Основи аналізу даних для початківців

Дані допомагають керувати нашою увагою, нарощувати продажі, робити прогнози та здійснювати наукові відкриття. І це лише частина їхньої суперсили.

Ілюстрація: Оля Їжачок для Skillbox Media

Пише про digital та машинне навчання для корпоративних блогів. Топ-автор у категорії «Штучний інтелект» на Medium. Kaggle-експерт.

Кожен із нас постійно виробляє дані: повідомлення, пости, фото, відео, температура, пульс, рівень цукру. Ці дані є важливими для бізнесу, оскільки допомагають компаніям краще розуміти клієнтів та надавати релевантні послуги. Наприклад, онлайн-кінотеатри використовують інформацію про ваші уподобання, щоб рекомендувати відповідний контент.

Проте дані власними силами марні без обробки та аналізу. Саме про аналіз даних ми розповімо в цій статті. Ви дізнаєтесь:

Що таке аналіз даних і навіщо він потрібний

Аналіз даних - це процес обробки та інтерпретації даних для отримання значущої інформації. Найчастіше він застосовується до більших обсягів інформації, які неможливо обробити вручну.

Аналіз даних використовується у різних галузях. Ось кілька прикладів:

• У бізнесі аналіз даних допомагає зрозуміти поведінку клієнтів та оптимізувати послуги. Наприклад, роздрібні мережі вивчають покупки для створення персоналізованих пропозицій та оптимізації запасів.
• У охороні здоров'я аналіз даних покращує діагностику та дозволяє розробляти персоналізовані методи лікування. Медичні установи використовують дані про пацієнтів, щоб передбачити ризик хронічних захворювань на основі історії та способу життя.Це допомагає вчасно призначати профілактику та розробляти індивідуальні плани лікування.
• У науці аналіз даних допомагає виявляти нові закономірності та інновації. Наприклад, аналіз великих даних дозволяє виявляти сигнали, що вказують на планети за межами Сонячної системи.

Аналіз даних допомагає приймати обґрунтовані рішення, покращувати процеси та досягати цілей, надаючи цінні інсайти у будь-якій сфері.

Основні методи аналізу даних

Аналіз даних можна проводити двома основними методами:

• Статистичні методи — засновані на теорії ймовірностей та статистики, що допомагають виявляти закономірності в невеликих наборах даних.
• Машинне навчання — використовує алгоритми та моделі, які навчаються на великих обсягах даних, покращуючи точність та роблячи передбачення на основі складних патернів.

У цьому розділі ми обговоримо основні методи аналізу даних: регресію, класифікацію та кластеризацію. Ми розглянемо їх застосування у різних сценаріях та використання у машинному навчанні для вирішення реальних завдань.

Регресія

Регресія - метод передбачення значення однієї змінної на основі іншої. Він допомагає моделювати залежності між змінними, прогнозувати результати та виявляти закономірності.

Лінійна регресія - Простий метод, що передбачає лінійний зв'язок між незалежною і залежною змінною. Наприклад, її можна використовувати для передбачення вартості будинку на основі майдану. Маючи дані про площу та ціну кількох будинків, можна знайти найбільш вигідну пропозицію на ринку нерухомості: будинок з великою площею за відносно низькою ціною в потрібному районі.

Крім лінійної регресії існують інші типи регресії:

• Множинна регресія: розширює лінійну регресію, додаючи кілька незалежних змінних. Наприклад, вартість будинку можна передбачити не тільки за площею, а й за кількістю кімнат, роком будівництва, розташуванням та іншими параметрами.
• Поліноміальна регресія: застосовується, коли зв'язок між змінними є нелінійним. Наприклад, вартість будинку може спочатку збільшуватися пропорційно до площі, але потім зростання цін може сповільнитися. Поліноміальна регресія точно відбиває такі нелінійні залежності.

Регресія застосовується в оцінці нерухомості, фінансових прогнозах та аналізі часових рядів. Вона допомагає будувати моделі та робити передбачення, а також дозволяє використовувати більш складні методи, такі як регуляризація та машини опорних векторів для підвищення точності аналізу.

Класифікація

Класифікація - метод аналізу даних, призначений для визначення категорії, до якої належить об'єкт. Він допомагає розділяти об'єкти на заздалегідь певні групи чи класи, що корисно віднесення даних до однієї з кількох категорій з урахуванням їх характеристик.

Серед популярних алгоритмів класифікації виділяються логістична регресія, дерева рішень та методи на основі нейронних мереж:

• Логістична регресія: використовується для бінарної класифікації та оцінки ймовірності приналежності об'єкта до категорії. Наприклад, вона може передбачити, чи є електронний лист спамом, ґрунтуючись на словах, що містяться в ньому.
• Дерева рішень: створюють моделі у вигляді дерев, де кожен вузол представляє перевірку на характеристику, а листя - результати класифікації.Наприклад, дерево рішень може визначити, чи схвалять заявку на кредит, ставлячи питання про доход, кредитну історію та іншу інформацію.
• Методи на основі нейронних мереж: включають складні моделі, які автоматично витягують ознаки даних і адаптуються до складних залежностей. Наприклад, нейронні мережі можуть розпізнавати особи на фотографіях, навчаючись розрізняти та ідентифікувати особи за безліччю зображень.

Алгоритми класифікації важливі для автоматизації процесів, підвищення точності передбачень та отримання значних інсайтів з даних.

Візуалізація роботи логістичної регресії. Частина даних відзначається як вірні показники, а частина як невірні
Інфографіка: Майя Мальгіна для Skillbox Media

Кластеризація

Кластеризація - Метод аналізу даних, що групує об'єкти за подібністю. Він ділить дані кілька груп (кластерів), де об'єкти всередині одного кластера більш схожі між собою, ніж з об'єктами з інших кластерів.

Один із популярних алгоритмів кластеризації k-середніх (k-means). Він ділить дані на k кластерів, де k задається заздалегідь. Алгоритм працює у кілька етапів:

• Ініціалізація: вибираються початкові центри кластерів (центроїди) Наприклад, в інтернет-магазині одягу початкові центри можуть бути обрані випадково для трьох кластерів клієнтів: масового ринку, преміум-сегменту та спортивного одягу.
• Присвоєння: кожному об'єкту даних надається найближчий центр кластера. Наприклад, дівчата зі схожими звичками купівлі можуть групуватися навколо початкового центру для клієнтів масового ринку.
• Оновлення: центри кластерів перераховуються як середнє значення всіх об'єктів у кожному кластері.Після присвоєння клієнтів кластерам нові центри оновлюються з урахуванням середніх характеристик, таких як вік, переваги одягу та частота покупок. Це робить центри точнішими представниками груп клієнтів.
• Повторення: процес повторюється, доки центри кластерів не стабілізуються або досягнуть оптимального стану. Об'єкти будуть присвоюватися новим центрам доти, доки зміни у позиціях центрів не стануть незначними.

Після виконання всіх етапів алгоритму можна виділити три кластери:

• Студентки — дівчата 18–24 років, які віддають перевагу масовому ринку та спортивному кежуалу.
• Молоді мами, які купують дитячий одяг для дітей віком до чотирьох років.
• Бізнес-леді, що купують одяг середнього та люксового сегмента у діловому стилі.

Ці кластери можна використовувати для створення персоналізованих пропозицій та рекламних кампаній, що допомагає збільшити прибуток та покращити клієнтський досвід.

Кластеризація надає потужні інструменти для аналізу даних, виявляючи приховані патерни та групи у великих масивах інформації. Вона допомагає сегментувати ринок та персоналізувати послуги, що важливо для створення ефективних маркетингових стратегій.