فرایند داده های علوم

[ad_1]

اطلاعات علم به عنوان یک رشته ساده صدا وجود دارد که اطلاعات و علم است که مورد استفاده برای پیدا معنای به داده ها. اما آن را که ساده نیست در عمل است. حجم دیتا جمع آوری شده است که در ساده ترین شکل آن معمولا بدون ساختار و خام و ابزار استفاده می شود نیاز به دانش تخصصی. می توان گفت که کل جریان داده ها علم به محصول اطلاعات فنی و فرآیند پیچیده ای است که نیاز به آموزش و تمرین.

به همین دلیل است که تجزیه و تحلیل داده های مورد نیاز است ؟

علوم اطلاعات یک دامنه است که نیازمند مهارت در ریاضیات, آمار, و نرم افزار کامپیوتر و برنامه نویسی. علم داده ها با استفاده از مدل های پیچیده برای پیدا کردن معنی بینش. این درست است که وارد هر صنعت دیگر در یک سرعت سریع. چند داده های دانشمندان روزانه به پیدا کردن راه حل برای مشکلات مطرح شده توسط بازار و محیط کسب و کار مشتریان و مشتریان. پس چرا این کسب و کار هستند و در چنین نیاز مبرم به تجزیه و تحلیل و چگونه انجام تجزیه و تحلیل آنها کمک کند.

  • کمک می کند تا در شناخت مشتری و نیازهای خود را از فروش را بعد از خرید و رضایت.

  • کمک در بازاریابی و آشنایی با گرایش بازاریابی و فرصت ها.

  • کمک می کند تا در بهینه سازی تولید و عملیات منابع انسانی و غیره به منظور ارتقاء عملکرد واحد کسب و کار.

  • کمک می کند تا در نام تجاری و برقراری ارتباط با جهان بیرونی و در یک کسب و کار قابل مشاهده توسط بازاریابی دیجیتال و رسانه های اجتماعی بازاریابی است.

  • کمک می کند تا در نوآوری و زمان واقعی آزمایش که به نوبه خود موجب صرفه جویی در مقدار زیادی از زمان و تلاش است.

بنابراین می توان گفت داده های علمی افزایش ارزش کسب و کار و کمک می کند تا در رقابت با دیگر بازیکنان موثر است.

چه اطلاعات دانشمندان انجام دهید ؟

این یکی از عمده سوال پرسید که چه داده دانشمند را در روز خود را?

  1. قاب یک مشکل: به قاب یک مشکل یکی از نیاز به درک اهداف فردی که پروژه یکی از دست زدن به. چه کسی می خواهد برای رسیدن به و چه سپاه ، مشکل باید روشن و ساده و مرکب آن را به عنوان سنگ پله و بدون مشکل یکی را بدون جهت.
  2. جمع آوری داده های خام: با توجه به مشکل قاب نیاز برای به دست آوردن تمام اطلاعات است که شامل متغیرهای در سوال. داده ها را می توان جمع آوری شده از پایگاه داده داخلی و یا می تواند خریداری شده از خارجی می دهد.
  3. پردازش داده ها برای تجزیه و تحلیل: داده های جمع آوری شده معمولا خام و بدون ساختار به خصوص اگر از آنها به خوبی نگهداری می شود. برای تجزیه و تحلیل داده ها یکی از نیاز به مطمئن شوید که تمام اشتباهات و خطاها مانند از دست رفته ارزش داده ها در محدوده خطاهای زمان منطقه تفاوت و نامعتبر نوشته ها همه تمیز و اصلاح شده است.
  4. کاوش داده ها: این است که همچنین به عنوان اکتشافی تجزیه و تحلیل داده ها (EDA) بیشتر شبیه بازی با داده ها. تحلیلگران نیاز به اولویت بندی سوالات آنها می خواهم به درخواست و جستجو در داده ها. داده اند بسیاری از روندها و الگوهای پنهان در آنها را تحلیل شغل است و برای شناسایی الگوهای است که می تواند تبدیل به بینش.
  5. یادگیری ماشین و الگوریتم ساختمان: این عمیق اکتشاف و تجسم گام; در اینجا داده ها مورد بررسی قرار داده است به استفاده از برای ایجاد یک داستان است. داده ها از طریق های مختلف ریاضی و آماری ابزار و برنامه ها برای پیدا کردن معنا و مفهوم آن است. داده های مورد استفاده به عنوان ورودی برای الگوریتم های مختلف برای پیش بینی و تحلیل.
  6. برقراری ارتباط نتایج: بینش جمع آوری شده است که به تفسیر و ابلاغ به مدیریت حرفه ای آن را مانند قصه گویی در چنین راهی است که افراد غیر فنی می تواند درک. مناسب ارائه نتایج منجر به تصمیم گیری و به موقع عمل است.

اطلاعات دانشمندان را به چالش کشیدن نقش به عنوان آنها در حال حاضر افرادی که در پیدا کردن مشکلات و وسیله ای برای راه حل های خود را بیش از حد.

[ad_2]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *