Adattudomány és adatelemzés
On december 6, 2021 by adminA mai világ nem teljes adatok nélkül. Hatalmas mennyiségű adatot generálnak a felhasználók minden nap. Ha ezeket az adatokat valahogyan elemezni és értelmezni lehet, hogy megragadjuk, mit akar a felhasználó, és ennek megfelelően innovációkat hozhatunk, akkor egy forradalmi rendszert hozhatunk létre, ahol a vállalkozások a legkorszerűbb megoldásokat nyújthatják az átlagember problémáira, méghozzá alacsony költségek mellett. Ami még jobb, hogy ez a rendszer napról napra innovatívabbá tud fejlődni és fejleszteni magát. Ez a forradalom az adattudomány, és magában foglalja az adatelemzést, a gépi tanulást és még sok mást.
Ebben a cikkben vizsgáljuk meg a big data-t, az adattudományt, majd tudjuk meg, hogy miben különböznek egymástól.
Egy közös felhasználási eset
A big data a nevéhez hasonlóan rengeteg adatot jelent – strukturálatlan vagy nyers adatokat. A növekvő igények és az interaktív üzleti modellek miatt az adatgyűjtés hagyományos módja már nem elegendő. A különböző forrásokból naponta keletkező óriási mennyiségű adatot nevezzük big data-nak. Ezután olyan rendszerekre van szükségünk, amelyek képesek összegyűjteni az adatokat, kiszűrni azokat a releváns célcsoportra, alkalmazni néhány statisztikai és gépi tanulási modellt, és az aktuális adatok alapján megjósolni a jövőbeli döntéseket. Gondoljunk erre úgy, mint egy visszacsatolási rendszerre. Az adatelemzés ennek egy részét végzi – statisztikai elemzést végez az adathalmazokon, hogy választ találjon az üzleti problémákra. A többi része – az adatok elemzése, a gépi tanulás, a prediktív elemzés és a vizualizáció – az adattudományban.
Biztosan látott már ilyen intelligenciát a Facebook feedjében. Ha egy adott műfajú videókat vagy szövegeket lát, akkor a jövőben is hasonló típusú hirdetések jelennek meg önnek. Átlagosan, már ha 10 percet töltesz a Facebookon, akkor is láthatsz néhány számodra érdekes videót, és “lájkolhatod” valakinek a posztjait. Nos, mindezeket az adatokat (big data) a Facebook gyűjti, hogy nyomon kövesse az Ön érdeklődését és érdektelenségét.
Ki használja ezeket az adatokat?
Egy gép.
Igen. Az Ön választása alapján a Facebook a következő hasonló javaslatokat adja Önnek. Ha például kedveled a Bournvitát, akkor kaphatsz egy hirdetést a Cadbury étcsokoládéról vagy más hasonló italokról. Másrészt, ha úgy döntesz, hogy elsőre nem látod a bournvita hirdetést, akkor a közeljövőben sem fogsz más hasonló hirdetéseket kapni.
Képzelje el, milyen összetett lehet az a rendszer, amely ilyen apró szinten gondoskodik a testreszabásról minden egyes felhasználó számára!
Az online vásárlás is így működik!
Mindez az adatelemzés és az adattudomány segítségével történik.
Adatelemző vs. adattudós című cikkünkben részleteztük e szerepkörök feladatait. Megfelelő képet kaphatsz arról, hogy a kettő hogyan kapcsolódik egymáshoz, és mégis különbözik egymástól.
Mi az adatelemzés?
A fenti példán keresztül láthatjuk, hogy rengeteg nyers adatot gyűjtenek, amelyeket megfelelő módon lehet elemezni, hogy üzleti előnyökhöz jussunk. Az adatok ilyen elemzését az információk kinyerése és az üzleti probléma megoldásához szükséges értelmes meglátások megszerzése érdekében adatelemzésnek nevezzük.
Az adatelemzés számos eszközt és technikát használ a hatalmas nagyméretű adatok elemzéséhez, szemben a tisztán emberi beavatkozással és az adatok kézi szervezésével. Az adatelemzés a következő egyszerű lépéseket foglalja magában:
- Az adatigények meghatározása és csoportosítása. Ez alapulhat a célcsoporton vagy az üzleti problémán. Az adatokat bármilyen módon lehet csoportosítani, ami a legmegfelelőbb, például életkor, hely, nem, érdeklődési kör, életmód stb…
- Az adatok gyűjtése különböző online és offline forrásokból – számítógépek, fizikai felmérések, közösségi média stb…
- Az adatok rendszerezése az elemzéshez. Az adatok rendszerezésének legelterjedtebb módja a táblázatkezelés, bár az olyan keretrendszerek, mint az Apache Hadoop és a Spark egyre inkább felveszik a tempót a táblázatkezelés kiváltására.
- A hiányos, ellentmondásos és duplikált adathalmazok eltávolítása és az adatok tisztítása az elemzés előtt. Ebben a lépésben az adatokban lévő hibákat kijavítják, és az adatok készen állnak az elemzésre.
Az adatelemzés során az adatelemző már rendelkezik információkkal – például egy üzleti problémával -, és ismert adathalmazon dolgozik, hogy leíró, előrejelző, diagnosztikai vagy előíró elemzést végezzen. Ezekről bővebben itt olvashat.
Az adatelemzés egyre fontosabbá válik minden fontosabb területen, például az egészségügyben, a pénzügyekben, a kiskereskedelemben, a turizmusban és a vendéglátásban. Kezdje el az adatelemzés útját könnyen elsajátítható oktatóanyagainkkal.
Mit jelent az adattudomány?
Az adattudomány szélesebb körű az adatelemzéshez képest. Azt mondhatjuk, hogy az adatelemzés benne foglaltatik az adattudományban, és az adattudomány életciklusának egyik fázisa. Ami az adatok elemzése előtt és után történik, az mind az adattudomány része.
Az adatelemzőhöz hasonló programozási nyelvek, például a Python, az SQL stb. ismerete mellett az adattudomány a statisztikai ismereteket és a területi ismereteket kombinálja, hogy az adatokból olyan meglátásokat hozzon létre, amelyek drasztikusan javíthatják az üzletmenetet. Az adattudomány szakértői gépi tanulási algoritmusokat használnak bármilyen típusú adatra – szöveg, kép, videó, hang stb… -, hogy olyan mesterséges intelligencia rendszereket hozzanak létre, amelyek képesek úgy gondolkodni, mint egy ember.
Az adattudomány a következő fő összetevőkből áll:
- Statisztika – A statisztika az adatok matematikai módszerekkel történő gyűjtésével, elemzésével, értelmezésével és bemutatásával foglalkozik.
- Adatok vizualizációja – Az adattudomány eredményeit vizuálisan vonzó diagramok, táblázatok és grafikonok formájában jelenítik meg, ami egyszerűvé teszi a megtekintést és megértést. Ez is segíti a gyorsabb döntéshozatalt azáltal, hogy kiemeli a legfontosabb megállapításokat.
- Gépi tanulás – ez egy lényeges összetevő, ahol intelligens algoritmusokat használunk, amelyek maguktól tanulnak, és a lehető legpontosabban megjósolják az emberi viselkedést.
Az adattudomány szakértő különböző, egymástól független forrásokból azonosítja és meghatározza a lehetséges üzleti problémákat, és ezekből a forrásokból adatokat szerez. Miután az adatokat adatelemzéssel elemzik, egy modellt alakítanak ki, és iteratív módon tesztelik a pontosságot.
Adattudomány vs. adatelemzés: Head to Head összehasonlítás
Most, hogy tisztában vagyunk az egyes területekkel, végezzük el az adattudomány és az adatelemzés fej-fej melletti összehasonlítását, hogy tisztább képet kapjunk.
| Adattudomány | Adatelemzés |
| Az adattudomány az egész multidiszciplináris terület, amely magában foglalja a szakterületi szakértelmet, a gépi tanulást, a statisztikai kutatást, az adatelemzést, a matematikát és az informatikát. | Az adattudomány jelentős része, ahol az adatokat üzleti problémák megoldása érdekében szervezik, feldolgozzák és elemzik. |
| Az adattudomány hatókörét makronak mondják. | Az adatelemzés hatókörét mikronak. |
| A számítástechnika egyik legjobban fizetett területe. | Jól fizetett munka, de kevesebb, mint az adattudósé. |
| Elvárja az adatmodellezés, a fejlett statisztika, a gépi tanulás és a programozási nyelvek, például SQL, Python/R, SAS alapszintű ismeretét. | Elvárja az adatbázisok, például SQL, szilárd ismeretét, programozási ismereteket, például Python/R, Hadoop/Spark. Szintén megköveteli a BI-eszközök ismeretét és a statisztika közepes szintű megértését. |
| A bemenet nyers vagy strukturálatlan adatok, amelyeket megtisztítanak és rendszereznek az elemzéshez való elküldéshez. | A bemenet többnyire strukturált adatok, amelyekre tervezési elveket és adatvizualizációs technikákat alkalmaznak. |
| Keresőkutatás, mesterséges intelligencia és gépi tanulás. | A hatókör az analitikai technikákra korlátozódik, többnyire statisztikai eszközöket és technikákat használva. |
| Az adattudomány célja új üzleti problémák megtalálása és meghatározása, amelyek innovációhoz vezetnek. | A probléma már ismert, és az analitikával az elemző megpróbálja megtalálni a legjobb megoldásokat a problémára. |
| Az ajánlórendszerek, az internetes kutatás, a képfelismerés, a beszédfelismerés és a digitális marketing területén használják. | Az olyan szakterületeken használják, mint az egészségügy, az utazás és turizmus, a játék, a pénzügy stb. |
| Az új és ismeretlen problémák felfedezésével és az adatok üzleti történetekké és felhasználási esetekké alakításával megoldásokat keres. | Az adatok csak alapos elemzésen és értelmezésen mennek keresztül, azonban nem készül útiterv. |
Összefoglalva
Ez a hierarchiadiagram nagyjából összefoglalja az adattudomány és az adatelemzés közötti különbséget.
A kép forrása itt.
Amint mostanra már talán rájöttél, az adattudomány hatalmas és ígéretesebb jövőt kínál. Ha azonban közelebb szeretnél kerülni a programozáshoz, az adatelemzés lehet a legjobb kezdet. Egy dolog világos – mindkét terület adatéhes, és a teljes kép megértéséhez széleskörűen kell dolgoznod az adatokkal. Az adattudomány magában foglalja a teljes üzleti folyamatot az érdekelt felek bevonásától kezdve a történetmesélésen, az adatelemzésen, az előkészítésen, a modellépítésen, a tesztelésen és a telepítésen át. Az adatelemzés az adattudomány egyik – és egyben nagy – szakasza, ahol a nagy mennyiségű adatot elemzik, és a meglátásokat kivonják és grafikonok, diagramok és grafikonok formájában elkészítik. Az adatelemzésből könnyebb feljebb lépni a ranglétrán az adattudomány felé. Olvassa el átfogó listánkat az adattudományi interjúkérdésekről, hogy még ma megragadhassa álmai állását.
Mások is olvasnak:
- Top 10 Python adattudományi könyvtár
- Top adattudományi interjúkérdések
- R for Data Science
- 10 Best Data Science Books
- Mi az adatelemzés?
- Az adatelemző vs. adattudós közötti különbség
- Hogyan válhatsz adatelemzővé tapasztalat nélkül
- R vs. Python: A figyelemre méltó különbség, ami érdekelhet
- A legjobb adatelemző tanfolyamok
- Az adattudomány vs. gépi tanulás közötti különbség
Vélemény, hozzászólás?