Selamat datang ke panduan utama!!! Sama ada anda seorang saintis data berpengalaman atau pendatang baru dalam bidang ini, panduan ini akan membimbing anda melalui semua yang anda perlu ketahui tentang analitik data, daripada konsep asas kepada alatan dan teknologi terkini. Mari selami dan terokai cara analitis data boleh mengubah data mentah menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan.
Apakah itu Analitis Data?
Analitis Data ialah proses memeriksa data mentah untuk mendedahkan corak, arah aliran dan cerapan yang boleh memaklumkan kepada pembuatan keputusan. Ia melibatkan satu siri langkah termasuk pengumpulan data, pembersihan, analisis dan visualisasi. Matlamat utama adalah untuk mengekstrak maklumat berharga yang boleh membantu organisasi meningkatkan prestasi mereka, mengoptimumkan operasi dan membuat keputusan strategik termaklum.
Langkah Utama dalam Analitis Data:
- Pengumpulan Data: Mengumpul data daripada pelbagai sumber seperti pangkalan data, API dan pengikisan web.
- Pembersihan Data: Menyediakan data dengan mengendalikan nilai yang tiada, mengalih keluar pendua dan membetulkan ralat.
- Analisis Data: Menggunakan kaedah statistik dan algoritma untuk menganalisis data dan mengenal pasti corak.
- Penggambaran Data. Mempersembahkan data dalam format grafik seperti carta, graf dan papan pemuka untuk membuat cerapan mudah difahami.
- Pelaporan: Merumuskan penemuan dan memberikan cadangan yang boleh diambil tindakan.
Alat Penting untuk Analitis Data:
Bahasa Pengaturcaraan
i. Ular sawa. Digunakan secara meluas untuk kesederhanaan dan perpustakaan yang berkuasa seperti panda, numpy dan matplotlib.
ii. R. Bahasa yang digunakan khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data.Alat Visualisasi Data
i. Tableau. Platform terkemuka untuk mencipta papan pemuka interaktif dan boleh dikongsi.
ii. PowerBI. Alat Microsoft yang disepadukan dengan baik dengan perkhidmatan Ms yang lain dan menawarkan keupayaan visualisasi data yang mantap.Pangkalan Data
i. SQL. Penting untuk membuat pertanyaan dan mengurus pangkalan data hubungan.
ii. Pangkalan Data NoSQL. Seperti MongoDB dan Cassandra, yang digunakan untuk mengendalikan data tidak berstruktur.Platform Pembelajaran Mesin
i. Scikit-learn: Pustaka ular sawa untuk alatan yang ringkas dan cekap untuk perlombongan data dan analisis data.
ii. Tensorflow: Platform sumber terbuka untuk pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh google.
iii. Pytorch. Pustaka pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh Facebook yang menyediakan rangka kerja yang fleksibel dan intuitif untuk pembelajaran mendalam.
Teknik Popular dalam Analitis Data
Analitis Deskriptif
Fokus pada meringkaskan data sejarah untuk memahami apa yang telah berlaku pada masa lalu. Teknik termasuk pengagregatan data dan perlombongan.Analitis Ramalan
Menggunakan model statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan hasil masa hadapan berdasarkan data sejarah. Teknik termasuk analisis regresi, analisis siri masa dan klasifikasi.Analitis Preskriptif
Menyediakan cadangan untuk tindakan untuk mencapai hasil yang diinginkan. Ia menggabungkan analitik ramalan dengan teknik pengoptimuman untuk mencadangkan tindakan terbaik.Analisis Data Penerokaan (EDA)
Melibatkan analisis set data untuk meringkaskan ciri utamanya, selalunya menggunakan kaedah visual. Ia membantu dalam memahami struktur data dan mengenal pasti sebarang anomali atau corak.
Teknologi Muncul dalam Analitis Data
Kecerdasan Buatan (AI)
AI mempertingkatkan analitik data dengan mengautomasikan tugas yang kompleks, meningkatkan ketepatan dan mendayakan keupayaan ramalan.Internet of Things (IoT)
Peranti IoT menjana sejumlah besar data yang boleh dianalisis untuk mendapatkan cerapan tentang pelbagai aplikasi seperti rumah pintar, penjagaan kesihatan dan automasi industri.
3._ Pengkomputeran Awan_
Platform awan seperti AWS, Google Cloud dan Azure menawarkan sumber berskala dan fleksibel untuk penyimpanan data, pemprosesan dan analitis.
4._ Blockchain_
Teknologi Blockchain memastikan integriti dan keselamatan data, menjadikannya berguna untuk aplikasi yang memerlukan rekod yang telus dan kalis gangguan.
Kesimpulan:
Analitis data ialah alat berkuasa yang boleh membuka kunci cerapan berharga daripada data, memacu dalam membuat keputusan dan inovasi. Dengan memahami konsep, alatan dan teknik utama, anda boleh memanfaatkan kuasa data untuk mencipta kesan yang bermakna dalam organisasi anda.
Kekal ingin tahu, terus belajar dan terima dunia analisis data yang menarik!!
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Terbaik untuk Analitis Data:. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.