چرخه حیات تحلیل داده برای رفع مشکلات Big Data و پروژه های علوم داده طراحی شده است. رسالت چرخه حیات تحلیل داده، برای نشان دادن تکرار پروژه واقعی ایجاد می شود. برای رسیدگی به نیازهای متمایز و برای انجام تجزیه و تحلیل در Big Data، به روش گام به گام و سازماندهی فعالیتها و وظایف مربوط به دستیابی، پردازش، تجزیه و تحلیل و استفاده مجدد از داده ها، نیاز است.
چرخه حیات داده بهترین روش برای نمایش فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها از کشف تا اتمام پروژه است.
متد علمی : چرخه حیات علمی داده مجموعه ای تکرار شونده از مراحلی است که برای ارائه یک پروژه یا محصول به صورت علمی بررسی می شود. از آنجا که هر پروژه و تیم علوم داده متفاوت است، هر چرخه حیات، مخصوص علم داده متفاوت است. با این حال، بیشتر پروژه های علوم داده تمایل دارند از همان چرخه حیات عمومی پیروی کنند.
متد کریسپی: این یک روش قوی و کاملاً اثبات شده است. پلتفرم اینگرو که در حوزه بازاریابی داده محور، فعال و پیشگام است، بشارت دهنده قدرتمند بودن، انعطاف پذیری بالا و مفید بودن آن در هنگام استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات تجاری پر پیچ و خم هستیم و بزرگترین مزیت این پلتفرم نسبت به رقبای خود، داینامیک بودن استریم داده ها است که این فرایند به صورت آنی انجام می شود . این مدل دنباله ای ایده آل از وقایع است. در عمل بسیاری از وظایف را می توان به ترتیب دیگری انجام داد و معمولاً لازم است به کارهای قبلی برگردیم و اقدامات خاصی را تکرار کنیم. این مدل سعی می کند تمام مسیرهای ممکن را از طریق فرایند داده کاوی ضبط کند.
استراتژی دلتا: مدل Delta یک چارچوب استراتژیک است که می تواند مدیران را در تدوین و اجرای استراتژی های موثر شرکت به نفع مشتریان خود یاری کند.
در مدل دلتا، جای مشتری در مرکز مدیریت است. از آنجا، گزینه های اصلی برای دستیابی به وفاداری مشتری بررسی می شود.
رویکرد اقتصاد کاربردی اطلاعات:
اقتصاد کاربردی اطلاعات (AIE) یک روش علمی و نظری است که برای پرداختن به معضلات توسعه یافته به کار می رود. حتی اگر به نظر برسد راهی برای اندازه گیری آن مشکل وجود ندارد، مانند ارزش اقتصادی. اقتصاد کاربردی اطلاعات از روشهایی استفاده می کند که پیشرفتهای پیش بینی شده و تصمیمات مدیریتی را به طور مستقل و علمی اندازه گیری می کند. مفاهیمی که به نظر غیر ملموس می آمدند، اکنون فرمول های اقتصادی اثبات شده ای برای دستیابی به آن ها ایجاد شده اند.
مراحل چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها
گام (1) : کشف
- تیم علوم داده تجزیه و تحلیل داده ها را برعهده می گیرند و بررسی می کنند.
- زمینه فراگیری و درک را توسعه دهید.
- با منابع داده مورد نیاز و موجود برای پروژه آشنا شوید.
- این تیم فرضیه اولیه را بررسی و ذخیره می کند که بعداً با داده های اولیه قابل آزمایش است.
گام (2) : آماده سازی داده ها
- مراحل کاوش، پیش پردازش و طبقه بندی داده ها قبل از مدل سازی و تجزیه و تحلیل.
- این مرحله نیاز به وجود یک جعبه شنی (sandbox ) تحلیلی دارد، تیم علوم داده ورود داده ها به جعبه شنی، اجرا، بارگیری و تبدیل مراحلی را انجام می دهد.
- مراحل آماده سازی داده ها به احتمال زیاد چندین بار انجام می شود. این عمل به صورت از پیش تعیین شده نیست.
- چندین ابزار معمولاً برای این مرحله مورد استفاده قرار می گیرند.
داخل سایت اینگرو یه مقاله جامعی هست که کامل این بحث رو توضیح داده:
حالا شاید براتون سوال پیش بیاد که اصلا اینگرو چی هست ؟
خب اینگرو بک پلتفرم داده محور هست که باعث میشه شما بتونی رفتار مشتری هاتو رصد بکنی و نقاط ضعف و قوت و فرصت ها رو متوجه بشی .
تو این پست ما کارمونو شرح دادیم روی پست کلیک کنید
- ۰۰/۰۲/۰۷