Wyjaśnienie cyklu życia analityki danych
Surowe dane same w sobie mają niewielką wartość. Musisz je przetworzyć i przeanalizować, aby uzyskać business intelligence. Przestrzeganie ustrukturyzowanego procesu zapewnia rozwiązywanie właściwych problemów.
Cykl życia analityki danych składa się z sześciu faz:
• Zrozumienie biznesowe • Gromadzenie danych • Przygotowanie danych • Analiza danych • Wizualizacja danych • Wdrożenie i monitorowanie
Faza 1: Zrozumienie biznesowe Zacznij od problemu. Nie dotykaj danych, dopóki nie będziesz wiedzieć, jaki cel chcesz osiągnąć. Zapytaj: Jaki problem rozwiązujemy? Jak mierzymy sukces?
Faza 2: Gromadzenie danych Gromadź informacje z systemów CRM, baz danych i stron internetowych. W przypadku sklepu e-commerce potrzebujesz identyfikatorów klientów, kategorii produktów i czasu trwania sesji.
Faza 3: Przygotowanie danych Specjaliści od danych spędzają tutaj większość swojego czasu. Musisz czyścić, przekształcać i standaryzować dane. Usuń duplikaty i napraw błędy, aby zapewnić wiarygodność wyników.
Faza 4: Analiza danych Ten etap polega na znajdowaniu wzorców.
- Deskryptywna: Co się stało?
- Diagnostyczna: Dlaczego to się stało?
- Predykcyjna: Co się stanie?
- Preskryptywna: Co powinniśmy zrobić?
Przykład: Jeśli użytkownicy mobilni porzucają koszyki częściej niż użytkownicy komputerów stacjonarnych, analiza wykaże, że proces płatności na urządzeniach mobilnych jest zbyt wolny.
Faza 5: Wizualizacja danych Osoby podejmujące decyzje potrzebują przejrzystych wizualizacji. Używaj narzędzi takich jak Power BI, Tableau lub Python, aby zamienić złożone liczby w opowieści. Pomaga to interesariuszom w podejmowaniu szybkich decyzji.
Faza 6: Wdrożenie i monitorowanie Wprowadź swoje wnioski w życie. Jeśli znajdziesz wolno działającą stronę płatności, napraw ją. Monitoruj wyniki, aby upewnić się, że wprowadzone zmiany zwiększają przychody.
Nowoczesne zespoły integrują obecnie AI z tym cyklem życia. AI pomaga znajdować brakujące wartości, przewidywać odejścia klientów (churn) i automatyzować generowanie raportów.
Udane projekty wymagają czystych danych i jasnych celów biznesowych. Nie pomijaj etapów, bo będziesz mierzyć się z błędnymi wnioskami.
Źródło: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek
Opcjonalna społeczność edukacyjna: https://t.me/GyaanSetuAi