I jak na nie odpowiedzieć.

W szybko rozwijającym się świecie danych rola analityka danych nigdy nie była tak istotna. Ich zdolność do przekopywania się przez ogromne kopalnie danych, odkrywania ukrytych wzorców i przekładania ich na przydatne spostrzeżenia może zadecydować o rozwoju firmy lub jej przetrwaniu. Jednak tym, co odróżnia dobrego analityka danych od świetnego, nie jest tylko umiejętność analizowania liczb — to umiejętność zadawania właściwych pytań.

W tym artykule przeanalizujemy cztery kluczowe pytania, na które każdy analityk danych powinien być w stanie odpowiedzieć: pytania, które pozwolą mu zrozumieć przeszłe trendy, zdiagnozować przyczyny, przewidzieć przyszłe skutki i wskazać najlepszy sposób działania. Na koniec nie tylko docenisz głęboki wpływ, jaki te pytania mogą mieć na Twoją podróż po danych, ale także zrozumiesz, dlaczego stanowią one podstawę każdej udanej analizy danych.

Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym entuzjastą danych, który chce zrozumieć filary tej dziedziny, czy też doświadczonym profesjonalistą, który chce odświeżyć swoją podstawową wiedzę, czytaj dalej. Odpowiedzi na te kluczowe pytania będą służyć jako kompas w rozległym i czasami oszałamiającym krajobrazie analityki danych.

Pytanie 1: Co się stało?

Analiza opisowa

Pierwszym kluczowym pytaniem, na które musi odpowiedzieć analityk danych, jest „Co się stało?” Ten etap, znany również jako analityka opisowa, obejmuje wykorzystanie miar statystycznych i wizualizacji danych w celu zidentyfikowania przeszłych trendów, wzorców i zachowań. Możliwość opowiedzenia jasnej i przekonującej historii na podstawie surowych danych stanowi podstawę do bardziej złożonej analizy. Nie chodzi tylko o analizowanie liczb, ale o zrozumienie i opowiedzenie historii danych w kontekście biznesowym. To fundamentalne pytanie kładzie podwaliny pod głębsze badania nad pytaniami „dlaczego”, „co dalej” i „co jest najlepsze” w procesie nauki o danych.

Na tym etapie powinieneś przede wszystkim zająć się:

  1. Gromadzenie danych: jakich danych potrzebuję i gdzie mogę je znaleźć?
  2. Czyszczenie danych: czy dane są kompletne, dokładne i mają odpowiedni format do analizy?
  3. Integracja danych: jak scalić lub wyrównać dane z różnych źródeł, aby utworzyć ujednolicony zbiór danych?
  4. Eksploracja danych: jakie wzorce, trendy lub wartości odstające mogę zidentyfikować na podstawie danych?
  5. Interpretacja danych: jak mogę przełożyć moje ustalenia na formę zrozumiałą dla interesariuszy nietechnicznych i jakie jest ich znaczenie w kontekście biznesowym?
  6. Opowiadanie historii o danych: jak zbudować wokół danych przekonującą narrację, która zwięźle przekazuje kluczowe spostrzeżenia i odpowiada na pytanie „Co się stało?”

Pytanie 2: Dlaczego tak się stało?

Analiza diagnostyczna

Po zrozumieniu „co” się stało, kolejnym logicznym krokiem w procesie analizy danych jest znalezienie odpowiedzi na pytanie „dlaczego” to się stało. To pytanie wchodzi w zakres analityki diagnostycznej. Chodzi o identyfikację relacji, zależności i wzorców wyjaśniających, dlaczego wystąpiły określone wyniki.

Aby odpowiedzieć na to pytanie, analityk danych wykorzystuje różne techniki:

  1. Analiza korelacji: służy do sprawdzenia, czy i w jakim stopniu zmienne w zbiorze danych są od siebie zależne.
  2. Analiza regresji: ta metoda statystyczna pozwala określić ilościowo związek między zmiennymi zależnymi i niezależnymi, często wykorzystywaną do zrozumienia, które czynniki mają największy wpływ na wynik.
  3. Eksploracja danych: techniki eksploracji danych, takie jak grupowanie i klasyfikacja, pozwalają zidentyfikować wzorce i struktury w danych, które mogą wyjaśnić przyczyny wystąpienia określonych trendów.
  4. Analiza pierwotnej przyczyny:to systematyczne podejście służy do identyfikacji przyczyny lub przyczyn konkretnego wyniku.

Odpowiedź na pytanie: „Dlaczego tak się stało?” wymaga dokładnego zbadania danych i głębokiego zrozumienia danej firmy lub zjawiska. Chodzi o spojrzenie poza powierzchowny poziom „czego”, aby zrozumieć leżące u jego podstaw czynniki napędzające i przyczyny. Stanowi to podstawę do kolejnych pytań: „Co stanie się dalej?” i „Jaki jest najlepszy sposób działania?”.

Pytanie 3: Co będzie dalej?

Analiza predykcyjna

Po zrozumieniu „co” się stało i „dlaczego” to się stało, następne pytanie dla analityka danych brzmi: „Co stanie się dalej?”. W tym miejscu z pomocą przychodzi analityka predykcyjna. Celem jest tutaj prognozowanie przyszłych wyników w oparciu o dane z przeszłości i teraźniejszości.

Aby odpowiedzieć na to pytanie, analityk danych wykorzystuje różnorodne techniki statystyczne i uczenia maszynowego:

  1. Analiza statystyczna i prognozowanie:obejmuje to metody takie jak analiza szeregów czasowych lub wygładzanie wykładnicze w celu przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie danych z przeszłości.
  2. Modele uczenia maszynowego: bardziej złożone przewidywania mogą wymagać modeli uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, SVM lub lasy losowe. Modele te są szkolone na danych historycznych, a następnie wykorzystywane do przewidywania przyszłych wyników.
  3. Techniki głębokiego uczenia się: techniki głębokiego uczenia się, takie jak sieci neuronowe, mogą być stosowane w przypadku bardzo złożonych zbiorów danych lub prognoz. Modele te mogą przechwytywać skomplikowane wzorce i zależności w danych, które mogą zostać pominięte w prostszych modelach.
  4. Ocena i weryfikacja modelu:po zbudowaniu modelu kluczowa jest ocena jego wydajności przy użyciu odpowiednich wskaźników i zweryfikowanie go za pomocą testowego zbioru danych, aby upewnić się, że może on formułować dokładne prognozy.

Analityka predykcyjna umożliwia badaczom danych dostarczanie prognoz dotyczących przyszłych wydarzeń, które mogą pomóc firmom przewidywać trendy, przygotowywać się na różne scenariusze i podejmować proaktywne decyzje.

Pytanie 4: Jaki jest najlepszy sposób działania?

Analiza preskryptywna

Po przejściu przez zrozumienie „co się stało”, „dlaczego to się stało” i „co stanie się dalej” dochodzimy do ostatniego i prawdopodobnie najbardziej istotnego pytania: „Jaki jest najlepszy sposób działania?”. Pytanie to leży w zakresie analityki preskryptywnej , gdzie celem jest zalecenie działań, które maksymalizują pożądany rezultat.

Aby odpowiedzieć na to pytanie, analityk danych może zastosować następujące podejścia:

1. Techniki optymalizacji: są to metody matematyczne stosowane w celu znalezienia najlepszego rozwiązania spośród zestawu dostępnych alternatyw, często podlegających ograniczeniom.

2. Modele symulacyjne: modele te umożliwiają testowanie różnych scenariuszy w celu zrozumienia potencjalnych wyników. Są szczególnie przydatne, gdy stworzenie takich warunków w prawdziwym życiu jest niepraktyczne lub niemożliwe.

3. Analiza drzewa decyzyjnego: pomaga w wizualizacji wielu możliwych rozwiązań i podkreśla ścieżki prowadzące do pomyślnego wyniku.

4. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja: zaawansowane techniki uczenia maszynowego, takie jak uczenie się przez wzmacnianie, mogą być również wykorzystywane do rekomendowania działań, które z czasem maksymalizują korzyści.

5. Analiza kosztów i korzyści: polega na porównaniu zalet i wad każdego możliwego działania, biorąc pod uwagę koszty i korzyści każdego z nich.

Analityka preskryptywna ma na celu przewidywanie, co i kiedy się wydarzy, a także zapewnia wgląd w to, jakie działania należy podjąć, aby zoptymalizować wyniki. To faza, w której spostrzeżenia oparte na danych przekładają się na praktyczne decyzje biznesowe. Będąc w stanie odpowiedzieć na to pytanie, analityk danych może zapewnić swojej organizacji wartość strategiczną i praktyczne rekomendacje.

Podsumowując,

Nauka o danych jest wieloaspektowa i złożona, ale można się nią skutecznie poruszać, konsekwentnie zadając i odpowiadając na te cztery podstawowe pytania: Co się stało? Dlaczego to się stało? Co się później stanie? A jaki jest najlepszy sposób działania?

Pytania te obejmują cały proces analizy danych, od zrozumienia trendów historycznych i zdiagnozowania ich przyczyn, po przewidywanie przyszłych zdarzeń i wreszcie opracowanie najlepszych strategii pozwalających osiągnąć pożądane wyniki. Prowadzą badaczy danych przez rozległy krajobraz danych w kierunku praktycznych spostrzeżeń opartych na biznesie.

Siła analityki danych nie polega na możliwości manipulowania liczbami czy stosowaniu wyrafinowanych algorytmów, ale na zdolności do przekształcania danych w wiedzę – wiedzę, na podstawie której można podejmować działania w celu podejmowania decyzji i strategii.

Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym analitykiem danych, czy doświadczonym profesjonalistą, stawianie tych pytań na pierwszym planie w swojej pracy zapewni Ci skupienie się na dostarczaniu cennych i przydatnych spostrzeżeń. W końcu celem nauki o danych nie jest tylko zrozumienie świata takim, jaki jest, ale wykorzystanie tego zrozumienia do kształtowania świata, jaki mógłby być.