Как найти скрытые инсайты: Данные знают больше, чем ты думаешь - стр. 3

Данные – это поток информации, обладающий важными характеристиками, которые определяют, как они могут быть использованы для извлечения выводов. Понимание природы данных требует внимательного анализа их структуры и контекста, в котором они собираются. Процесс анализа данных начинается с осознания, какие данные могут быть полезными и как их правильная интерпретация может повлиять на принимаемые решения.

Типы данных и их особенности

Данные можно классифицировать на два основных типа: количественные и качественные. Количественные данные представляют собой числовые значения, которые можно измерить и подсчитать. Например, продажа 150 единиц товара за месяц является количественным показателем. Эти данные отлично подходят для статистического анализа и построения графиков, позволяющих увидеть общие тренды.

Качественные данные, с другой стороны, описывают категориальные характеристики, которые не могут быть измерены количественно. Это могут быть отзывы клиентов, описания продуктов или любые текстовые данные. Качественные данные часто используются для более глубокого анализа контекста, и их анализ может выявить паттерны, которые не видны в количественных данных. Например, анализ отзывов клиентов может показать не только уровень удовлетворенности, но и ключевые аспекты, которые вызывают как положительные, так и отрицательные эмоции.

Структура данных: важность контекста

Структура данных играет ключевую роль в их анализе. Данные могут храниться в реляционных базах данных, неструктурированных форматах или в виде временных рядов. Каждый из этих форматов требует определенных методов обработки и анализа.

Например, если ваши данные хранятся в реляционной базе данных, вы можете использовать язык SQL для выполнения сложных запросов и объединений, позволяя извлекать адаптированные наборы данных. Пример простого запроса для извлечения данных о продажах определенного продукта может выглядеть так:

SELECT * FROM sales WHERE product_id = 101 AND sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

С другой стороны, если данные хранятся в неструктурированном виде, вам могут потребоваться инструменты обработки текстов, такие как обработка естественного языка, для извлечения значений и создания выводов. Используя такие методы, можно проанализировать отзывы клиентов для выявления общих проблем и предложений.

Процесс очистки и подготовки данных

Перед тем как приступить к анализу, необходимо подготовить данные. Этот процесс включает в себя очистку, трансформацию и нормализацию данных. Очистка данных помогает удалить ошибочные, недостающие или дубликатные записи. Например, в наборе данных о клиентах может находиться несколько записей с одним и тем же номером телефона, и такая дубликация может привести к неверным выводам.

Одним из способов очистки данных является применение библиотек, таких как Pandas в Python. Простой пример удаления дубликатов выглядит следующим образом:

importpandasaspd

df = pd.read_csv('customers.csv')

df = df.drop_duplicates(subset=['phone_number'])

Трансформация данных может включать преобразование формата даты или объединение нескольких колонок в одну. Нормализация, в свою очередь, помогает упростить данные, делая их более удобными для анализа, путем приведения значений к единому масштабу.