Data Analytics Projecten: Een stap-voor-stap handleiding

Het is nooit eenvoudig om te bepalen waar je moet beginnen met data-analyseprojecten.

1. Word je aan het begin van een project voortdurend geconfronteerd met een aantal vragen, zoals wat zijn de doelstellingen van het project?
2. Hoe kan ik meer te weten komen over de informatie?
3. Wat zijn de problemen die je probeert aan te pakken?
4. Wat zijn de mogelijkheden voor een oplossing?
5. Welke vaardigheden zijn vereist?
6. Hoe ga je je model beoordelen en vooral, waar ga je beginnen?

Nou! Het ontwikkelen van een degelijke planning en procedure is een cruciale eerste stap om je project van de grond te krijgen. We moeten ons altijd houden aan een goed gedefinieerd proces bij het maken van een gegevensmodel. In deze blog bespreken we een aantal belangrijke stappen om je te helpen een succesvol gegevensanalyseproject op te zetten.

Wat is een data-analyseproject?

Op het meest basale niveau houden data-analyseprojecten in dat historische en huidige projectgegevens worden gebruikt om efficiënte beslissingen te kunnen nemen over de oplevering van een project.

Dit omvat het volgende:

• Beschrijvende analyse biedt informatie op de meest efficiënte manier. Om beter te begrijpen wat er gebeurt en wat er is gebeurd, kun je de huidige informatie beschrijven of samenvatten met behulp van bestaande analysetools.
• Diagnostische analyses kijken terug naar eerdere prestaties om te bepalen wat er mis ging. Analytische dashboards zijn vaak het resultaat van de analyse.
• Predictive analytics is een methode om toekomstige prestaties te voorspellen op basis van historische gegevens. Voorspellende analyses en op machine learning gebaseerde modellen worden gebruikt om te anticiperen op de waarschijnlijke uitkomst.
• Voorgeschreven analyse is een vorm van voorspellende analyse waarbij één of meer noodzakelijke stappen voor het onderzoeken van gegevens worden aanbevolen.
• Sentimentanalyse kijkt naar digitale teksten om te bepalen of ze een positieve, negatieve of neutrale emotionele toon hebben. Bedrijven beschikken tegenwoordig over veel tekstgegevens, zoals e-mails, chatlogs, beoordelingen en opmerkingen en berichten op sociale media.

Hoe mensen data science projecten en data science gebruiken, kan invloed hebben op hoe projecten worden opgeleverd. Zowel gegevens als technologie kunnen ons helpen onze projecten beter te beheren door onze besluitvorming te ondersteunen en de voltooiing van projecten te vergemakkelijken. Gegevens en technologie zijn in feite cruciale onderdelen van projectsucces.

In studies naar projectsucces denkt meer dan 70% van de projectprofessionals dat ze essentieel zijn. Hier kun je meer te weten komen over de factoren die projecten helpen slagen.

Belang van gegevensanalyseprojecten

Maak je je zorgen over waar je kunt werken als je geen ervaring hebt? Je hebt ervaring nodig om een baan te krijgen, maar je kunt geen ervaring opdoen zonder een baan. Wat moet je dan doen?

Als dat het geval is, kunnen projecten de oplossing zijn omdat ze je praktijkervaring geven. Omdat gegevens steeds belangrijker worden in elk deel van het leven, in elke regio en in elk bedrijf, zijn er veel projecten voor verkennende gegevensanalyse.

• Het starten van een project is het eerste wat je moet doen als je alle mogelijkheden van verkennende gegevensanalyse wilt leren kennen. Bij een sollicitatiegesprek voor een baan als data-analist wordt je geschiktheid beoordeeld aan de hand van hoe goed je het hebt gedaan op het data-analyseproject.
• In deze moderne tijd zoeken bedrijven gegevensanalisten die de moeilijkheden van een bepaalde branche kennen en projecten in hun portfolio hebben die gerelateerd zijn aan die branche. Het is heel belangrijk dat je projecten laten zien hoe je je als Data Scientist hebt ontwikkeld.
• Terwijl je aan data-analyseprojecten werkt, leer je meer over kernideeën, doe je echte kennis op en doe je meer praktijkervaring op met data-analyse.
• Elke taak in de datavisualisatiewetenschap begint met het evalueren van gegevens, dus elke datawetenschapper moet weten hoe hij gegevens moet analyseren. Dit is een belangrijke reden waarom praktijkervaring met data-analyseprojecten belangrijk is. Tools voor datavisualisatie zijn dus ook belangrijk.

Ideeën voor gegevensanalyseprojecten

Ben je geïnteresseerd in Data Analytics en wil je er meer over leren? Zo ja, zorg dan dat je een lijst hebt van projecten die je hebt gedaan met data-analyse om te laten zien.

Het lastige is om een baan te vinden voor je data analytics portfolio, vooral als je nieuw bent op dit gebied. Eerst moet je beslissen met welk niveau van data-analyseprojecten je akkoord gaat. Vervolgens kun je kiezen of je wilt beginnen met projecten voor beginners, gevorderden of vergevorderden.

1. Beginnersniveau

De voorbeelden van data-analyseprojecten in dit deel zullen mensen helpen die net beginnen. Deze projecten maken geen gebruik van zware toepassingsmethoden of ingewikkelde algoritmen, zodat je gemakkelijk vooruit kunt.

2. Gemiddeld niveau

Op dit niveau vereisen projecten het werken met grote gegevensclusters en een grondige kennis van machine learning, data cleaning en mining. Hierdoor kunnen de projecten in het tussenliggende deel worden uitgevoerd door mensen die deze ideeën begrijpen.

3. Gevorderd niveau

Dit deel is voor professionals die in hun werk werken met neurale netwerken en hoog-dimensionale gegevens. Het geavanceerde gegevensanalyseproject is voor creatieve mensen met de vaardigheden om dergelijke taken uit te voeren.

De gids voor gegevensanalyseprojecten

We onderzoeken het volledige raamwerk voor data-analyse, waarbij we u door elke fase van de levenscyclus van het project leiden en de essentiële vaardigheden en vereisten schetsen. Deze zeven processen voor initiatieven op het gebied van data-analyse helpen je om het maximale uit elk project te halen en de kans op fouten te verkleinen.

Stel dat XYZ Enterprise een bedrijf is dat huishoudelijke apparaten verkoopt. Deze zomer verkochten ze niet zoveel airconditioners als hun verkoopteam had voorspeld. Door een toegewijde persoon aan te stellen, besloten ze te onderzoeken waarom deze daling in de verkoop plaatsvond. Laten we eens kijken hoe deze analist te werk moet gaan om het resultaat van deze kwestie te bepalen.

1. De industrie herkennen

Begrijpen welk bedrijf of welke activiteit uw dataproject ondersteunt, is de eerste stap in elk succesvol data-analyseproject. Wil je project succesvol zijn, dan moet het voldoen aan een redelijk en specifiek organisatiedoel. In ons geval zou dat de daling van de verkoop van airconditioners deze zomer zijn.

Het downloaden van een enorme, open dataset is niet genoeg om de datastructuur te begrijpen. Om inspiratie, richting en een doel te hebben, moet je een duidelijk datadoel definiëren: een vraag die beantwoord moet worden is noodzakelijk in de beginfase. Deze fase lijkt misschien onbelangrijk als je aan een privéproject werkt of een dataset of API onderzoekt. De aangewezen onderzoeker kent het bedrijfsdomein en weet precies hoe het bedrijf functioneert.

2. Verkrijg uw informatie

Het is tijd om naar je gegevens te gaan zoeken, wat het tweede deel is van elk data-analyseproject. Je moet informatie uit verschillende bronnen verzamelen om een fantastisch dataproject te ontwikkelen.

Een van de manieren waarop de analist gegevens kan verkrijgen, is door de IT- en datateams te vragen om toegang te krijgen tot databases. Een andere manier om dit te overwegen is om API’s toegankelijk te maken voor alle tools en gegevens die het bedrijf gebruikt, zoals zijn CRM. De meeste CRM-systemen hebben een point-of-sale systeem dat verkoopgegevens van winkels of distributeurs verzamelt en opslaat. Indien nodig kan de analist online op zoek gaan naar gratis gegevens om de gegevens van het bedrijf aan te vullen.

3. Onjuiste gegevens onderzoeken en verwijderen

De volgende stap, het voorbereiden van gegevens, neemt een groot deel van de tijd van een gegevensproject in beslag. De derde stap van je data-analyseproject begint nadat je je gegevens hebt verkregen. Door diep te duiken, kan de gegevensanalist bepalen wat hij heeft en hoe hij het kan gebruiken om zijn oorspronkelijke doel te bereiken. En ga door met het interviewen van bedrijfspersoneel, het IT-team of een andere groep om de betekenis van alle variabelen in hun oorspronkelijke gegevens beter te begrijpen.

Vervolgens worden de gegevens opgeschoond. Meestal moet de analist verkeerd gespelde woorden corrigeren, een aangepaste variabele maken of ontbrekende gegevens verwerken. Verkoopdatasets bevatten veel door gebruikers ingevoerde gegevens, waardoor de kans op verkeerd gespelde of onjuiste gegevens toeneemt. Verkeerde modelnummers, onjuiste prijzen of hoeveelheden van producten en verkeerde onderhoudsinformatie zijn enkele van de problemen die de analist zal behandelen voordat hij naar de volgende stap gaat. Ten slotte controleert de onderzoeker elke kolom om er zeker van te zijn dat de gegevens schoon en uniform zijn.

4. Dataset verbetering

Nu de gegevens schoon zijn, is het tijd om ze aan te passen zodat de analist er het maximale uit kan halen. Ze moeten beginnen met het gegevensverrijkingsgedeelte van het project door de verschillende bronnen en teamlogs te combineren om tot de essentiële delen van de gegevens te komen. Een manier om dit te doen is door een tijdcomponent aan de gegevens toe te voegen, zoals:

• Delen van een datum ophalen – maand, uur, dag van de week, week van het jaar waarin een airconditioner werd verkocht.
• Het verschil vinden tussen twee kolommen met datums – de duur dat een airconditioner werd verkocht en vervolgens werd teruggebracht voor onderhoud
• Het markeren van nationale feestdagen – dagen waarop de winkel gesloten was of de verkoper een vrije dag had.

Datasets samenvoegen is een andere techniek om gegevens te verbeteren door kolommen van de ene naar de andere te verplaatsen. De verkoopgegevens worden vaak gescheiden gehouden van de modelinformatiegegevens. Het combineren van de twee datasets resulteert in extra relaties tussen de datasets. Dit is een integraal onderdeel van elk onderzoek, maar het kan niet eenvoudig zijn met meerdere bronnen. Met sommige programma’s kun je gemakkelijk gegevens ophalen of datasets verbinden op basis van specifieke criteria.

De analist moet onbedoelde vooroordelen of andere ongewenste patronen vermijden tijdens het verzamelen, verwerken en wijzigen van gegevens. Datamanipulatie zorgt ervoor dat datasets geen vooroordelen reproduceren of versterken die kunnen leiden tot bevooroordeelde, ongerechtvaardigde of oneerlijke uitkomsten.

5. Inzichtelijke visuals creëren

Zoals eerder vermeld, heeft het samenvoegen een buitengewone dataset (of veel datasets) opgeleverd om in deze stap te onderzoeken en inzichtelijke grafieken te genereren. Visualisatie is het volgende niveau van elk data-analyseproject bij het werken met enorme hoeveelheden gegevens.

Het uitdagende aspect is dat je in je grafieken kunt duiken en vragen over een inzicht kunt beantwoorden. Grafieken kunnen de gegevens verbeteren en fascinerende kenmerken bieden. Als je alle gegevens op een kaart plaatst, kan blijken dat sommige geografische zones informatiever zijn dan landen of steden.

Via eenvoudige lijndiagrammen kunnen gegevensanalisten zien hoeveel producten er in een bepaalde periode zijn verkocht, welk model het meest is verkocht en een onderscheid maken tussen de verkoopcijfers van vorig jaar en dit jaar. Op dezelfde manier kan de analist de verkooptrends en -patronen onderzoeken om inzicht te krijgen in het onderzoeksdoel.

6. Voorspellen is de sleutel tot succes.

In de zesde fase van het gegevensproject begint de pret. Analisten kunnen modellen ontwerpen om patronen en klanttypes te detecteren die niet zichtbaar zijn in grafieken en statistieken met behulp van machine learning-algoritmen en clustermethoden. Deze vormen clusters van gelijkaardige voorvallen en geven aan welke factor cruciaal is.

Ze ontdekken factoren die verkooppatronen uit het verleden beïnvloeden en maken prognoses door voorlopige gegevens te bestuderen. Deze laatste fase leidt tot nieuwe goederen en procedures, niet alleen tot informatie. Factoren identificeren zoals het type klanten dat de airconditioners kocht, redenen waarom de verkoper de leads niet kon omzetten of als de consumenten ontevreden waren over onze producten,

7. Kortom, herhaal het proces.

Elk bedrijfsinitiatief moet snel zijn waarde bewijzen om zijn positie te rechtvaardigen. Gegevensinitiatieven zijn vergelijkbaar. Het project kan snel worden afgerond en resultaten opleveren door tijd te besparen op het opschonen en verrijken van gegevens. Dit is de laatste stap van data-analyseprojecten en is cruciaal voor de levenscyclus van gegevens.

Om dit eerste databaseproject te volbrengen, moet je accepteren dat de strategie nooit “af” zal zijn. Het moet worden herzien, bijgeschoold en er moeten functies aan worden toegevoegd om het bruikbaar en nauwkeurig te houden. Het werk van een data-analist is nooit af en dat maakt het zo boeiend.

Na het doorlopen van al deze stadia kon de gegevensanalist erachter komen waarom de verkoop daalde en wat hij vervolgens moest doen.

LEER OVER: Prijsanalyse

Conclusie

Bij data-analyseprojecten is het ontwikkelen van een degelijke planning en procedure cruciaal om je project van de grond te krijgen. In deze blog zijn verschillende belangrijke stappen besproken die je kunnen helpen bij het opzetten van een succesvol gegevensanalyseproject. Deze zeven processen helpen je om het meeste uit elk project te halen en mogelijke fouten te beperken.

Data Analytics en Data Analysis zijn nauw verwante disciplines die te maken hebben met het extraheren van inzichten uit gegevens, maar verschillen in omvang en aanpak. Data-analyse onderzoekt voornamelijk gegevens om trends, patronen en relaties te identificeren, waarbij de nadruk ligt op beschrijvende inzichten.

QuestionPro kan u helpen met zowel de enquêtesoftware als het publiek. We hebben alles. We hebben B2B, B2C en niches. We hebben meerdere beveiligingsniveaus om ja-zeggers, onoplettende respondenten, identieke IP-adressen, enz. uit te sluiten voordat ze toegang krijgen tot de hoofdpeiling.

LEER MEER GRATIS PROEF

Veelgestelde vragen (FAQ’s)