Va ularga qanday javob berish kerak.

Tez rivojlanayotgan ma'lumotlar dunyosida ma'lumotlar olimining roli hech qachon muhim bo'lmagan. Ularning katta ma'lumotlar konlarini qazish, yashirin naqshlarni ochish va ularni amaliy tushunchalarga aylantirish qobiliyati biznesning gullab-yashnashi yoki shunchaki omon qolishi o'rtasidagi farqni keltirib chiqarishi mumkin. Ammo yaxshi ma'lumot olimini zo'rdan ajratib turadigan narsa nafaqat ularning raqamlarni sindirish qobiliyati - bu ularning to'g'ri savollar berish qobiliyatidir.

Ushbu maqolada biz har bir ma'lumot olimi javob berishi kerak bo'lgan to'rtta muhim savolni ko'rib chiqamiz: ularga o'tmishdagi tendentsiyalarni tushunish, sabablarni tashxislash, kelajakdagi natijalarni bashorat qilish va eng yaxshi harakat yo'nalishini boshqarish imkonini beradigan savollar. Oxir-oqibat, siz nafaqat ushbu savollarning ma'lumotlar sayohatingizga qanday chuqur ta'sirini qadrlaysiz, balki ular nima uchun har qanday muvaffaqiyatli ma'lumotlarni tahlil qilishning asosini tashkil etishini ham tushunasiz.

Shunday qilib, siz soha ustunlarini tushunishga intilayotgan yangi ma'lumotlar ishqibozi bo'lasizmi yoki boshlang'ich bilimingizni oshirishni istagan tajribali mutaxassismisiz, o'qing. Ushbu muhim savollarga javoblar ma'lumotlar fanining keng va ba'zan hayratlanarli manzarasida sizning kompasingiz bo'lib xizmat qiladi.

1-savol: Nima bo'ldi?

Tasviriy tahlillar

Ma'lumot olimi javob berishi kerak bo'lgan birinchi muhim savol - "Nima bo'ldi?" Ta'riflovchi tahlil sifatida ham tanilgan ushbu bosqich o'tmishdagi tendentsiyalar, naqshlar va xatti-harakatlarni aniqlash uchun statistik o'lchovlar va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishdan foydalanishni o'z ichiga oladi. Xom ma'lumotlardan aniq va jozibali voqeani aytib berish qobiliyati yanada murakkab tahlil uchun zamin yaratadi. Bu nafaqat raqamlarni sindirish, balki ma'lumotlar tarixini biznes kontekstida tushunish va hikoya qilish haqida. Ushbu asosiy savol ma'lumotlar fanlari bo'yicha sayohatda "nima uchun", "keyingi narsa" va "nima eng yaxshisi" ni chuqurroq o'rganish uchun asos yaratadi.

Ushbu bosqichda siz birinchi navbatda quyidagilarga e'tibor berishingiz kerak:

  1. Ma'lumotlar yig'ish: Menga qanday ma'lumotlar kerak va ularni qayerdan topsam bo'ladi?
  2. Ma'lumotlarni tozalash: Ma'lumotlar to'liq, aniq va tahlil qilish uchun to'g'ri formatdami?
  3. Ma'lumotlar integratsiyasi: Birlashtirilgan ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun turli manbalardagi ma'lumotlarni qanday qilib birlashtirish yoki tekislash mumkin?
  4. Ma'lumotlarni o'rganish: Ma'lumotlardan qanday naqshlarni, tendentsiyalarni yoki chegaralarni aniqlashim mumkin?
  5. Ma'lumotlarni sharhlash: Qanday qilib men o'z topilmalarimni texnik bo'lmagan manfaatdor tomonlarga tushunarli shaklga tarjima qilishim mumkin va ularning biznes kontekstidagi ahamiyati qanday?
  6. Ma'lumotlar haqida hikoya qilish: Qanday qilib men asosiy fikrlarni qisqacha bayon qiladigan va “Nima bo'ldi?” degan savolga javob beradigan ma'lumotlar atrofida jozibali hikoyani qurishim mumkin.

2-savol: Nima uchun bu sodir bo'ldi?

Diagnostik tahlillar

"Nima bo'lganini" tushunganingizdan so'ng, ma'lumotlar fanining keyingi mantiqiy bosqichi bu "nima uchun" bo'lganiga javob berishdir. Bu savol diagnostika tahlili sohasiga kiradi. Bu muayyan natijalar nima uchun sodir bo'lganligini tushuntiruvchi munosabatlar, bog'liqliklar va naqshlarni aniqlash haqida.

Bu savolga javob berish uchun ma'lumot olimi turli usullardan foydalanadi:

  1. Korrelyatsiya tahlili: Bu ma'lumotlar to'plamidagi o'zgaruvchilar bir-biriga bog'liqligini aniqlash uchun ishlatiladi.
  2. Regressiya tahlili: Ushbu statistik usul sizga bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni miqdoriy baholash imkonini beradi, ko'pincha natijaga qaysi omillar eng ko'p ta'sir qilishini tushunish uchun ishlatiladi.
  3. Ma'lumotni qazib olish: Klasterlash va tasniflash kabi ma'lumotlarni qazib olish usullari ma'lumotlardagi naqsh va tuzilmalarni aniqlay oladi, bu esa nima uchun ma'lum tendentsiyalar yuzaga kelganligini tushuntirishi mumkin.
  4. Ildiz sabablarini tahlil qilish:Ushbu tizimli yondashuv ma'lum bir natijaning asosiy sababini yoki sabablarini aniqlash uchun ishlatiladi.

"Nega bu sodir bo'ldi?" Degan javob ma'lumotlarni sinchkovlik bilan o'rganishni va ko'rib chiqilayotgan biznes yoki hodisani chuqur tushunishni talab qiladi. Bu asosiy drayverlarni va sabablarni tushunish uchun "nima" ning sirt darajasidan tashqariga qarash haqida. Bu keyingi savollar uchun asos yaratadi: “Keyingi nima bo'ladi?” va “Eng yaxshi harakat yo'nalishi nima?”.

3-savol: Keyin nima bo'ladi?

Prognozli tahlillar

"Nima" bo'lganini va "nima uchun" sodir bo'lganini tushungandan so'ng, ma'lumot olimi uchun navbatdagi savol "Keyingi nima bo'ladi?" Bu erda bashoratli tahlillar o'ynaydi. Bu erda maqsad o'tmish va hozirgi ma'lumotlarga asoslanib, kelajakdagi natijalarni bashorat qilishdir.

Bu savolga javob berish uchun ma'lumot olimi turli statistik va mashinani o'rganish usullaridan foydalanadi:

  1. Statistik tahlil va prognozlash:Bu oʻtmishdagi maʼlumotlar asosida kelajakdagi voqealarni bashorat qilish uchun vaqt qatorlarini tahlil qilish yoki eksponensial tekislash kabi usullarni oʻz ichiga oladi.
  2. Mashinani oʻrganish modellari: Murakkabroq bashoratlar uchun chiziqli regressiya, qarorlar daraxtlari, SVM yoki tasodifiy oʻrmonlar kabi mashinani oʻrganish modellari talab qilinishi mumkin. Ushbu modellar tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitiladi va keyin kelajakdagi natijalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi.
  3. Chuqur o'rganish texnikasi: Neyron tarmoqlar kabi chuqur o'rganish usullari juda murakkab ma'lumotlar to'plami yoki bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu modellar oddiyroq modellar o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan ma'lumotlardagi murakkab naqshlar va bog'liqliklarni qo'lga kiritishi mumkin.
  4. Modelni baholash va tasdiqlash:Modelni yaratgandan so'ng, uning ishlashini mos ko'rsatkichlar yordamida baholash va aniq bashorat qilishiga ishonch hosil qilish uchun uni test ma'lumotlar to'plami bilan tasdiqlash juda muhimdir.

Bashoratli tahlillar ma'lumotlar olimlariga biznesga tendentsiyalarni kutish, turli stsenariylarga tayyorgarlik ko'rish va faol qarorlar qabul qilishda yordam beradigan kelajakdagi voqealar haqida prognozlarni taqdim etish imkonini beradi.

4-savol: Eng yaxshi harakat yo'nalishi nima?

Ta'rifiy tahlil

"Nima bo'ldi", "nima uchun bu sodir bo'ldi" va "keyingi nima bo'ladi" tushunchalarini o'rganib chiqib, biz yakuniy va shubhasiz eng ta'sirli savolga kelamiz: "Eng yaxshi harakat yo'nalishi nima?" Bu savol retseptiv tahlilda yotadi , bu erda maqsad istalgan natijani maksimal darajada oshiradigan harakatlarni tavsiya qilishdir.

Bu savolga javob berish uchun ma'lumot olimi quyidagi yondashuvlardan foydalanishi mumkin:

1. Optimallashtirish usullari:Bular koʻpincha cheklovlarga duchor boʻlgan mavjud muqobillar toʻplamidan eng yaxshi yechimni topish uchun qoʻllaniladigan matematik usullardir.

2. Simulyatsiya modellari:Ushbu modellar potentsial natijalarni tushunish uchun turli stsenariylarni sinab ko'rish imkonini beradi. Haqiqiy hayotda bunday sharoitlarni yaratish amaliy bo'lmagan yoki imkonsiz bo'lsa, ular ayniqsa foydalidir.

3. Qaror daraxtini tahlil qilish:Bu bir nechta mumkin bo'lgan echimlarni ko'rishga yordam beradi va muvaffaqiyatli natijaga olib keladigan yo'llarni ta'kidlaydi.

4. Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt:Mashinani o'rganishning ilg'or usullaridan vaqt o'tishi bilan mukofotlarni maksimal darajada oshiradigan harakatlarni tavsiya qilish uchun ham foydalanish mumkin.

5. Xarajat-foyda tahlili:Bu har bir mumkin bo'lgan harakatning ijobiy va salbiy tomonlarini taqqoslashni, har birining xarajatlari va foydasini hisobga olishni o'z ichiga oladi.

Belgilangan tahlil nima va qachon sodir bo'lishini oldindan bilish va natijalarni optimallashtirish uchun qanday harakatlar qilish kerakligi haqida tushuncha berishga qaratilgan. Bu ma'lumotlarga asoslangan tushunchalar amaliy biznes qarorlariga aylantiriladigan bosqich. Ushbu savolga javob berish orqali ma'lumotlar olimi o'z tashkilotiga strategik qiymat va amaliy tavsiyalar berishi mumkin.

Yakunida,

Ma'lumotlar fani ko'p qirrali va murakkab, ammo to'rtta asosiy savolni doimiy ravishda berish va unga javob berish orqali uni samarali boshqarish mumkin: Nima bo'ldi? Nima uchun bu sodir bo'ldi? Keyin nima bo'ladi? Va eng yaxshi harakat yo'nalishi nima?

Bu savollar tarixiy tendentsiyalarni tushunish va ularning sabablarini aniqlashdan tortib kelajakdagi voqealarni bashorat qilish va nihoyat, istalgan natijalarga erishish uchun eng yaxshi strategiyalarni ishlab chiqishgacha bo'lgan ma'lumotlarni tahlil qilishning butun yo'lini qamrab oladi. Ular ma'lumotlar olimlarini ma'lumotlarning keng manzarasi bo'ylab amaliy, biznesga asoslangan tushunchalarga yo'naltiradi.

Ma'lumotlar fanining kuchi raqamlarni manipulyatsiya qilish yoki murakkab algoritmlardan foydalanish qobiliyatida emas, balki ma'lumotlarni bilimga aylantirish qobiliyatida - qarorlar qabul qilish va strategiyani boshqarish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan bilimda.

Siz yangi boshlanuvchi ma'lumot olimi bo'lasizmi yoki tajribali mutaxassis bo'lasizmi, ushbu savollarni ishingizda birinchi o'ringa qo'yish sizning diqqatingizni qimmatli, amaliy tushunchalarni berishga e'tiboringizni qaratadi. Oxir oqibat, ma'lumotlar fanining maqsadi nafaqat dunyoni qanday bo'lsa, shunday tushunish emas, balki dunyoni qanday bo'lsa, shunday shakllantirish uchun ushbu tushunchadan foydalanishdir.