Наука о данных – беглое сравнение

Наука о данных или наука, основанная на данных, позволяет лучше принимать решения, прогнозировать анализ и обнаруживать паттерны.

Это позволяет вам:

  1.  Искать основную причину проблемы, задавая правильные вопросы.
  2.  Проводить предварительное исследование данных.
  3.  Моделировать данные, используя различные алгоритмы.
  4.  Сообщать и визуализировать результаты с помощью графиков, информационных панелей и т.д.

На практике, наука о данных уже помогает авиационной отрасли прогнозировать сбои в перелетах, чтобы уменьшить риски, как для авиакомпаний, так и для пассажиров. С помощью данных науки авиакомпании могут оптимизировать операции различными способами, в том числе:

  1. Планировать маршруты и решать, стоит ли планировать прямые или транзитные рейсы.
  2. Создавать прогностические аналитические модели для прогнозирования задержек рейсов.
  3. Предлагать персонализированные рекламные предложения на основе шаблонов бронирования клиентов.
  4. Решать, какой класс самолетов купить для лучшей производительности.

наука о данных
Разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных

Бизнес-аналитика – это сочетание стратегий и технологий, используемых для анализа бизнес-данных и информации. Как и наука о данных, она может предоставить исторические, текущие и прогнозные представления о бизнес-операциях. Тем не менее, есть некоторые ключевые различия.
Бизнес-аналитика:

  1. Использует структурированные данные.
  2. Представляет исторический отчет о данных.
  3. Использует базовую статистику с акцентом на визуализацию (информационные панели, отчеты).
  4. Сравнивает исторические данные с текущими данными для выявления тенденций.

Наука о данных:

  1. Использует как структурированные, так и неструктурированные данные.
  2. Выполняет углубленный статистический анализ данных.
  3. Использует более сложный статистический и прогностический анализ и машинное обучение (ML).
  4. Объединяет исторические и текущие данные для прогнозирования будущих результатов.

Предпосылки для науки о данных

  1. Любопытство. Первое, что вам нужно для понимания проблемы, это задать правильные вопросы.
  2. Здравый смысл – чтобы определить новые способы определения приоритетов и решения бизнес-задач, вам нужен здравый смысл. Даже если у вас есть неполный набор данных, вы должны проявить творческий подход, заполнив любые пробелы самостоятельно
  3. Коммуникационные навыки – даже если ваш анализ превосходен, вы должны быть в состоянии эффективно сообщать свои выводы.

машинное обучение
Машинное обучение

Машинное обучение является основой науки о данных. Ученые, занимающиеся данными, должны иметь четкое представление о ML в дополнение к базовым знаниям статистики. Математические модели позволяют вам делать быстрые вычисления и прогнозы на основе того, что вы уже знаете о данных. Моделирование также является частью ML и включает в себя определение того, какой алгоритм является наиболее подходящим для решения данной проблемы и как обучать эти модели. Статистика лежит в основе науки о данных. Надежная работа со статистикой может помочь вам извлечь больше информации и получить более значимые результаты. Для выполнения успешного проекта по науке о данных требуется определенный уровень программирования. Наиболее распространенными языками программирования являются Python, и R. Python особенно популярен, потому что его легко выучить, и он поддерживает несколько библиотек для науки о данных и ML. Вы должны понимать, как работают базы данных, как ими управлять и как извлекать из них данные.

Ссылка на основную публикацию
Top.Mail.Ru Анализ сайта - PR-CY Rank
Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять
Отказаться
Политика конфиденциальности
Adblock
detector