אף פעם לא קל לקבוע היכן להתחיל פרויקטים של ניתוח נתונים.
- האם אתם מתמודדים כל הזמן עם מספר שאלות בתחילת הפרויקט, כגון מהן מטרות הפרויקט?
- כיצד אוכל להכיר טוב יותר את המידע?
- מהן הבעיות שאתה מנסה לטפל בהן?
- מהן האפשרויות לפתרון?
- אילו יכולות נדרשות?
- איך תעריכו את המודל שלכם, והכי חשוב, איפה תתחילו?
ובכן! פיתוח תכנון ונוהל מוצקים הוא צעד ראשון חיוני בהנעת הפרויקט שלך מהקרקע. אנחנו תמיד צריכים לדבוק בתהליך מוגדר היטב בעת יצירת מודל נתונים. בלוג זה יעבור על מספר שלבים מרכזיים כדי לעזור לך ליצור פרויקט ניתוח נתונים מוצלח.
מהו פרויקט ניתוח נתונים?
ברמה הבסיסית ביותר שלהם, פרויקטים של ניתוח נתונים כרוכים בשימוש בנתוני פרוייקט היסטוריים ונוכחיים כדי לאפשר החלטות יעילות לגבי מסירת פרויקטים.
זה כולל את הדברים הבאים:
- ניתוח תיאורי מציע מידע בצורה היעילה ביותר האפשרית. כדי להבין טוב יותר מה קורה ומה קרה, תאר או סכם את המידע הנוכחי באמצעות כלי ניתוח קיימים.
- ניתוח אבחון בוחן ביצועים קודמים כדי לקבוע מה השתבש. לוחות מחוונים אנליטיים הם לעתים קרובות התוצאה של הניתוח.
- ניתוח תחזיתי הוא שיטה לחיזוי ביצועים עתידיים בהתבסס על נתונים היסטוריים. ניתוחי חיזוי ומודלים מבוססי למידת מכונה משמשים לחיזוי התוצאה הסבירה.
- ניתוח מרשם הוא סוג של ניתוח חיזוי שבו מומלץ שלב הכרחי אחד או יותר לבחינת נתונים.
- ניתוח סנטימנט מסתכל על כתיבה דיגיטלית כדי לקבוע אם יש לה טון רגשי חיובי, שלילי או ניטרלי. לחברות יש כיום הרבה נתוני טקסט, כגון הודעות דוא"ל, יומני צ'אט, ביקורות, תגובות ופוסטים במדיה החברתית.
האופן שבו אנשים משתמשים בפרויקטים של מדע נתונים ומדעי נתונים יכול להשפיע על אופן מסירת הפרויקטים. הן נתונים והן טכנולוגיה יכולים לסייע לנו בניהול טוב יותר של הפרויקטים שלנו על ידי סיוע בקבלת ההחלטות שלנו והקלה על השלמת הפרויקטים. נתונים וטכנולוגיה הם, למעשה, מרכיבים קריטיים להצלחת הפרויקט.
במחקרי הצלחה של פרויקטים, יותר מ- 70% מאנשי המקצוע בתחום הפרוייקטים חושבים שהם חיוניים. כאן תוכל ללמוד עוד אודות הגורמים המסייעים לפרוייקטים להצליח.
חשיבותם של פרויקטים לניתוח נתונים
מודאגים לגבי מקום העבודה שלכם אם אין לכם ניסיון? אתה צריך ניסיון כדי לקבל עבודה, אבל אתה לא יכול לקבל ניסיון בלי עבודה. אז מה עושים?
אם זה המקרה, פרויקטים יכולים להיות התשובה מכיוון שהם מעניקים לך ניסיון בעולם האמיתי. מכיוון שנתונים הופכים חשובים יותר בכל חלק של החיים, האזור והעסק, ההיקף של פרויקטים רבים של ניתוח נתונים גישוש נמצא בסביבה.
- התחלת פרוייקט היא הדבר הראשון שיש לעשות אם ברצונך ללמוד על כל האפשרויות המגיעות עם ניתוח נתונים גישוש. בראיון עבודה כאנליסט נתונים, הכושר שלך יישפט על ידי כמה טוב עשית בפרויקט אנליסט הנתונים.
- בעידן המודרני, עסקים מחפשים מנתחי נתונים שמכירים את הקשיים של תעשייה מסוימת ויש להם פרויקטים הקשורים לתעשייה זו בתיקי ההשקעות שלהם. חשוב מאוד שהפרויקטים שלך יראו כיצד השתפרת כמדען נתונים.
- ככל שאתה עובד על פרויקטים של ניתוח נתונים, תלמד יותר על רעיונות ליבה, תרכוש ידע אמיתי ותקבל יותר ניסיון מעשי בניתוח נתונים.
- כל משימה במדע התצוגה החזותית של נתונים מתחילה בהערכת נתונים, כך שכל מדען נתונים צריך לדעת כיצד לבצע ניתוח נתונים. זוהי סיבה גדולה מדוע תרגול מעשי בעולם האמיתי עם פרויקטים של ניתוח נתונים הוא חשוב. לכן כלי תצוגה חזותית של נתונים חשובים גם כן.
רעיונות לפרויקטים של ניתוח נתונים
האם אתה מתעניין בניתוח נתונים ורוצה ללמוד עוד עליו? אם כן, הצג רשימה של פרוייקטים שביצעת עם ניתוח נתונים כדי להשוויץ.
החלק הקשה הוא למצוא משרות לתיק ניתוח הנתונים שלך, במיוחד אם אתה חדש בתחום. ראשית, עליך להחליט באיזו רמה של פרויקטים של ניתוח נתונים אתה בסדר. לאחר מכן, תוכל לבחור אם להתחיל עם פרויקטים למתחילים, בינוניים או מתקדמים.
1. רמת מתחילים
הדוגמאות לפרויקטים של ניתוח נתונים בחלק זה יעזרו לאנשים שרק מתחילים. פרויקטים אלה אינם משתמשים בשיטות יישום כבדות או באלגוריתמים מסובכים, כך שתוכל להתקדם בקלות.
2. רמת ביניים
ברמה זו, פרויקטים דורשים עבודה עם אשכולות נתונים גדולים וידע מעמיק בלמידת מכונה, ניקוי נתונים וכרייה. בגלל זה, הפרויקטים בחלק הביניים יכולים להיעשות על ידי אנשים שמבינים את הרעיונות האלה.
3. רמה מתקדמת
חלק זה מיועד לאנשי מקצוע שעובדים עם רשתות עצביות ונתונים בממדים גבוהים בעבודתם. פרויקט ניתוח הנתונים המתקדם מיועד לאנשים יצירתיים עם הכישורים לבצע משימות כאלה.
המדריך לפרויקטים של ניתוח נתונים
אנו חוקרים את מסגרת ניתוח הנתונים המלאה, מלווים אותך בכל שלב במחזור חיי הפרויקט ומתארים מיומנויות ודרישות חיוניות. שבעת תהליכים אלה עבור יוזמות ניתוח נתונים יעזרו לך להפיק את המרב מכל פרויקט תוך צמצום האפשרות לשגיאות.
נניח XYZ Enterprise היא חברה שמוכרת מכשירי חשמל ביתיים. הקיץ, הם לא מכרו מזגנים רבים כפי שחזה צוות המכירות שלהם. על ידי הקצאת אדם ייעודי, הם החליטו לחקור מדוע מתרחשת ירידה זו במכירות. בואו לגלות איך זה אנליסט צריך לעבוד כדי לקבוע את התוצאה של בעיה זו שהועלתה.
1. הכירו את התעשייה
הבנת החברה או הפעילות שבה תומך פרוייקט הנתונים שלך היא השלב הראשון בכל פרויקט ניתוח נתונים מוצלח. כדי שהפרויקט שלך יצליח, עליו לספק מטרה ארגונית סבירה וספציפית. במקרה שלנו, זו תהיה הירידה במכירות המזגנים הקיץ.
הורדת מערך נתונים עצום ופתוח אינה מספיקה כדי להבין את מבנה הנתונים. כדי לקבל השראה, כיוון ומטרה, הגדירו מטרת נתונים ברורה: שאלה שיש לענות עליה היא הכרחית בשלבים הראשונים. שלב זה עשוי להיראות חסר חשיבות אם אתה עובד על פרוייקט פרטי או בוחן ערכת נתונים או API. החוקר הייעודי מכיר את התחום העסקי וידע בדיוק כיצד העסק מתפקד.
2. קבל את המידע שלך
הגיע הזמן להתחיל לחפש את הנתונים שלך, שהוא החלק השני של כל פרויקט ניתוח נתונים. אתה צריך לאסוף מידע ממקורות שונים כדי לפתח פרויקט נתונים פנטסטי.
אחת הדרכים שבהן אנליסט יכול להשיג נתונים היא לבקש מצוותי ה-IT והנתונים לגשת למסדי נתונים. דרך נוספת לשקול זאת היא להנגיש ממשקי API לכל הכלים והנתונים שהחברה משתמשת בהם, כגון ה- CRM שלה. לרוב מערכות ה- CRM יש מערכת נקודת מכירה שאוספת ומאחסנת נתוני מכירות מחנויות או מפיצים. במידת הצורך, האנליסט עשוי לחפש נתונים בחינם באינטרנט כדי להשלים את מה שיש לחברה.
3. בדיקה והסרה של נתונים לא תקינים
השלב הבא של הכנת נתונים גוזל נתח עצום מזמנו של פרויקט נתונים. השלב השלישי של פרוייקט ניתוח הנתונים שלך מתחיל לאחר השגת הנתונים. על ידי צלילה עמוקה, אנליסט הנתונים יקבע מה יש להם וכיצד הם יכולים להשתמש בו כדי להשיג את המטרה הראשונית שלהם. ולהמשיך לראיין אנשי עסקים, צוות IT או כל קבוצה אחרת כדי להבין טוב יותר את המשמעות של כל המשתנים בנתונים הראשוניים שלהם.
השלב הבא הוא ניקוי הנתונים. בדרך כלל, האנליסט נדרש לתקן מילים המאויתות באופן שגוי, ליצור משתנה מותאם אישית או לטפל בנתונים חסרים. ערכות נתונים של מכירות מכילות נתוני קלט משתמש ניכרים, מה שמגדיל את הסיכוי לנתונים שגויים או שגויים. מספרי דגם שגויים, תמחור או כמות שגויים של מוצרים ומידע תחזוקה שגוי הם חלק מהבעיות שהאנליסט יטפל בהן לפני שיעבור לשלב הבא. החוקר יבדוק לבסוף כל עמודה כדי להבטיח נתונים נקיים ואחידים.
4. שיפור מערך הנתונים
עכשיו, כשהנתונים נקיים, הגיע הזמן לשנות אותם כדי שהאנליסט יוכל להפיק מהם את המרב. הם צריכים להתחיל את החלק של העשרת הנתונים של הפרויקט על ידי שילוב המקורות השונים ויומני הצוות כדי להגיע לחלקים החיוניים של הנתונים. דרך אחת לעשות זאת היא על ידי הוספת רכיב זמן לנתונים, כגון:
- קבלת חלקים מתאריך – חודש, שעה, יום בשבוע, שבוע בשנה שבו נמכר מזגן.
- מציאת ההפרש בין שתי עמודות תאריכים – משך הזמן שבו מזגן נמכר ולאחר מכן הוחזר לתחזוקה
- סימון חגים לאומיים – ימים שבהם החנות הייתה סגורה, או שלמוכר היה יום חופש.
צירוף ערכות נתונים הוא טכניקה נוספת לשיפור נתונים על-ידי העברת עמודות מעמודה אחת לאחרת. נתוני המכירות נשמרים לעתים קרובות בנפרד מנתוני המידע של המודל. שילוב שני מערכי הנתונים יוצר קשרים נוספים בין מערכי הנתונים. זהו חלק בלתי נפרד מכל מחקר, אבל זה לא יכול להיות קל עם כמה מקורות. תוכניות מסוימות מאפשרות לך לקבל נתונים או לחבר ערכות נתונים בהתבסס על קריטריונים ספציפיים בקלות.
על האנליסט להימנע מהצגת הטיה לא מכוונת או דפוסים בלתי רצויים אחרים בעת איסוף, עיבוד ושינוי נתונים. מניפולציה בנתונים מבטיחה שמערכי נתונים לא ישחזרו או יחזקו הטיות שעלולות להוביל לתוצאות מוטות, לא מוצדקות או לא הוגנות.
5. כדי ליצור חזותיים תובנה
כפי שהוזכר קודם לכן, המיזוג יצר מערך נתונים יוצא דופן (או רבים) לחקור וליצור גרפים תובנה בשלב זה. תצוגה חזותית היא הרמה הבאה של כל פרויקט ניתוח נתונים בעת עבודה עם כמויות עצומות של נתונים.
ההיבט המאתגר הוא היכולת לצלול לתוך הגרפים שלך ולענות על כל שאלה לגבי תובנה. גרפים עשויים לשפר את הנתונים ולספק תכונות מרתקות. הצבת כל הנתונים על מפה עשויה לגלות כי אזורים גיאוגרפיים מסוימים הם אינפורמטיביים יותר מאשר מדינות או ערים.
באמצעות תרשימי קו בסיסיים, מנתחי נתונים יכולים לראות כמה מוצרים נמכרו בתקופה מסוימת, איזה דגם נמכר הכי הרבה, ולהבדיל את המכירות בין השנה שעברה לשנה הנוכחית. באופן דומה, האנליסט יכול לבחון את מגמות ודפוסי המכירות כדי לקבל תובנות לגבי מטרת המחקר.
6. חיזוי הוא המפתח להצלחה.
השלב השישי של פרויקט הנתונים הוא השלב שבו מתחיל הכיף. אנליסטים עשויים לתכנן מודלים לזיהוי דפוסים וסוגי לקוחות שאינם גלויים בגרפים ובסטטיסטיקות באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה ושיטות קיבוץ אשכולות. אלה יוצרים אשכולות של התרחשויות דומות ומצביעים על הגורם המכריע.
הם חושפים גורמים המשפיעים על דפוסי מכירות קודמים ומבצעים תחזיות על ידי לימוד נתונים ראשוניים. שלב אחרון זה מוביל לסחורות ונהלים חדשים, לא רק למידע. זיהוי גורמים כגון סוגי הלקוחות שרכשו את המזגנים, סיבות לכך שאיש המכירות לא הצליח להמיר את הלידים, או אם הצרכנים לא היו מרוצים מהמוצרים שלנו,
7. על קצה המזלג, חזור על התהליך.
כל יוזמה של החברה חייבת לבסס את שוויה במהירות כדי להצדיק את עמדתה. יוזמות הנתונים דומות. הפרויקט עשוי להסתיים במהירות ולקבל תוצאות על ידי חיסכון בזמן טיוב נתונים והעשרה. זהו השלב האחרון בפרויקטים של ניתוח נתונים והוא חיוני למחזור חיי הנתונים.
כדי לבצע פרויקט מסד נתונים ראשון זה, עליך לקבל את העובדה שהאסטרטגיה לעולם לא תהיה "שלמה". יש לבדוק, לאמן אותו מחדש ולהוסיף לו תכונות כדי לשמור עליו שמיש ומדויק. עבודתו של אנליסט נתונים אף פעם לא נגמרת, מה שהופך אותה לכל כך מסקרנת.
לאחר שעבר את כל השלבים הללו, אנליסט הנתונים יכול לגלות מדוע המכירות ירדו ומה לעשות הלאה.
למד אודות: ניתוח תמחור
מסקנה
בפרויקטים של ניתוח נתונים, פיתוח תכנון ונוהל מוצקים הוא חיוני כדי להניע את הפרויקט שלך. בלוג זה כיסה מספר שלבים מרכזיים שיעזרו לך ליצור פרויקט ניתוח נתונים מוצלח. שבעת תהליכים אלה יעזרו לך להפיק את המרב מכל פרוייקט תוך צמצום שגיאות אפשריות.
ניתוח נתונים וניתוח נתונים הם דיסציפלינות קרובות הכרוכות בחילוץ תובנות מנתונים, אך הן שונות בהיקפן ובגישה. ניתוח נתונים בוחן בעיקר נתונים כדי לזהות מגמות, דפוסים וקשרים, תוך התמקדות בתובנות תיאוריות.
QuestionPro יכול לסייע לך הן עם תוכנת הסקרים והן עם הקהל. יש לנו הכל. יש לנו B2B, B2C ונישה. יש לנו רמות אבטחה מרובות כדי לחסל אומרי כן, מגיבים לא קשובים, כתובות IP זהות וכו ', לפני גישה לסקר הראשי.
שאלות נפוצות
פרויקט ניתוח נתונים כולל איסוף, ניתוח ופירוש נתונים כדי לקבל תובנות ולקבל החלטות מושכלות.
פרויקטים של ניתוח נתונים חשובים מכיוון שהם עוזרים לארגונים למנף נתונים כדי לשפר את קבלת ההחלטות, לזהות הזדמנויות ולהשיג יתרון תחרותי.
השלבים העיקריים בפרויקט ניתוח נתונים כוללים הגדרת יעדים, איסוף והכנת נתונים, ניתוח הנתונים, פירוש התוצאות ויישום תובנות.
הכישורים הנדרשים לפרויקט ניתוח נתונים כוללים תכנות, מניפולציה של נתונים, ניתוח סטטיסטי, תצוגה חזותית של נתונים ופתרון בעיות.
