerdem wird es unsere Entscheidungen unterstützen. Es bietet uns eine Grundlage für die Entscheidungsfindung, indem es Trends, Muster und Korrelationen mit den Daten hervorhebt Muster und Korrelationen mit , was zu einem Geschäftswert führen wird Wenn wir fundierte Entscheidungen treffen, können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz verbessern Sie werden in der Lage sein, innovativ zu sein und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern und dadurch Geschäftswert zu schaffen , und genau das wollen wir letztendlich genau das wollen wir Was die Tools und Techniken im Zusammenhang mit der Datenanalyse betrifft, werden wir statistische Tools und Algorithmen verwenden, um die Daten gründlich analysieren und verarbeiten zu können Wir werden Visualisierungstechniken verwenden und manchmal haben wir viele, viele Daten. Geh zu den Daten, es ist ein bisschen langweilig. Wenn wir also einige Visualisierungstechniken anwenden können, ist das besser für uns. Durch die Fokussierung auf diese Elemente wird sich die Datenanalyse einer zentralen Aktivität innerhalb von Unternehmen und die Grundlage für strategische Initiativen und betriebliche Verbesserungen Wie wir gesehen haben, wird es uns ermöglichen datengestützte Entscheidungen zu Ich werde Ihnen hier eine spezielle Fallstudie über Walmart und die UrrikaneFrancs zeigen eine spezielle Fallstudie über Walmart und die UrrikaneFrancs Das wirst du gleich sehen. Erstens, was die webdatengestützte Entscheidungsfindung angeht, wird dies komplexe Datensätze integrieren Manchmal stammen Informationen aus verschiedenen Quellen. Es wird auch Analysen und prädiktive Modelle umfassen, um sowohl strategische als auch operative Entscheidungen im Prozess Es wird empirische Daten vereinfachen , d. h. Daten, mit denen wir spielen, die wir in die Hand nehmen und versuchen, Erkenntnisse zu gewinnen, während Intuon allein die Unternehmensstrategie und operative Taktiken leiten kann und bestimmte Ereignisse oder Bedrohungen reagieren Lassen Sie uns also, wie versprochen, die Fallstudie zur strategischen Reaktion von Walmart auf den Hurrikan Francis durchgehen strategischen Reaktion von Walmart auf den Hurrikan Im Jahr 2004, als sich die Erikaner Florida näherten, nutzte Walmart seine Fähigkeiten zur Schuldenanalyse, um sich auf die drohende Nachfrage vorzubereiten Das CIO-Testteam hat Maßnahmen ergriffen, historische Verkaufsdaten zu analysieren und sich dabei insbesondere auf Muster zu konzentrieren, die während des Hurrikans Charlie vor Wochen beobachtet wurden Hurrikans Ziel war es, Veränderungen der Produktnachfrage vorherzusagen und sicherzustellen, dass die Geschäfte über angemessene Lagerbestände verfügten , um den Bedürfnissen der lokalen Bevölkerung wirksam Was waren also die Erkenntnisse, die daraus gewonnen wurden? Die Analyse ergab, dass die Nachfrage nach Produkten nicht offensichtlich stark angestiegen ist, wie z. B. der Anstieg bei Erdbeer-Pop-Darts und der Bierverkäufe Diese Erkenntnisse ermöglichten es Walmart, Produkte mit hoher Nachfrage im Voraus zu stoppen und so sicherzustellen, dass die Kundenbedürfnisse erfüllt werden, während gleichzeitig der Vertrieb und die Lieferkettenlogistik optimiert wurden Warum ist das wichtig? prädiktive Analytik anbelangt, bietet dieses Szenario die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics im Einzelhandel In diesem Fall ermöglichte es Walmart, Rohdaten in ein strategisches Asset umzuwandeln , von dem sie profitieren konnten Es war auch eine datengesteuerte Logistik. Indem wir verstehen und voraussehen, was die Kunden tun würden Walmart könnte Ressourcen effizienter einsetzen Produktverfügbarkeit und Kundenzufriedenheit sicherstellen Ebenfalls und wichtig war die Fähigkeit, sich einen Wettbewerbsvorteil zu Sie waren in der Lage, die darin enthaltenen Daten schnell zu analysieren und darauf zu reagieren, was sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffte und aufzeigte, wie datengestützte Entscheidungen Geschäftsergebnis und das Kundenvertrauen beeinflussen können Was waren die umfassenderen Auswirkungen auf das Geschäft? In diesem Fall, in allgemeinen Fällen, wenn wir im Hinblick auf die betriebliche Effizienz Datenanalyse in die Betriebsplanung einbeziehen , wird es die NAS-Effizienz sein. Ich kann Verschwendung reduzieren und sicherstellen, dass der Standort der erwarteten Nachfrage wie wir es bei diesem Fall gesehen haben. Außerdem ermöglicht es einen kundenorientierten Ansatz. Datengestützte Entscheidungen werden Unternehmen dabei helfen , kundenorientierter zu sein und Angebote so zuzuschneiden, dass sie den Kundenbedürfnissen in kritischen Phasen gerecht werden. Dies kann die Grundlage für die strategische Planung sein. In dieser Fallstudie haben wir ein ziemlich gutes Beispiel dafür, wie Unternehmen Datenanalysen nutzen können und zwar nicht nur im Tagesgeschäft, sondern auch in der strategischen Planung und im Krisenmanagement. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Walmarts proaktiver Einsatz von Datenanalysen als Reaktion auf Eric und Francs das transformative Potenzial von Daten als Grundlage für die Entscheidungsfindung veranschaulicht das transformative Potenzial von Daten als Grundlage für die Daten Nutzung von Daten, historischen Daten und prädiktiven Analysen konnte Walmart sicherstellen, dass das Unternehmen betriebsbereit war, was den Wert der Integration von Datenwissenschaft in die Geschäftsstrategie, die Entscheidungsfindung im Ausland und den Wettbewerbsvorteil demonstrierte Integration von Datenwissenschaft in die Geschäftsstrategie Durch die Nutzung von Daten, historischen Daten und prädiktiven Analysen konnte Walmart sicherstellen, dass das Unternehmen betriebsbereit war, was den Wert der Integration von Datenwissenschaft in die Geschäftsstrategie, die Entscheidungsfindung im Ausland und den Wettbewerbsvorteil demonstrierte. Datengestützte Entscheidungsfindung beinhaltet die Nutzung von Datenanalysen als Grundlage für Geschäftsentscheidungen und die Unterstützung strategischer und operativer Entscheidungen auf der strategischer und operativer Entscheidungen . Dieser Ansatz unterscheidet sich von Entscheidungen, die ausschließlich aufgrund von Intuition oder Erfahrung getroffen werden, und spricht sich für eine empirischere Grundlage für die Entscheidungsfindung aus sich für eine empirischere Grundlage für Entscheidungen, die ausschließlich aufgrund von Intuition oder Erfahrung getroffen werden, und spricht sich für eine empirischere Grundlage für die Entscheidungsfindung aus. Ich habe dieses Mal eine weitere Fallstudie für Sie über Mega Telco, die den Kundenanteil vorhersagen wollte Mega Talco, eines der größten Telekommunikationsunternehmen in den USA, stand also der größten Telekommunikationsunternehmen in den USA, vor erheblichen Herausforderungen bei der Kundenbindung in seinem Ungefähr 20% ihrer Mobilfunkkunden verlassen das Unternehmen, wenn ihr Vertrag ausläuft, die Schwierigkeiten bei der Gewinnung neuer Kunden auf dem gesättigten Markt noch verschärft Gewinnung neuer Kunden auf dem Was war das Ziel des Unternehmens? Unternehmen wollte die Abwanderung verringern, indem es Kunden identifizierte, die das Unternehmen wahrscheinlich verlassen würden, und ihnen spezielle Angebote zur Kundenbindung anbot , bevor ihr Vertrag ausläuft Dazu gehört die Analyse riesiger Datenmengen, um Kundenabwanderungen vorherzusagen und gezielte Kundenbindungsstrategien Was war ihr Prozess? Zunächst sammelten sie Daten zum Kundenverhalten, Vertragsdetails, zur Servicenutzung und zu anderen relevanten Merkmalen. Dann durchliefen sie die Analyse und zeichneten dazu Data-Mining-Techniken auf. Sie analysieren Muster, die eine höhere Abwanderungswahrscheinlichkeit hindeuteten, und anschließend die Umsetzung Auf der Grundlage der Analyse zielen sie auf Angebote zur Kundenbindung ab, entwerfen und bieten sie Kunden an, bei denen sie ein Risiko eingehen, um entwerfen und bieten sie Kunden an, bei denen sie ein Risiko eingehen, um die Kundenabwanderung zu reduzieren Was war das Ergebnis all dessen? Der strategische Einsatz von Datenanalysen ermöglichte es Mega Talco, Risikokunden genauer zu identifizieren, Kundenbindung maßgeschneidert zu gestalten und letztendlich die Abwanderungsrate zu reduzieren, was zu einer höheren Kundenbindung und einer verbesserten Rentabilität beitrug höheren Kundenbindung und einer verbesserten Wir sehen also, dass dies im Hinblick auf die Kosteneffizienz von Bedeutung ist also günstiger, einen Bestandskunden ist also günstiger, einen Bestandskunden zu halten, als einen neuen zu gewinnen, weshalb die Prognose der Kundenabwanderung zu einem finanziell strategischen Schritt Anstatt also viel Geld in Martin auszugeben , um neue Kunden zu gewinnen, ist es vielleicht günstiger, proaktiv zu versuchen Kampagnen zu entwickeln , mit denen Kunden in Ihrem Unternehmen bleiben Was Kundeninformationen anbelangt, hilft die Analyse der Abwanderungsmuster dabei, die Kundenbedürfnisse und die Zufriedenheitspunkte zu verstehen , sodass das Unternehmen seine Angebote verbessern Und es bringt strategische Vorteile mit sich. Durch die Nutzung von Daten für die Entscheidungsfindung positioniert sich Mega Telco wettbewerbsfähig und ist in der Lage, proaktiv auf Marktdynamiken und Kundenbedürfnisse zu reagieren proaktiv auf Marktdynamiken und Kundenbedürfnisse zu Einige umfassendere Auswirkungen auf Unternehmen. Dieses Beispiel unterstreicht , wie wichtig es ist datengesteuerte Strategien für verschiedene Geschäftsfunktionen anzupassen verschiedene Geschäftsfunktionen Es ist nicht nur für die Kundenbindung ausreichend. Sie können es so ziemlich überall in einem Unternehmen verwenden. Dann der kulturelle Wandel. Die Implementierung datengestützter Entscheidungsfindung erfordert einen Datenwandel bei dem ein Unternehmen Datenerkenntnisse gegenüber Intuitionen schätzt Manchmal besteht die Unternehmenskultur darin , dass es keine solide Grundlage für die Entscheidung gibt, sodass es normalerweise eine Weile dauert, bis man es sich Dann müssen wir in der Lage sein, in Datenkapazitäten zu investieren. Irgendwann werden wir es also lieben, in Datenerfassung, Analysemöglichkeiten und Talententwicklung zu investieren . Diese Fallstudie ist ein weiteres Beispiel das transformative Potenzial datengestützter Entscheidungsfindung bei der datengestützter Entscheidungsfindung bei Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen und unterstreicht die Notwendigkeit strategischer Investitionen in Datenanalysekapazitäten und -kultur 3. IDA02: Hallo, in diesem Video werden wir über Datentypen und Quellen sprechen. Es ist sehr wichtig zu verstehen , dass es viele Datentypen und Quellen gibt da dies die Art und Weise, wie wir Daten analysieren, entscheidend beeinflussen wird und es Unternehmen ermöglicht, eine Vielzahl von Informationen für strategische Entscheidungen zu verwenden eine Vielzahl von Informationen . Fangen wir also mit den Datenzeiten an. Wir haben strukturierte Daten , also Datendatenbanken nach einem vordefinierten Datenmodell, und sie sind einfach zu durchsuchen und zu organisieren. Sie sind typischerweise in relationalen Beziehungsdatenbanken zu finden in relationalen Beziehungsdatenbanken Beispiele Namen, Daten, Adressen, Kreditkartennummern, Aktieninformationen Es ist gut organisiert, leicht einzugeben, leicht einzugeben speichern und abzufragen und verfügt über Felder mit Datenbanken Es ist bereit, manipuliert zu werden , weil es sehr, sehr strukturiert ist Dann haben wir Daten gefunden. Es sind Daten, die keinem bestimmten Format folgen oder nicht strukturiert sind. Ihre Analyse erfordert komplexere Verarbeitungstechniken. Beispiele dafür sehen wir jeden Tag, Textdateien, E-Mails, Beiträge in sozialen Medien, Videos, Bilder und Audiodateien. Umfasst die meisten Daten, die wir täglich sehen , und erfordert fortschrittliche Tools für die Organisation, Verarbeitung und Analyse. Auch Big Data ist heutzutage im Trend zeichnen sich daher durch Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit aus und erfordern häufig spezielle Management-Tools und -Techniken. Weil es so umfangreich ist und es so viele Informationen gibt, es so viele Informationen gibt, benötigen wir eine gewisse Spezialisierung, um sie analysieren zu können. Beispiele hierfür sind Daten von Sensoren, Protokolldateien, Transaktionsanwendungen, sozialen Netzwerken usw. Es hat sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datentypen und erfordert Big-Data-Technologien für die Verarbeitung für Was die Datenquellen anbelangt, verfügen wir möglicherweise über interne Unternehmensdaten, Datengenerierung innerhalb des Unternehmens, Verkaufsunterlagen, Finanzdaten, Betriebsdaten und Kundendatenbanken . Diese Daten können für Leistungsanalysen, strategische Planung, betriebliche Verbesserungen und Entscheidungsfindung verwendet werden strategische Planung, betriebliche Verbesserungen und Entscheidungsfindung den sozialen Medien finden wir nutzergenerierte Inhalte, die über Social-Media-Plattformen verfügbar sind . Dies können Tweets, Facebook-Posts, LinkedIn-Profile, YouTube-Videos usw. sein und für Marktforschung verwendet werden Marken sind immer daran interessiert zu wissen , welche Aspekte der Verbraucher am meisten schätzen welche ihrer Konkurrenten Verbraucher verwenden, um die Verbraucher verwenden, um Produkte oder Dienstleistungen zu vergleichen Wir können es auch für Stimmungsanalysen, Trendprognosen und zum Verständnis der Verbraucherpräferenzen Möglicherweise verfügen Sie auch über öffentliche Datensätze. Dies sind Daten, die für den öffentlichen Gebrauch verfügbar sind normalerweise von Regierungen, internationalen Organisationen oder Forschungseinrichtungen angeboten internationalen Organisationen oder Forschungseinrichtungen Beispiele hierfür sind Volkszählungsdaten, Wirtschaftsindikatoren, Umweltdaten, Statistiken zur öffentlichen Gesundheit usw. Es kann für mikroökonomische Planung, demografische Studien, politische Entscheidungsfindung und akademische Forschung verwendet werden demografische Studien, politische Jede Art von Daten bietet ihre eigenen Erkenntnisse und Herausforderungen für die Datenanalyse Strukturdaten bieten ein einfacheres Analysemittel, aber vielleicht werden sie nicht in der Lage sein, den gesamten Reichtum und die Informationen zu erfassen den gesamten Reichtum und die , die wir in strukturierten Daten finden können Big Data wird beides umfassen. Es stellt die Unmenge an Daten dar , die Unternehmen und Organisationen nutzen können, was jedoch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien und -methoden erfordert fortschrittlicher Analysetechnologien und -methoden Datenquellen unterscheiden sich stark in ihrer Zugänglichkeit, Interne Unternehmensdaten bieten direkte Einblicke in die betriebliche Leistung oder die Kundeninteraktion, sind jedoch auf die Aktivitäten der Organisation beschränkt. Soziale Medien und öffentliche Datensätze erweitern das Analysespektrum auf externe Faktoren, Markttrends und umfassendere gesellschaftliche Veränderungen und bieten einen umfassenden Überblick das Umfeld, in dem das Unternehmen tätig Das heißt, es beschränkt sich nicht nur darauf, dass das Unternehmen diese Datentypen und Quellen versteht, ist auch entscheidend für die Entwicklung effektiver Datenanalysestrategien, die es Unternehmen ermöglichen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen Lassen Sie uns nun ein wenig über die Prinzipien des Data Mining sprechen . Beim Data Mining werden wertvolle Informationen aus großen Datensätzen extrahiert , um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren , die Entscheidungsprozess beeinflussen können Es ist ein entscheidender Schritt bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken Und setzen häufig ausgeklügelte Algorithmen und statistische Methoden ein, um riesige Datenmengen zu untersuchen. Der Data-Mining-Prozess besteht in der Regel aus den folgenden Phasen: der Datenerfassung, bei der wir relevante Daten aus verschiedenen Quellen sammeln , der Datenaufbereitung, bei der wir Daten bereinigen und in ein geeignetes Analyseformat umwandeln, womit wir grundsätzlich arbeiten können. Wir untersuchen Daten und analysieren die Daten, um Muster und Zusammenhänge zu finden. Wir entwickeln Modelle und wenden Algorithmen auf die Daten an, um prädiktive oder deskriptive Modelle zu entwickeln Was die Evaluierung angeht, werden wir auf die Modelle zugreifen, um Genauigkeit und Effektivität zu überprüfen, und dann haben wir die Implementierungen Das bedeutet, das Modell für die Entscheidungsfindung zur weiteren Analyse zu implementieren für die Entscheidungsfindung zur weiteren Analyse Data Mining gibt es zwei Hauptansätze, überwachte und das überwachte Lernen, jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen. Wenn wir über überwachtes Lernen sprechen, geht es darum, ein Modell anhand eines Label-Datensatzes zu trainieren , dessen Ergebnisvariable bekannt ist. Das Modell lernt, indem es seine Ergebnisse mit dem tatsächlichen Ergebnis vergleicht seine Ergebnisse mit dem tatsächlichen Ergebnis , um Fehler zu finden und entsprechende Anpassungen vorzunehmen. Kann für Prognoseaufgaben wie Regressionen und Klassifikation verwendet wie Regressionen und Beispiele hierfür könnten die Vorhersage des Kundenkontos, Bonitätsprüfung und die Erkennung von Spam sein. Warum ist das wichtig Weil es die Entwicklung von Vorhersagemodellen ermöglicht , die auf Daten aus der Vergangenheit basieren und es Unternehmen ermöglichen, zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen Dann haben wir unbeaufsichtigtes Lernen, es funktioniert mit unmarkierten Daten, was bedeutet, dass die Ergebnisvariable nicht bekannt ist Ziel ist es, die Daten zu untersuchen und eine Struktur darin zu finden Es kann für Clustering, Dimensionsreduzierung und das Erlernen von Assoziationsregeln verwendet Dimensionsreduzierung und das Erlernen von Assoziationsregeln Beispiele hierfür können die Kundensegmentierung, Zusammenhängen zwischen Produkten und die Erkennung von Anomalien sein. Warum ist das wichtig? Weil es hilft, verborgene Muster oder intrinsische Strukturen in Daten zu identifizieren , nützlich ist, Märkte zu segmentieren, Kundenpräferenzen zu identifizieren oder Damit Data Mining von Bedeutung ist, müssen wir verstehen, welches Problem wir Mit anderen Worten, was versuchen wir zu lösen oder wofür wir eine Lösung finden wollen? Die Auswahl der richtigen Datenquellen und Variablen ist sehr wichtig. Alles, was wir ausgewählt haben , sollte für das Problem relevant sein. Dann sollten wir uns für die am besten geeignete Data-Mining-Technik entscheiden , ob prädiktiv oder deskriptiv Was die Modelle angeht, sollten wir Modelle entwickeln, die nicht nur statistisch valide sind , sondern auch umsetzbare Erkenntnisse liefern Wir wollen in den meisten Fällen in der Lage sein, ein Problem zu lösen, also versuchen wir nicht, neue Theorien zu entwickeln Die Kenntnis des geschäftlichen Kontextes stellt sicher, dass die Bemühungen im Bereich Data Mining auf strategische Ziele ausgerichtet sind , was zu praktischen Lösungen führt, die effektiv umgesetzt werden können und Auswirkungen auf die reale Welt haben. Bei der Vorhersage des Kundenanteils erfordert das Verständnis des Geschäftsprogramms beispielsweise die Kenntnis der Faktoren, erfordert das Verständnis des Geschäftsprogramms beispielsweise die die zur Kundenwende beitragen , und zu wissen , wie Interventionen auf der Grundlage von prädiktiven Erkenntnissen gestaltet werden können auf der Grundlage von prädiktiven Erkenntnissen gestaltet werden die Prinzipien des Data Mining zusammenzufassen, muss man also den gesamten Prozess von der Datenerhebung bis zur Modellbereitstellung verstehen den gesamten Prozess von der , zwischen überwachtem und überwachtem Lernen unterscheiden und betonen, wie wichtig es ist, sich am Geschäftsprogramm auszurichten Um die Prinzipien des Data Mining zusammenzufassen, muss man also den gesamten Prozess von der Datenerhebung bis zur Modellbereitstellung verstehen, zwischen überwachtem und überwachtem Lernen unterscheiden und betonen, wie wichtig es ist, sich am Geschäftsprogramm auszurichten. Beherrschung dieser Prinzipien wird es Unternehmen ermöglichen, Data Mining als leistungsstarkes Instrument zur Gewinnung von Erkenntnissen, zur strategischen Planung und zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen zu nutzen Data Mining als leistungsstarkes Instrument zur Gewinnung von Erkenntnissen, zur strategischen Planung und zur Erzielung strategischen Planung 4. IDA03: Schauen Sie, in diesem Video werden wir uns mit der explorativen Datenanalyse befassen Dies ist ein sehr wichtiger Schritt im Datenanalyseprozess. Ziel ist es, die Hauptmerkmale eines Datensatzes mit visuellen und quantitativen Methoden zu verstehen eines Datensatzes mit visuellen und quantitativen Methoden Dies ist entscheidend für die Erkennung von Mustern, die Identifizierung von Anomalien und das Testen von Hypothesen bietet eine Grundlage für nachfolgende Analysen und Modellierungen Was sind also die Ziele? Wir wollen die Datenstruktur verstehen, um eine ziemlich gute Vorstellung von der Grundstruktur des Datensatzes zu bekommen , einschließlich der Verteilung der Schlüsselvariablen und ihrer Beziehung. Dann wollen wir Anomalien oder Ausreißer erkennen. Also die Datenpunkte, die erheblich vom Rest der Datenverteilung abweichen , was auf viele Dinge wie Dateneingabefehler, ungewöhnliche Ereignisse oder andere Phänomene hinweisen könnte Dinge wie Dateneingabefehler, ungewöhnliche Ereignisse Drittens wollen wir Trends und Muster identifizieren und die zugrunde liegenden Muster oder Trends in den Daten erkennen, zugrunde liegenden Muster oder Trends in den Daten erkennen wie z. B. den Zisionseffekt oder Korrelationen zwischen den Daten, und wir haben auch die Generierung von Hypothesen . Wir wollen Hypothesen über die Daten auf der Grundlage beobachteter Muster formulieren , die mit statistischen Methoden weiter getestet werden können die Techniken angeht , die verwendet werden können, verfügen wir über deskriptive Statistiken, auch als zusammenfassende Statistiken bezeichnet Dazu gehören der Mittelwert, der Median, der Modus und die Standardabweichung, um nur einige zu nennen, um ein Gefühl für die zentrale Tendenz und Variabilität der Daten zu bekommen ein Gefühl für die zentrale Tendenz und Variabilität der Daten Dann haben wir die Datenvisualisierung und es gibt eine Menge Dinge, mit denen wir die Daten visuell untersuchen können Wir haben Histogramme, wir haben Boxplots, Streudiagramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme und I Maps Wenn Sie mit diesen Begriffen bei einer schnellen Google-Suche nicht vertraut sind, können Sie sich Beispiele für diese Art von Visualisierungstechniken ansehen diese Art von Visualisierungstechniken Was ist die Bedeutung der Visualisierung? Sie bietet eine intuitive Möglichkeit , Trends, heiße Schichten und Muster in den Daten zu erkennen und zu verstehen . Die visuellen Modi ergänzen die statistischen Techniken, indem sie eine analytische Ansicht der Daten bieten Es bietet ein weiteres Mittel zur Analyse, ein weiteres Mittel zur Identifizierung von Mustern Und es kann zu einem schlechten Verständnis führen. Die Bilder sind oft eine gute Möglichkeit, die Informationen effektiver zusammenzufassen als Zahlentabellen, und sie erleichtern auch die Identifizierung einiger Trends und Zusammenhänge Visuelle Darstellungen haben auch Vorrang vor der Kommunikation und erleichtern Manchmal handelt es sich bei den Personen, denen wir unsere Berichte vorlegen werden , nicht um technische Akteure, bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein kann Es kann auch als Leitfaden für analytische Bemühungen dienen, sodass sichergestellt werden kann, dass sich die Bemühungen auf die Datenbereiche konzentrieren , die die wertvollsten Erkenntnisse liefern. Was sind die besten Praktiken? Wir sollten mit einfachen Visualisierungen beginnen, mit grundlegenden Diagrammen beginnen, um die Datenstruktur zu verstehen, dann zur komplexen Visualisierung übergehen Es sollte ein iterativer Prozess sein bei dem erste Ergebnisse zu einer detaillierteren Untersuchung führen können zu einer detaillierteren Untersuchung führen Wir sollten die Erkenntnisse, Anomalien und Fragen, die sich während des Prozesses ergeben, als Leitfaden für weitere Analysen und Untersuchungen festhalten Anomalien und Fragen, die sich während des Prozesses ergeben, Leitfaden für weitere Analysen Da wir nie wissen wann wir eine Überraschung erleben werden, ist es immer gut, ein Tagebuch über unsere Ergebnisse und Entscheidungen zu führen, da wir möglicherweise zurückkommen und das, was wir bisher tun werden, verfeinern müssen zurückkommen und das, was wir bisher tun werden, verfeinern In der Natur ist die explorative Datenanalyse also ein wichtiger Teil der Datenwissenschaft Dieser Prozess legt den Grundstein für eine eingehendere Analyse und Modellierung Durch die Kombination von deskriptiver Statistik und Datenvisualisierung wird es Analysten ermöglichen, ein umfassendes Verständnis des Datensatzes zu erlangen , das Leitfaden für die Entscheidungsfindung und die Analyse dient Jetzt werden wir uns mit prädiktiver Modellierung befassen. Es ist eine statistische Technik Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten prognostiziert Es ist in der Datenanalyse und in den Datenwissenschaften sehr wichtig , da es Unternehmen ermöglicht , fundierte Entscheidungen zu indem sie zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Ereignisse vorhersagen Dieser Prozess beinhaltet die Verwendung von Algorithmen und statistischen Methoden zur Analyse aktueller und historischer Daten, um Vorhersagen über zukünftige oder unbekannte Ereignisse Um ein solches Vorhersagemodell zu entwickeln, sollten wir mehrere Schritte befolgen Ziel zu definieren, sollten wir zunächst das Problem oder das Verhalten, das wir vorhersagen wollen, klar spezifizieren das Problem oder das Verhalten, das wir vorhersagen wollen, Dann haben wir die Datenerfassung. Wir sollten historische Daten sammeln, die für das Problem relevant sind, und wir werden die Daten aufbereiten Dazu gehören die Bereinigung der Daten, um fehlende Werte zu behandeln, Ausreißer zu entfernen oder Merkmale auszuwählen Dann wählen wir ein Modell aus. Wir sollten die geeignete Modellierungstechnik auf der Grundlage der Art der Daten und der Vorhersageaufgabe auswählen . Zu den gängigen Modellen können logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests oder neuronale Netzwerke Dann werden wir das Modell trainieren. Wir werden historische Daten verwenden, um das Modell zu trainieren. Dabei werden die Daten in Trainings- und Testsätze aufgeteilt , wobei der Trainingsdatensatz zur Anpassung an das Modell und der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird Dann haben wir die Modellevaluierung. Ich werde die Leistungsfähigkeit des Modells anhand geeigneter Messwerte wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerungsvermögen oder Fläche unter der Felskurve beurteilen anhand geeigneter Messwerte wie Genauigkeit, Präzision, , um Probleme wie die Vorhersage von Schoren klassifizieren zu können Dann führen wir die Modelloptimierung durch und passen die Modellparameter an, passen die Modellparameter um die Leistung zu verbessern Dabei werden Techniken wie Kreuzvalidierung eingesetzt, um sicherzustellen, dass sich das Modell gut auf Syndic verallgemeinern Dann haben wir den Einsatz. Sobald das Modell optimiert und bewertet ist, kann es in einer realen Umgebung eingesetzt werden einer realen Umgebung , um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Betrachten wir als Beispiel ein vereinfachtes Beispiel für die Erstellung eines Prognosemodells für die Kundenabwanderung Ziel ist es, vorherzusagen , welche Kunden im nächsten Monat voraussichtlich abwandern Datenerfassung: Wir sammeln Daten zu Kundendemografie, Alter, Geschlecht usw., Kontodetails, Nutzungsmustern und kurzer Historie Anschließend bereinigen wir die Daten, behandeln die fehlenden Datenwerte und erstellen Dummy-Variablen für kategoriale Merkmale Wir werden ein Modell wählen. In diesem Fall können wir die logistische Regression verwenden, die häufig für binäre Ergebnisse wie Kundenabwanderung, Ja oder Nein gewählt wird binäre Ergebnisse wie Kundenabwanderung, Ja oder Nein Wir trainieren das Modell, teilen die Daten in Trainingssätze zu 70% und Testsatz zu 30% auf und nutzen das Training, 70% und Testsatz um das Modell anzupassen Dann fahren wir mit der Modellbewertung fort. Wir werden die Genauigkeit des Modells bewerten und anhand der Ergebnisse, die Sie auf dem Testgerät sehen, wird gemessen, ob das Modell in der Lage ist, zwischen Fluktureinern und Nichtabwanderern zu unterscheiden Anschließend passen wir die Modellparameter oder probieren verschiedene Modelle aus, um die Leistung zu verbessern, und fahren dann mit der Implementierung fort Wir werden das Modell implementieren, um aktuelle Kunden auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit zu bewerten , dass Bewertungen verwendet werden, um Kunden mit hohem Risiko mit einer Kundenbindungsstrategie anzusprechen . Kurz gesagt, die prädiktive Modellierung wird ein leistungsstarkes Instrument zum Verständnis und zur Prognose des Kundenverhaltens bieten ein leistungsstarkes Instrument zum Verständnis und zur Prognose Es wird Unternehmen in die Lage versetzen, proaktive Maßnahmen zur Umschulung wertvoller Kunden zu ergreifen Durch einen systematischen Prozess der Datenaufbereitung, Modellauswahl, Schulung und Bewertung können Unternehmen prädiktive Analysen nutzen, um die Anzahl der Daten zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen 5. IDA04: In diesem Video werden wir anhand einer Fallstudie veranschaulichen, wie wir Datenanalyse im Unternehmen anwenden können Datenanalyse im Unternehmen wir Wir werden uns einen Fall von Target Predictive Modeling ansehen. Die Target Corporation , ein führender amerikanischer Einzelhändler, versuchte daher , ihre Marketingstrategien durch die Vorhersage des Kundenverhaltens zu durch die Vorhersage des Kundenverhaltens Ihr Ziel war es, Kunden in den frühen Stadien der Schwangerschaft anhand ihrer Einkaufsänderungen zu identifizieren den frühen Stadien der , sodass Target relevante Angebote und Coupons versenden und so die Kundenbindung während eines wichtigen Lebensereignisses sichern während eines wichtigen Lebensereignisses Was haben sie in Bezug auf die Datenerfassung unternommen? Sie sammelten Daten zu den Schneidgewohnheiten, einschließlich der Kaufhistorie bestimmter Produkte, von denen bekannt ist, dass sie mit der Schwangerschaft korrelieren, wie z. B. feste Lotionen, Nahrungsergänzungsmittel und bestimmte Arten Anschließend analysierten sie mithilfe von prädiktiven Analysen die gesammelten Daten, um Kunden hinsichtlich ihrer Wahrscheinlichkeit, schwanger zu werden, zu bewerten Kunden hinsichtlich ihrer Wahrscheinlichkeit, schwanger zu werden, zu Das Modell berücksichtigt die Art der gekauften Produkte, Kaufhäufigkeit und das veränderte Hackverhalten Target verwendete wahrscheinlich eine Vielzahl von statistischen Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Kundendaten zu analysieren Diese Modelle würden Muster und Korrelationen zwischen bestimmten Käufen und der Wahrscheinlichkeit , dass eine Kundin schwanger ist, identifizieren Muster und Korrelationen zwischen bestimmten Käufen und der Wahrscheinlichkeit eine Kundin schwanger ist, Diese Analyse hilft ihnen , Kunden anhand von prädiktiven Schwangerschaftsstadien in Gruppen einzuteilen prädiktiven Schwangerschaftsstadien in Gruppen einzuteilen Diese Segmentierung ermöglichte gezieltere und zeitnahere Markierungsmaßnahmen Was die Umsetzung und das Ergebnis all dieser Maßnahmen anbelangt, so nutzte Target die Erkenntnisse aus dem Vorhersagemodell, um maßgeschneiderte Markierungen zu versenden und den Polizeibeamten, bei denen eine Schwangerschaft festgestellt wurde, zuzuschicken Es gab Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Offensichtlich löste diese Initiative Diskussionen über Datenschutz und Ethik und Kennzeichnung aus und den schmalen Grat zwischen personalisierter Kennzeichnung und Verletzung der Privatsphäre Target musste diese Bedenken sorgfältig ausräumen und sicherstellen, dass sie die Kunden nicht verärgern. Lehren, die wir daraus ziehen können. Dieser gezielte Einsatz prädiktiver Modelle zeigt die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft bei der Entwicklung personalisierter Marketingstrategien von Aly Es gibt auch ethische Überlegungen zur Bedeutung der Wahrung der Privatsphäre der Kunden und der Verwendung von Daten, und durch die Anwendung prädiktiver Analysen können wir anhand dieses Beispiels sehen, wie Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Wettbewerbern verschaffen können , indem sie die Bedürfnisse und das Verhalten der Kunden antizipieren und so zu effektiveren und effizienteren Marketingmaßnahmen führen effektiveren Zusammenfassung des Ansatzes von Target zur prädiktiven Modellierung veranschaulicht also prädiktiven Modellierung das transformative Potenzial der Datenwissenschaften Die Zusammenfassung des Ansatzes von Target zur prädiktiven Modellierung veranschaulicht also das transformative Potenzial der Datenwissenschaften in der Wirtschaft. Durch den Einsatz von Analysen können Unternehmen tiefe Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, sodass sie Bedürfnisse antizipieren und Marketingmaßnahmen darauf abstimmen sodass sie Bedürfnisse antizipieren und Marketingmaßnahmen darauf können. Diese große Macht geht jedoch mit der Verantwortung einher, Daten ethisch zu verwenden und die Privatsphäre der Verbraucher zu respektieren Ethik ist sehr wichtig, insbesondere wenn es um datenwissenschaftliche Projekte Projekte, die prädiktive Modellierung und personalisiertes Marketing beinhalten , werfen viele ethische Überlegungen In diesem Fall, dem Fall, den wir gerade über Ziele gesehen haben, ist dies ein gutes Beispiel, das die Komplexität im Zusammenhang mit Datenschutz und Datennutzung veranschaulicht Zusammenhang mit Datenschutz und Datennutzung Was die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes angeht, sind wir sehr aufdringlich. Das Zielmodell war in der Lage, sehr sensible Informationen darüber abzuleiten , ob Personen schwanger waren oder Dies gibt Anlass zu Bedenken hinsichtlich der Aufdringlichkeit datenwissenschaftlicher Anwendungen bei denen Personen das Gefühl haben könnten, dass ihre Privatsphäre wird, ohne dass sie sich ausdrücklich darum kümmern Dann haben wir Zustimmung und Transparenz. Eine wichtige ethische Frage ist , ob die Kunden sich dessen bewusst sind oder nicht und ob sie damit einverstanden sind oder nicht, in welchem Umfang Daten gesammelt und analysiert werden. Transparenz in Bezug auf die Datenverwendungsrichtlinien und den Zweck der Datenerhebung ist für die ethische Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung. Was die Datennutzung anbelangt, verfolgen wir den Zweck der Datenerhebung. Das bedeutet, dass die Absicht hinter der Datenerhebung und -analyse klar definiert und ethisch gerechtfertigt sein sollte Wir setzen auf Datenminimierung und Datenspeicherung Bei der ethischen Datenpraxis werden nur die Daten gesammelt, die für einen bestimmten Zweck erforderlich sind um potenzielle Datenschutzrisiken zu minimieren In Bezug auf ethische Rahmenbedingungen und Richtlinien sollten wir ethische Richtlinien entwickeln Unternehmen, die Datenwissenschaft einsetzen, bringen ihre eigenen Rahmenbedingungen für Datenwissenschaft durcheinander ihre eigenen Rahmenbedingungen für , um alle ethischen Aspekte zu sichern Dann haben wir die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Unternehmen sollten auf der sicheren Seite sein sich beispielsweise an die allgemeine Datenschutzverordnung in Europa halten die allgemeine Datenschutzverordnung in , die die individuellen Rechte an ihren personenbezogenen Daten betont . Dann müssen wir Innovation und Ethik in Einklang bringen. Es hängt mit der Einbindung der Interessengruppen zusammen. Die Zusammenarbeit mit Interessengruppen, zu denen Kunden, Ethiker und Rechtsexperten gehören , kann dazu beitragen die ethischen Implikationen der Datenwissenschaft zu verstehen, und wir müssen Ethik als Wettbewerbsvorteil betrachten Ethik als Wettbewerbsvorteil Ethisch verantwortungsvolle Praktiken der Datenwissenschaft können sich als Wettbewerbsvorteil erweisen, da sie Vertrauen zwischen den Kunden und dem Gemeinwesen Diese Diskussion über die prädiktive Modellierung von Zielen unterstreicht also prädiktive Modellierung die Bedeutung Da sich Unternehmen bei strategischen Entscheidungen zunehmend auf Datenanalysen verlassen , müssen sie diesen schmalen Grat zwischen der Nutzung von Daten für geschäftliche Erkenntnisse und der Wahrung des Datenschutzes überwinden und ethische Rahmenbedingungen entwickeln , die Transparenz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten Transparenz und