– Annons –
Data är som pengar nu, och under de kommande dagarna kan vi kanske använda data som valuta för att köpa varor och tjänster. Förutom spekulationer har vi mycket data som vi tillhandahåller till olika tjänster för att göra det bättre. Även om vissa data används för att visa reklam för oss, betyder det inte att all information vi tillhandahåller används för reklamändamål. Eftersom vi har en mycket stor mängd data kan rätt behandling av dessa data ge extraordinära nya resultat för att göra våra liv bättre.
Just nu har vi mycket data för analytiska ändamål och mängden data för analys fortsätter att öka, vilket i slutändan kommer att göra dataanalysprocessen effektivare. Dataanalys handlar om korrekt hantering av massdata med hjälp av speciella statistiska och analytiska verktyg för att förvandla dessa data till meningsfull information och slutföra en eller flera uppgifter. Dataanalys kanske inte är så lätt som du tror. Men om det görs på rätt sätt kan det leda till intressanta nya saker och idag kommer jag att prata om omfattningen av dataanalys, eller hur Data Analytics kan hjälpa oss att skapa en bättre framtid för oss själva och nästa generation som kommer.
Men innan vi förstår omfattningen av dataanalys, låt oss titta på de grundläggande stegen för dataanalys innan informationen används för något användbart. Dataanalysstegen kan delas upp i fem uppgifter, och här är en förklaring av var och en.
Förstå syftet eller kraven
Precis som allt vi gör i våra liv har flera mål, måste dataanalys också ha några tydliga mål. Detta är i princip det viktigaste och viktigaste steget. Eftersom det finns mycket data tillgängligt kommer en liten ändring av mål att leda till ytterligare datakrav och om dina mål av någon anledning reduceras är det inget att göra den extra uppgiften att samla in onödiga data för det ändamålet. som du inte har. Så måste syftena och målen för dataanalys göras tydliga på alla möjliga sätt.
Datainsamling
Data är råvaran när det gäller dataanalys. Beroende på dina mål måste data samlas in från rätt källor för att slutföra din uppgift. Om du vill starta ditt eget företag kan du samla in information om vad majoriteten letar efter. Om du vill erbjuda vissa hälsovårdstjänster kan du samla in data från sjukhus och andra platser och så vidare. Så datainsamling är nästa viktigaste steg och du bör alltid välja relevant källa för att samla in dina data innan du startar Analytics-uppgiften.
Filtrera data
Beroende på vilken typ av data du har samlat in enligt ditt syfte kan de flesta data som du har samlat inte vara till nytta och om du lagrar dem i ett system som kommer att bromsa analysprocessen med det specialverktyg du använder. När du samlar in textdata kommer det att finnas mycket onödiga data och vilken typ av data du har att göra kommer att finnas vissa onödiga data som du måste filtrera med hjälp av några specialverktyg tillgängliga. Du kanske måste ta hjälp av professionella dataanalyser för den här uppgiften, och naturligtvis är detta ett viktigt steg för att filtrera bort onödig information och bara lagra användbar.
Dataanalys
Nu kommer den mest efterlängtade dataanalysen, som inkluderar allt från att hitta mönster i data till att dra slutsatser och allt däremellan. Det här är steget när du får svar på alla dina frågor och data konverteras till lite användbar information som senare kan användas för bättre och mer sofistikerade former av Analytics. Körsbäret på pajer är i detta steg du på väg att få dina resultat. Nu kan du få den slutliga informationen på olika sätt beroende på typen av data och hur du vill.
Rita en sammanfattning
När uppgifterna har samlats om, omvandlas data till information och är redo att presenteras, måste uppgifterna vara tillgängliga för oss på ett meningsfullt sätt för att dra några slutsatser för att använda den tillgängliga informationen och utföra några uppgifter. Beroende på typ av information kan den representeras grafiskt eller i tabellform och det beror på de krav vi har och mängden data som behandlas. Först efter detta steg kan den tillgängliga informationen konverteras till flera andra format som kan matas in i olika system för maskininlärning, business intelligence och andra användningsområden som jag kommer att diskutera senare.
Så de anpassar applikationer relaterade till dataanalys. Beroende på hur exakt du vill använda den tillgängliga informationen du får kan det involvera flera steg och det beror också på vilken typ av data du har att göra med.
Låt oss nu titta på flera sätt, Data Analytics kan vara användbart under nästa århundrade och för kommande generationer på olika sätt.
Data Mining
Data mining är inte en ny term i teknologiens värld och är en av de mest produktiva Data Analytics-applikationerna. Data mining hänvisar i princip till att ta reda på mönster i tillgängliga data som kan vara användbara för att fatta användbara beslut som rör affär, styrning och alla andra steg i livet.
Exempelvis kan data mining användas för att studera komplexa mönster och fatta unika beslut, till exempel vilka produkter som kan vara av intresse för kunder inom vissa områden vid vissa tider av året och så vidare. Datamining är en användbar implikation av dataanalys, som kan överväga en hel del data och använda några speciella algoritmer och statistiska verktyg för att fatta beslut.
Datavisualisering
Jag har redan pratat om hur visualisering av data är en viktig aspekt när det gäller dataanalys. Datavisualisering är implikationen av dataanalys, vilket kan vara användbart för att representera mycket stora datamängder på ett visuellt vänligt sätt med hjälp av diagram, grafer och andra grafiska element. Beroende på syftet med dataanalys i ett företag eller organisation kan datavisualiseringsuppgifter utföras på olika sätt och datavisualisering kan också användas som ett verktyg för att fatta viktiga affärsbeslut. Vissa program kan också vara tillräckligt smarta för att framhäva de mest användbara informationsbitar som erhålls samtidigt som de presenterar data visuellt, vilket också kan vara lika användbart i olika organisationer och företag för att fatta beslut.
Textanalys
Data hänvisar inte bara till siffror. Användbar information kan också komma från text och detta kan uppnås med hjälp av några specialverktyg. Data från text kan användas för olika uppgifter och mycket användbar information kan också härledas från text, som senare kan användas för AI-baserat språkinlärning, och mycket mer.
Nästa är textanalys, alias. Brytningstext som används för att lära sig AI-baserade språk kan också låta maskiner reagera på mänskligt språk. Dessutom kan gruvtekst också vara användbart för att förstå ens känslomässiga tillstånd genom att hitta mönster i skrivna texter i olika känslomässiga tillstånd, av en eller en grupp människor. Så att upprätthålla komplexiteten i gruvdrift av separata texter är utan tvekan ett kraftfullt verktyg i dataanalys.
Business Intelligence
Dataanalys kan också vara mycket användbar för att fatta affärsbeslut, som kan täcka allt från produktpriser till produktlanseringar, genom att förstå aktuella trender och mer. Med hjälp av dataanalys i företag kan marknadsförhållanden lätt förstås vilket i slutändan kan hjälpa affärsmän att fatta taktiska beslut för att upprätthålla vinstmarginaler och driva försäljningen.
Business intelligence i dataanalys kräver hjälp av extrahering av data, vilket kan hjälpa vårt företag att förstå mönster om de typer av produkter som kunder är intresserade av vid olika tider på året och på olika geografiska platser. Business Intelligence kan också uppnås med hjälp av datavisualisering som kan hjälpa organisationer att få bättre insikter om marknader, kundkrav och annan information som behövs. Business intelligence är en av drivkrafterna bakom uppkomsten och mer praktisk användning av Analytics Data.
Hälsa förutsägelse
Nästan 2,1 miljoner människor dog av en hjärtattack 2015 i Indien. Det är ett stort antal, och det är när Analytics Data kan vara användbara för att göra hälsoförutsägelser för att hjälpa patienter vidta försiktighetsåtgärder för att förhindra hjärtattacker eller andra dödliga sjukdomar. Även om människors hälsa inte kan förutsägas med procentuell noggrannhet kan användning av historiska data för att koppla symtom med faktiska sjukdomar vara användbart och kan hjälpa läkare att veta vad patienter strävar efter, och detta kan uppnås med hjälp av dataanalys. Data från alla sjukhus över hela världen kan samlas in för att genomföra studier som kan hjälpa till att bygga smarta datorsystem, vilket kan vara användbart för att bättre behandla patienter. Läkaren kan också hitta historiska data om vilka åtgärder som bör vidtas för att få patienten till ett normalt tillstånd när symtomen inte är tillfredsställande. Med smarta enheter som kan bäras tillsammans med dataanalys kan läkare ta reda på när fysiologiska parametrar bryter normalt och vad som kan orsaka dem genom att titta på historiska data. Detta kan hjälpa läkaren att vidta omedelbara åtgärder för att återställa patientens normala tillstånd.
Göra väderprognoserna mer exakta
Det spelar ingen roll om du Google Assistant ger dig fel information om det regnar imorgon eller inte. Men väderkatastrofer kan leda till okontrollerbara katastrofer och människor är mycket svaga och svaga när det gäller att hantera väderapokalyp. Det bästa sättet att bekämpa vädret är att ordna för att minimera så många katastrofer som möjligt.
Det är när Analytics Data spelas in. Även om det finns smarta sensorer, som automatiskt kan spåra väderkatastrofer, även om små saker går fel, kan data från sensorer tillsammans med intelligent dataanalys också vara användbara för mer exakt och exakt väderprognos och kan i slutändan rädda mänsklig civilisation en dag . Med hjälp av Data Analytics kan många parametrar övervägas, som kan hjälpa väderprognosstationer att utföra väderprognoser i god tid, vilket kan hjälpa regeringar att planera räddningsinsatser eller vidta åtgärder långt innan krisen börjar.
Bättre styrning
Förutom alla de olika sätten, som jag har nämnt här, där Analytics-data kan vara användbara, kan de också vara användbara när det gäller styrning. När det gäller styrning inkluderar det allt från bättre trafikledning till att förstå medborgarnas klagomål till att erbjuda bättre tjänster.
I den aspekten kan dataanalys göra nya genombrott. Med hjälp av data mining och textanalys och med datoravsedd språkförståelse kan regeringen ta reda på de problem som medborgarna möter, och det är när dataanalys kan göras så att problemet kan lösas så snart som möjligt och till och med låter regeringen lansera mer medborgarcentrerade tjänster.
Dataanalysens framtid
Framtiden kommer att se användningen av kvantdatorer, som är mycket kraftfullare än traditionella datorer, och de kan utföra många uppgifter. När det gäller dataanalys flera hundra gånger snabbare än vår traditionella dator.
Således kan kvantberäkning göra världen till en bättre plats, och dataanalys kommer att vara hjärtat i ett system som har potential att driva kvantdatorer. Förutom alla de olika sätten, som jag nämnde här, där Data Analytics kan vara användbara, kan vi till och med hitta ett antal olika fält, där Data Analytics kan skapa mirakel, särskilt när maskininlärning och artificiell intelligens kommer att öka hastigheten och kommer att bli huvudströmmen .
Jag går inte in på många tekniska detaljer om hur Analytics Data kan vara användbara eller namnger inga verktyg som kan användas för dataanalysändamål. Den här historien har gett dig en grundläggande uppfattning om vad Analytics Data är och hur det kan vara användbart. Så det är de platser där Data Analytics kommer att förändra världen på ett bättre sätt och göra jorden till en bättre plats att bo. Har du en fråga om dataanalys? Kommentera gärna samma sak nedan.
