7 En İyi Veri Analizi Trendleri 2018

Veri analizi çok korkutucu olabilir, ancak web sitenizin planlanması ve tasarlanmasında çok önemli olabilir. Analitik verileri şimdi bu kadar zorlaştıran şey, çeşitli kaynaklardan aldığınız veri miktarıdır ve işiniz için neyin önemli olduğunu ve sadece gürültülü olanı bulmaya çalışmaktır. Bu “büyük” veri sorununun yanı sıra yapılandırılmamış verilerin üstesinden gelmek için çeşitli yazılım, teknoloji ve stratejiler mevcuttur ve hızla gelişmektedir. Veri analizine yapılan yatırımınızı en üst düzeye çıkarmak için, sizin için hakkı seçme eğilimini bilmeniz gerekir.
İşte 2018’deki yedi en iyi analitik eğilim. Parti analizi, zamanında bilginin güç olduğu hızlı hareket eden bir dünyada tercih edilmez, veri toplu işleme günleri azalır. Geçmişte, veri uygulaması yalnızca bilgi toplayabilir ve herkes işlemek için eve gelene kadar beklemek zorunda kaldı. O zaman iyi olabilir, ancak bu bugün kabul edilemez bir gecikmeyle sonuçlandı. İnsanlar işlenmiş büyük veriler ve şimdi takip edilebilecek veriler istemek için karar verebilmeleri için kullanılabilir. Baskı, veri analitik teknolojisine yatırımı haklı çıkarmak için veri bilimcileri içindedir.
Yapay zeka, veri analizinde oyunun adı daha büyük bir ana akım, daha hızlı ve daha derin. Sıradan işletmelere akan veri hacmi genellikle insanların verimli bir şekilde işlenmesi ve analiz edilmesi için çok fazladır, bu nedenle akıllı makineler ağır işler yapmalıdır. Sadece insan kaynaklarını ve zamanı boşaltmadan önce her şey, çünkü insanların bunu yapması daha uzun sürer ve tekrarlanan görevlerle hata yapma eğilimindedirler. Yapay zeka (AI), genellikle büyük veri kümeleriyle ilişkili olan bu görevleri işleyebilir, böylece değer sonuç üretmede tutarlılıkta yatar. İnsanların sezgisi ve zekası, sonuçlar karar vermeye hazır olduğunda en önemli adımlarda başlayacaktır. Gerçek zamanlı olarak makine öğrenimi yapay zekanın dünyayı ele geçiren birçok makine filmi grafikine dayanan kötü bir fikir olduğunu hayal edebilirsiniz. Bununla birlikte, Nesnelerin İnterneti kavramı ve cihaz arasındaki sınırsız bağlantı için devam eden bir cazibe, öğrenme algoritmasını veriler varken verileri derlemenin ve analiz etmenin en iyi yolu haline getirir. Bu, şirket seviyesi verileriyle sınırlı olmayacaktır, çünkü mikro hizmetler çok fazla akış verisi üretir. Çoğu, üretiminin bağlamı hakkında önemli bilgiler sağlayabilen yapılandırılmamış verilerdir.
Aslında, önleyici veri analizi ile geleceği tahmin ederek adım adım atan çeşitli veri uygulamalarının tasarımı.İşletme, bir etkinlikten önce ortaya çıkacak geçmiş veri tahminlerine dayanarak, verimliliği belirlemek için ek bir iş modeli oluşturarak, gelir elde etme ve müşteri hizmetlerini iyileştirme fırsatlarını oluşturarak proaktif olmayı seçebilir.Yapılandırılmamış veriler dikkatin merkezi haline gelir. Tüm bilgilerin çoğu yapılandırılmamıştır, yani düzgün bir sütun veya kategoride kolayca kategorize edilmez.Bunlar arasında video, sosyal medya, metin, RSS beslemeleri ve slayt sunumları gibi şeyleri içerir.İşinizi ve müşterilerinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olabilecek önemli bilgiler içerdiklerini hemen söyleyebilirsiniz.Bununla birlikte, içerdiği veriler makine tarafından anlaşılabilecek şekilde düzenlenmediğinden, verilerin analiz edilmesi zor ve pahalıdır.
Neyse ki, öğrenme makineleri ve benzeri teknolojideki ilerleme, şu anda yapılandırılmamış verileri maliyet etkin bir şekilde toplamayı ve analiz etmeyi mümkün kılmaktadır. Hedef pazarınızın satın alma davranışının arkasındaki nedenleri anlamak istiyorsanız, yapılandırılmamış verileri makinelerden daha fazla yapılandırılmamış verileri işleyen teknolojiye yatırım yapmanız gerekir. Karanlık veriler … yapılandırılmamış verilerdeki yeni ilgi alanlarına uygun bulutlara yükselir, birçok veri bilimcisi genellikle bulutta depolanan “karanlık” verileri görür. Günlük dosyaları ve işlenmemiş ve analiz edilmemiş diğer verileri içeren karanlık veriler. Karanlık veriler, şirketin veri merkezinde yer olmadığında, genellikle konum dışında depolamaya aktarılan yapılandırılmamış bir veri türüdür. Bu, sistematik ihmale neden olur, çünkü konum dışındaki verilerin erişilmesi daha zordur, başlangıçtan itibaren analiz edilmesi zordur. Bunun için etkili çözüm, karanlık verilerin ve diğer yapılandırılmamış verilerin işletmeniz ve müşterileriniz hakkında bildikleri her şeyi ifade etmeyi beklediği bulutta veri analitik yazılımı uygulamaktır.
Bulut veri analizi için daha güçlü ve popüler bir yöntem, verileri istatistiksel olarak planlamak, manipüle etmek ve analiz etmek için R dilinin kullanılmasıdır. Bu, yüksek kaliteli veri analizi yapmak için açık kaynaklı bir programlama dilidir ve çoğaltılabilir. Bu, SQL Server 2016 ve Microsoft Azure Machine Learning Studio gibi birçok ticari makine öğrenme ürününe entegre edilmiştir. Bununla birlikte, sınırlamaları vardır, çünkü derin sinir ağları için kullanılacak kadar güçlü değildir. Nörolojik ağ, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri önleyici ve gerçek zamanlı olarak, doğrusal olmayan ve katmanlı bilgileri işleyebilen bir tür veri analizi gerektiren tüm eğilimleri net olanın ötesine geçmenizi sağlar. Beyin yöntemini taklit eder, insanlar çok temel bir düzeyde bile bilgileri işler. Ana fikir, insanların resimde yanlış bir şey olduğunda ya da bir şey doğru “hissettiğinde” sezgisel olarak bildikleri gibi, net olanın ötesine geçen bir analiz yapmaktır. Bu, bazı insanların inandığı gibi bir tür sihir veya ekstra algı değildir, ancak bilinçli bir çaba veya düşünce olmadan işlenen ve kategorize edilen verilerin veya alınan bilgilerin bilinçaltı tanınmasıdır. Sinir ağı algoritmaları böyle bir servet seviyesiyle işlev görmez, ancak iş ihtiyaçları için oldukça iyidir.

Tipik sinir ağı algoritması üç katmana sahiptir, en belirgin olanı giriş katmanı veya kullanıcı tarafından görülen verilerdir. Sinir ağlarının değeri, genellikle kullanıcıdan gizlenmiş matematiksel fonksiyonlar veya nöronlar içeren gizli bir katmandadır. Bu nöron genellikle üçüncü katman olan gelecekteki sonuçlar üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Makine ve sinir ağı algoritmalarının öğrenilmesini daha iyi anlamak için daha derin dalış, mevcut verilerin analitikliğini teşvik eden temel bir kavramdır. Bununla birlikte, genellikle daha iyi bir anlaşma için verilere daha derin dalmak için yapılması gerekir. Standart sinir ağı birkaç katmana sahip olsa da, sinir dokusu gizli tabakaya mümkün olduğunca iner. Bu, zaman içinde daha fazla desen ve bağlantı tanıyarak 20 kat doğrusal olmayan ve doğrusal işleme birimlerini sıralayabilir. Verileri toplamak ve analiz etmek için çerçeveyi incelemek daha fazla zaman alır, ancak çok daha güçlü bir tahmininiz vardır. Birkaç paket kullanırken bir sinir ağı yapabilirsiniz, en popüler olanı Tensorflow ve MXNet’dir. Diğer paketler arasında Microsoft Bilişsel Araç Seti, Theano, Caffe ve Torch sayılabilir. Sonuç Veri analizi, ilk dükkan sahibi, şekerlemenin tezgahın içine koyulduğunu fark ettiği için, küçük çocukları küçük bir şey satın alma konusunda ebeveynlerini nag etmeye teşvik ettiği için ek gelir elde ettiğini fark etti. Bu, son yirmi veya daha uzun bir süredir olduğundan çok daha karmaşık hale geldi ve son yıllarda hızlandırıldı.