La Data Science si occupa di dati ed è molto utile in questi giorni nell'analisi e nell'apprendimento automatico. I metodi di Data Science e Business Intelligence aiutano a scoprire modelli e osservazioni utili e produttivi.
EDA esplora i dati e ci aiuta a scoprire aspetti completamente nuovi dei dati. Nel campo degli affari, l'equazione principale è massimizzare i profitti e aumentare l'efficienza del business. La business intelligence si occupa di elaborare attraverso i dati e di trarre utili conoscenze e intelligenze manageriali.
I dati e le conclusioni, utilizzati in modo efficiente, possono aumentare molte volte la redditività di un'azienda. La corretta implementazione aiuta a trasformare il piano statico in un sistema non solo efficiente ma anche pronto per il futuro. Questo è il vantaggio dell'utilizzo della scienza dei dati. Il sistema/modello non è solo predisposto, ma è anche predisposto con dati ed esperienze del passato che gli consentono di funzionare in modo efficiente e di adattarsi secondo le esigenze richieste.
Perché la scienza dei dati?
Sappiamo che la scienza dei dati è una miscela di strumenti, logiche, tecniche e algoritmi di apprendimento automatico che hanno l'obiettivo di decodificare schemi nascosti e arrivare a conclusioni da dati grezzi. La Data Science può essere utilizzata per spiegare cosa sta succedendo elaborando la cronologia dei dati.
La scienza dei dati ha trovato impiego in molti aspetti della nostra vita quotidiana, viene utilizzata per prevedere il tempo, nella previsione del mercato azionario, nelle scienze della salute, nella finanza, nella logistica, nella previsione delle vendite e molti altri. L'uso della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico migliorerà sicuramente l'implementazione della business intelligence. Ciò porterà a una maggiore efficienza delle imprese ea una migliore pianificazione strategica.
L'analisi può essere definita come il processo di modellazione e trasformazione dei dati per trarre conclusioni e prendere decisioni migliori. Spesso è facile raccogliere una grande quantità di dati, ma applicarli per scopi significativi rimane una sfida.
In un articolo del 2015 di McKinsey, hanno affermato che i rivenditori che utilizzano Data Analytics su larga scala all'interno dell'organizzazione potrebbero aumentare i propri margini operativi di oltre il 60%. Microsoft Power BI ha ora milioni di utenti, il che spiega che c'è una tendenza crescente all'utilizzo dei dati per sfruttare le decisioni aziendali.
Processo decisionale basato sui dati
La scienza dei dati consiste in vari metodi e processi che supportano e guidano l'estrazione di informazioni e conoscenze dai dati grezzi. La Data Science, se utilizzata correttamente, ha vaste applicazioni nel mondo degli affari.
Un analista aziendale lavorerà con l'amministrazione aziendale e prenderà parte all'EDA, che è un approccio per analizzare i set di dati, riassumerne le caratteristiche principali, lavorare con i dati e perfezionare i dati in modo che possano essere utilizzati in modo produttivo. Con grandi quantità di dati a nostra disposizione, le aziende possono prendere migliori decisioni commerciali, finanziarie e di marketing.
Se un'azienda dispone di dati precedenti su quale prodotto ha venduto bene in quale momento o in quali località, può lavorare in modo da aumentare le vendite. I Big Data aiutano molto i punti vendita al dettaglio e i venditori di beni di consumo in rapida evoluzione. Con dati corretti, possono essere prese varie decisioni importanti che possono migliorare i profitti.
Il processo decisionale basato sui dati ha molte applicazioni. Ad esempio, in Finanza, potrebbe essere trovare il modo più conveniente per utilizzare i servizi cloud o assumere nuovo personale. Oppure potrebbe essere il modo più economico per promuovere un nuovo prodotto.
Nel caso del marketing, con un processo decisionale basato sui dati, possiamo capire quali media promozionali hanno la migliore portata e ritorno sull'investimento (ROI). In caso di crescita complessiva dell'azienda, i dati possono essere utilizzati per monitorare la fedeltà dei clienti. I dati passati sui clienti possono essere portati e analizzati per scoprire i dati demografici dei clienti più fedeli.
Scienza dei dati in azione
La scienza dei dati viene applicata ampiamente in tutte le aree funzionali delle aziende. Le società finanziarie lo utilizzano per il punteggio del credito, il trading, il rilevamento delle frodi e la gestione del database.
Grandi aziende come Amazon e Walmart utilizzano la scienza dei dati in vari campi: dal marketing alla gestione della catena di approvvigionamento, dalla previsione delle richieste alle risorse umane. Molte aziende sono diventate società di data mining dedicate che si occupano solo di data science.
Facciamo un esempio. Supponiamo che sia un periodo festivo in India, il periodo festivo in India mostra una tendenza molto alta dello shopping di moda nei clienti indiani.
Diciamo ora che Myntra vuole aumentare le sue vendite in questa stagione. Quindi prenderanno i dati dei precedenti, diciamo 5 anni, e controlleranno quali prodotti o quale tipo di prodotti sono stati venduti di più e li sovraccaricheranno in modo che non si esauriscano, aumentando così le loro vendite.
Quindi, qual è la tabella di marcia per analizzare grandi quantità di dati?
Possiamo isolare 6 passaggi.
Raccolta dati
Archivio dati
Pulizia dei dati
Analisi dei dati
Visualizzazione
Il processo decisionale
Raccolta dati, per le aziende passerà le vendite, i dati dei clienti passati, il database di prodotti o servizi, il rendimento di un particolare prodotto o servizio e simili.
Data Storage terrà traccia di tutti i dati, le grandi aziende lo fanno continuamente e per qualsiasi azienda emergente, qualsiasi azienda di data mining può farlo per loro.
La pulizia dei dati comprenderebbe la rimozione di dati e voci errati che causerebbero problemi negli algoritmi di apprendimento automatico. Sono disponibili vari metodi e tecniche di pulizia dei dati.
Le parti più importanti, l'analisi e la visualizzazione dei dati, vengono utilizzate per decodificare i modelli nei dati e trovare elementi conclusivi. I passaggi finali sarebbero raccogliere conclusioni rilevanti dai dati e arrivare a una decisione. L'obiettivo di utilizzare decisioni basate sui dati nel Business deve massimizzare i profitti e migliorare l'efficienza del business.
Come viene implementato nel settore
I dati sono presenti ovunque, i team di dati e analisi delle aziende raccolgono dati da varie fonti. Potrebbe essere Web Analytics, database di applicazioni, moduli di feedback dei clienti, piattaforme di BI e molti altri.
Ad esempio, ogni volta che valutiamo un acquisto Amazon e forniamo una recensione, generiamo 2 tipi di dati: uno è la valutazione che è un dato categorico e il testo della recensione che aiuterà nell'analisi del testo, nell'analisi del sentimento e in altre attività di PNL.
Allo stesso modo, supponiamo di utilizzare un servizio di consegna di cibo come Zomato, stiamo generando una grande quantità di dati. Ciò include i dati sulla posizione, il prezzo, i nostri interessi alimentari, le abitudini di pagamento (carta, Netbanking, contrassegno, ecc.). Tutti questi dati sono estremamente vantaggiosi per le aziende. Con tutti i dati che le aziende possiedono, si tratta di un'implementazione efficace.
Un esempio di vita reale sarebbe come Walmart fa scorta prima di qualsiasi probabile calamità naturale. Prima dell'uragano Frances nel 2004, i dirigenti di Walmart volevano scoprire quali tipi di articoli avrebbero dovuto tenere alla rinfusa. I loro team di dati hanno esaminato i dati passati degli acquisti per scoprire che tipo di articoli avrebbero venduto di più.
Si è scoperto che le crostate alla fragola e la birra sono i prodotti alimentari più acquistati negli articoli sich. Dopo i temporali, spesso c'è la possibilità di interruzioni di corrente e disturbi alla linea del gas per lunghi periodi, le crostate alla fragola sono molto popolari in quanto non hanno bisogno di riscaldamento e durano a lungo. E birra solo per rilassarsi. Walmart ha reso felici i floridiani mantenendo un'ampia scorta di pop-tarts e birra e loro stessi hanno realizzato buoni profitti.
UPS è una delle più grandi società di consegna pacchi al mondo. UPS sfrutta anche i dati per ottimizzare il trasporto dei pacchi. I loro strumenti di pianificazione della rete (NPT) utilizzano l'apprendimento automatico per risolvere le sfide logistiche e di trasporto, come il modo in cui i pacchi devono essere instradati, pianificati e quando devono essere consegnati. L'IA suggerisce anche i percorsi da sola. Secondo quanto riferito, la piattaforma ha risparmiato milioni di dollari per UPS.
Un buon EDA aiuta molto
Dopo che i dati sono stati elaborati e perfezionati, è possibile eseguire l'EDA su tali dati. Viene utilizzato per eseguire indagini sui dati, trovare schemi, scoprire anomalie, utilizzare le statistiche per arrivare a conclusioni. I miglioramenti nel calcolo hanno portato a sviluppi nell'EDA.
Display a risoluzione migliore, interfacce utente sofisticate, display 4K hanno reso EDA un'esperienza più piacevole. Sono finiti i giorni in cui dovevi tracciare un grafico a barre su carta millimetrata. Ora puoi semplicemente condividere il dashboard di Power BI con il team.
Grafici, grafici e dati visivi forniscono preziose conclusioni su come procedere. I dati abbondanti disponibili in questi giorni possono essere applicati e scoperte e approfondimenti possono essere ottenuti dai dati altamente dettagliati.
EDA è molto prezioso dal punto di vista della scienza dei dati, per assicurarsi che i risultati che vengono prodotti siano validi e applicabili ai contesti aziendali desiderati. L'EDA consente la valutazione sistematica del contenuto di un campo dati e la sua interazione con altri campi dati, che è spesso la metrica chiave che rappresenta il comportamento o i dati che l'azienda vuole analizzare o prevedere (es. età del cliente, spesa del cliente, vendita di un particolare prodotto in una determinata area, ecc.).
Questi metodi aiutano a identificare potenziali cause di comportamento, identificare punti dati potenzialmente problematici o spuri e sviluppare ipotesi da testare che modelleranno la loro analisi e la strategia di sviluppo del modello.
Attraverso i metodi EDA, le ipotesi vengono convalidate e vengono identificati i modelli, il che aiuta a comprendere il problema e la selezione del modello. Ciò garantisce un'analisi di alta qualità e convalida che i dati sono stati generati nel modo previsto.
Migliorare la pianificazione strategica nelle organizzazioni
Il successo del data mining e del lavoro con i dati porterà a un'EDA efficiente, che fornirà migliori strategie di business alle aziende, aiutando nella gestione strategica, nel processo decisionale efficiente, nella gestione della catena di fornitura e quindi darà all'azienda un vantaggio competitivo rispetto alle altre.
Ciò si rifletterà nella performance netta dell'economia in termini di profitti. La pianificazione strategica di successo nelle organizzazioni mira al futuro desiderato, agli obiettivi o al raggiungimento dell'obiettivo desiderato. Si tratta di dare uno sguardo al quadro più ampio e ottimizzare il corso delle azioni.
Armati di dati, numeri, statistiche, previsioni e altri approfondimenti, i preparativi vengono effettuati dall'aspetto della Data Science. Questo dà senza dubbio un ulteriore vantaggio. Diciamo ad esempio, in un'azienda se sono previsti tutti i parametri del mercato e le vendite dei suoi prodotti, sono in grado di aggregare i loro metodi in un unico piano aziendale centralizzato, struttura organizzativa e budget predefinito. Tutto questo si conclude nella gestione efficiente dell'azienda.
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