Le diverse tecnichedi analisi dei dati includono descrittiva, esplorativa, inferenziale, predittiva, causale e meccanicistica. Ecco cosa devi sapere su ciascuno di essi.
L'analisi dei dati è una disciplina che si occupa di estrarre informazioni dai dati raccolti e di utilizzarle per supportare le decisioni aziendali o per identificare nuove opportunità. Con la crescita esponenziale dei dati generati dalle attività quotidiane, diventa sempre più importante utilizzare tecniche di analisi efficaci per trarre informazioni significative. In questo articolo esploreremo alcune delle migliori tecniche di analisi dei dati disponibili attualmente, comprese l'analisi descrittiva, l'analisi esplorativa, l'analisi inferenziale e l'analisi predittiva. Ti mostreremo come queste tecniche possono essere utilizzate per risolvere problemi aziendali specifici e come possono aiutarti a ottenere una comprensione più profonda dei tuoi dati. Inoltre, esploreremo alcuni degli strumenti e delle librerie disponibili in Python per aiutarti a eseguire queste analisi.
QUALI SONO LE TECNICHE DI ANALISI DEI DATI?
Analisi descrittiva
Analisi esplorativa
Analisi inferenziale
Analisi predittiva
Analisi causale
Analisi meccanicistica
Con le sue molteplici sfaccettature, metodologie e tecniche, l'analisi dei dati viene utilizzata in una varietà di campi, tra cui - affari, scienza e scienze sociali, tra gli altri. Poiché le aziende prosperano sotto l'influenza di molti progressi tecnologici, l'analisi dei dati gioca un ruolo enorme nel processo decisionale , fornendo un sistema migliore, più rapido ed efficace che riduce al minimo i rischi e riduce i pregiudizi umani .
Detto questo, esistono diverse tecbniche di analisi con obiettivi diversi. Esamineremo ognuno di seguito.
Due campi di analisi dei dati
L'analisi dei dati può essere divisa in due campi, secondo il libro R per Data Science :
Generazione di ipotesi : comporta un'analisi approfondita dei dati e la combinazione delle conoscenze del dominio per generare ipotesi sul motivo per cui i dati si comportano in un determinato modo.
Conferma dell'ipotesi - Ciò comporta l' utilizzo di un modello matematico preciso per generare previsioni falsificabili con sofisticazione statistica per confermare le ipotesi precedenti.
Tecniche di analisi dei dati :
L'analisi dei dati può essere separata e organizzata in sei tecniche, disposti in ordine crescente di complessità.
1. ANALISI DESCRITTIVA
L'obiettivo dell'analisi descrittiva è descrivere o riassumere un insieme di dati. Ecco cosa devi sapere:
L'analisi descrittiva è la primissima analisi eseguita.
Genera semplici riepiloghi su campioni e misurazioni.
Coinvolge statistiche descrittive comuni come misure di tendenza centrale, variabilità, frequenza e posizione.
Esempio di analisi descrittiva
Prendiamo ad esempio la pagina delle statistiche COVID-19 su Google. Il grafico a linee è un puro riepilogo dei casi/decessi, una presentazione e descrizione della popolazione di un determinato Paese infettato dal virus.
L'analisi descrittiva è il primo passaggio dell'analisi in cui riassumi e descrivi i dati che hai utilizzando le statistiche descrittive e il risultato è una semplice presentazione dei tuoi dati.
Tecniche di analisi dei dati 1) Analisi Descrittiva esempio python
Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi descrittiva su un set di dati:
import pandas as pd
# Carica il dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Mostra un riepilogo delle informazioni del dataset
print(data.info())
# Mostra le statistiche di base per ogni colonna numerica del dataset
print(data.describe())
# Mostra la frequenza delle occorrenze per ogni colonna categoriale del dataset
print(data.describe(include=['object']))Il codice utilizza la libreria Pandas per leggere il file "dataset.csv" e creare un oggetto DataFrame. Quindi utilizziamo i metodi info(), describe() e include=['object'] per mostrare un riepilogo delle informazioni, delle statistiche di base e delle frequenze delle occorrenze per ogni colonna del DataFrame.
Nota: Assumiamo che il tuo dataset sia salvato come un file CSV chiamato "dataset.csv" nella stessa directory del tuo script Python e che il dataset abbia le colonne necessarie per poter fare l'analisi descrittiva
2. ANALISI ESPLORATIVA (EDA)
L'analisi esplorativa comporta l'esame o l'esplorazione dei dati e la ricerca di relazioni tra variabili precedentemente sconosciute. Ecco cosa devi sapere:
EDA ti aiuta a scoprire le relazioni tra le misure nei tuoi dati.
È utile per scoprire nuove connessioni e formulare ipotesi. Guida la pianificazione della progettazione e la raccolta dei dati.
Esempio di analisi esplorativa
Il cambiamento climatico è un argomento sempre più importante poiché la temperatura globale sta gradualmente aumentando nel corso degli anni. Un esempio di un'analisi esplorativa dei dati sul cambiamento climatico implica prendere l'aumento della temperatura negli anni dal 1950 al 2020 e l'aumento delle attività umane e dell'industrializzazione per trovare relazioni dai dati. Ad esempio, puoi aumentare il numero di fabbriche, auto in circolazione e voli aerei per vedere come ciò è correlato all'aumento della temperatura. L'analisi esplorativa esplora i dati per trovare relazioni tra le misure senza identificare la causa. È molto utile quando si formulano ipotesi.
Tecniche di analisi dei dati 2) Analisi Esplorativa esempio python
Ecco un esempio di codice Python per eseguire una semplice analisi esplorativa su un set di dati:
import pandas as pd
import pandas_profiling
# Carica il dataset
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Crea un report di analisi esplorativa
profile = pandas_profiling.ProfileReport(data)
# Mostra il report in una finestra del browser
profile.to_widgets()In questo esempio utilizziamo la libreria pandas_profiling per generare un report di analisi esplorativa su un dataset che abbiamo importato usando la libreria pandas e leggendolo dal file CSV. Il report mostra una serie di statistiche, grafici e informazioni sulle colonne del DataFrame e possiamo visualizzarlo chiamando il metodo to_widgets() del profilo generato.
Il report di analisi esplorativa può aiutarci a comprendere meglio i dati, rilevare eventuali problemi o anomalie, e identificare i modelli o relazioni nascosti nei dati. Con la libreria pandas profiling possiamo generare il report in modo facile e veloce senza dover scrivere il codice necessario per generare il report da soli.
3. ANALISI INFERENZIALE
L'analisi inferenziale implica l'utilizzo di un piccolo campione di dati per dedurre informazioni su una popolazione di dati più ampia. L'obiettivo della modellazione statistica stessa consiste nell'utilizzare una piccola quantità di informazioni per estrapolare e generalizzare le informazioni a un gruppo più ampio. Ecco cosa devi sapere:
L'analisi inferenziale comporta l'utilizzo di dati stimati rappresentativi di una popolazione e fornisce una misura dell'incertezza o della deviazione standard della stima.
L' accuratezza dell'inferenza dipende fortemente dal tuo schema di campionamento. Se il campione non è rappresentativo della popolazione, la generalizzazione sarà imprecisa. Questo è noto come teorema del limite centrale .
Esempio di analisi inferenziale
L'idea di trarre un'inferenza sulla popolazione in generale con un campione più piccolo è intuitiva. Molte statistiche che vedi sui media e su Internet sono deduzioni; una previsione di un evento basata su un piccolo campione. Ad esempio, uno studio psicologico sui benefici del sonno potrebbe coinvolgere un totale di 500 persone. Quando hanno seguito i candidati, i candidati hanno riferito di avere una migliore capacità di attenzione e benessere generale con sette-nove ore di sonno, mentre quelli con meno sonno e più sonno rispetto all'intervallo dato hanno sofferto di una riduzione della durata dell'attenzione e dell'energia . Questo studio tratto da 500 persone era solo una piccola parte dei 7 miliardi di persone nel mondo, ed è quindi un'inferenza della popolazione più ampia.
L'analisi inferenziale estrapola e generalizza le informazioni del gruppo più ampio con un campione più piccolo per generare analisi e previsioni.
Tecniche di analisi dei dati 3) Analisi Inferenziale esempio python
Ecco un esempio di codice Python per eseguire una classificazione utilizzando la libreria scikit-learn:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Carica i dati
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente
X = data.drop('colonna_target', axis=1)
# Scegli la colonna target come variabile dipendente
y = data['colonna_target']
# Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Crea un modello di regressione logistica
clf = LogisticRegression()
# Addestra il modello sul set di addestramento
clf.fit(X_train, y_train)
# Fai le previsioni sul set di test
y_pred = clf.predict(X_test)
# Calcola la precisione del modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# Stampa la precisione del modello
print("Accuracy: ", accuracy)In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una classificazione utilizzando un modello di regressione logistica. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare la precisione del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo la precisione del modello.
4. ANALISI PREDITTIVA
L'analisi predittiva implica l' utilizzo di dati storici o attuali per trovare modelli e fare previsioni sul futuro. Ecco cosa devi sapere:
L'accuratezza delle previsioni dipende dalle variabili di input.
La precisione dipende anche dai tipi di modelli. Un modello lineare potrebbe funzionare bene in alcuni casi e in altri no.
Usare una variabile per prevederne un'altra non denota una relazione causale.
Esempio di analisi predittiva
Le elezioni statunitensi del 2020 sono un argomento popolare e molti modelli di previsione sono costruiti per prevedere il candidato vincente. FiveThirtyEight ha fatto questo per prevedere le elezioni del 2016 e del 2020. L'analisi della previsione per un'elezione richiederebbe variabili di input come dati storici dei sondaggi, tendenze e dati dei sondaggi attuali per restituire una buona previsione. Qualcosa di grande come un'elezione non userebbe solo un modello lineare, ma un modello complesso con determinate regolazioni per servire al meglio il suo scopo.
L'analisi predittiva prende dati dal passato e dal presente per fare previsioni sul futuro.
Tecniche di analisi dei dati 4) Analisi predittiva esempio python
L'analisi predittiva è una tecnica utilizzata per prevedere eventi futuri o valori di una variabile di interesse in base ai dati storici disponibili. Ecco un esempio di codice Python per eseguire una previsione utilizzando la libreria scikit-learn:
Copy code
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Carica i dati
data = pd.read_csv("dataset.csv")
# Scegli una colonna del dataset come variabile indipendente
X = data.drop('colonna_target', axis=1)
# Scegli la colonna target come variabile dipendente
y = data['colonna_target']
# Dividi i dati in un set di addestramento e uno di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Crea un modello di regressione lineare
regr = LinearRegression()
# Addestra il modello sul set di addestramento
regr.fit(X_train, y_train)
# Fai le previsioni sul set di test
y_pred = regr.predict(X_test)
# Calcola l'errore quadratico medio
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# Stampa l'errore quadratico medio
print("Mean Squared Error: ", mse)
In questo esempio utilizziamo la libreria scikit-learn per eseguire una previsione utilizzando un modello di regressione lineare. Dividiamo il nostro dataset in un set di addestramento e uno di test in modo da valutare l'errore quadratico medio del modello. Poi addestriamo il modello con i dati di addestramento e facciamo le previsioni con il set di test, compariamo le predizioni con i dati reali e otteniamo l'errore quadratico medio.
Come puoi vedere, l'analisi predittiva utilizza un modello matematico per prevedere un valore futuro in base ai dati storici e gli algoritmi di regressione sono molto utilizzati per questo tipo di analisi, esistono però anche altri metodi di previsione come ad esempio gli alberi decisionali, Random Forest, SVR e cosi via.
L'analisi inferenziale e l'analisi predittiva sono due diverse tecniche di analisi statistica che hanno obiettivi e utilizzi diversi:
L'analisi inferenziale è utilizzata per trarre conclusioni su una popolazione a partire da un campione. In altre parole, ci permette di estendere le informazioni ottenute da una piccola parte dei dati a un insieme più grande. In genere, l'analisi inferenziale viene utilizzata per valutare l'effetto di una determinata variabile su un'altra o per testare un'ipotesi sui dati.
L'analisi predittiva invece, è utilizzata per fare previsioni su una o più variabili in base ai dati storici disponibili. In altre parole, utilizziamo i dati passati per prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro. L'analisi predittiva utilizza i dati storici per costruire un modello che può essere utilizzato per prevedere eventi futuri.
In sintesi, l'analisi inferenziale ci permette di estendere le informazioni ottenute da un campione a una popolazione mentre l'analisi predittiva ci permette di fare previsioni su eventi futuri utilizzando i dati passati.
5. ANALISI CAUSALE
L'analisi causale esamina la causa e l'effetto delle relazioni tra le variabili e si concentra sulla ricerca della causa di una correlazione . Ecco cosa devi sapere:
Per trovare la causa, devi chiederti se le correlazioni osservate che guidano la tua conclusione sono valide. Osservare solo i dati di superficie non ti aiuterà a scoprire i meccanismi nascosti alla base delle correlazioni.
L'analisi causale viene applicata in studi randomizzati incentrati sull'identificazione della causalità.
L'analisi causale è il gold standard nell'analisi dei dati e negli studi scientifici in cui la causa del fenomeno deve essere estratta e individuata, come separare il grano dalla pula.
Buoni dati sono difficili da trovare e richiedono ricerche e studi costosi. Questi studi sono analizzati in forma aggregata (gruppi multipli) e le relazioni osservate sono solo effetti medi (media) dell'intera popolazione. Ciò significa che i risultati potrebbero non essere applicabili a tutti.
Esempio di analisi causale
Supponiamo che tu voglia verificare se un nuovo farmaco migliora la forza e la concentrazione umana. Per fare ciò, esegui prove di controllo randomizzate per il farmaco per testarne l'effetto. Confronti il campione di candidati per il tuo nuovo farmaco con i candidati che ricevono un finto farmaco di controllo attraverso alcuni test incentrati sulla forza e sulla concentrazione e attenzione generale. Questo ti permetterà di osservare come il farmaco influisce sul risultato.
L'analisi causale riguarda la scoperta della relazione causale tra le variabili e l'esame di come un cambiamento in una variabile influisce su un'altra.
6. ANALISI MECCANICISTICA
L'analisi meccanicistica viene utilizzata per comprendere i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili. Ecco cosa devi sapere:
Viene applicato nelle scienze fisiche o ingegneristiche, situazioni che richiedono alta precisione e poco margine di errore, solo il rumore nei dati è errore di misurazione.
È progettato per comprendere un processo biologico o comportamentale, la fisiopatologia di una malattia o il meccanismo d'azione di un intervento.
Esempio di analisi meccanicistica
Molte ricerche a livello universitario e argomenti complessi sono esempi adatti, ma per dirla in termini semplici, diciamo che viene fatto un esperimento per simulare una fusione nucleare sicura ed efficace per alimentare il mondo. Un'analisi meccanicistica dello studio comporterebbe un preciso equilibrio tra il controllo e la manipolazione delle variabili con misure altamente accurate di entrambe le variabili e dei risultati desiderati. È questo intricato e meticoloso modus operandi verso questi grandi argomenti che consente scoperte scientifiche e il progresso della società.
L'analisi meccanicistica è in qualche modo un'analisi predittiva, ma modificata per affrontare studi che richiedono metodologie di alta precisione e meticolose per la scienza fisica o ingegneristica .
Quando utilizzare le diverse tecniche di analisi dei dati
L'analisi descrittiva riassume i dati a portata di mano e li presenta in modo comprensibile.
L'analisi esplorativa dei dati ti aiuta a scoprire correlazioni e relazioni tra le variabili nei tuoi dati.
L'analisi inferenziale serve a generalizzare la popolazione più ampia con un campione di dati di dimensioni inferiori.
L'analisi predittiva ti aiuta a fare previsioni sul futuro con i dati.
L'analisi causale pone l'accento sulla ricerca della causa di una correlazione tra le variabili.
L'analisi meccanicistica serve a misurare i cambiamenti esatti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili.
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