3 Datenanalyse-Terminologien, die Sie heute lernen sollten

Das Hauptziel dieses Artikels ist es, all jene Konzepte und gemeinsamen Terminologien und deren Bedeutungen zu lernen, die im Bereich der Datenanalyse sehr wichtig sind. Lassen Sie uns kurzerhand die grundlegenden Konzepte betrachten, die dazu dienen, sich mit der Datenanalyse oder einigen ihrer Zweige vertraut zu machen. Hier ist eine Liste der wichtigsten.

Business Intelligence (BI)

Entwicklung intelligenter Anwendungen, die besser in der Lage sind, Daten über das externe und interne Umfeld eines Unternehmens zu extrahieren, um Führungskräfte zu beraten (und in gewisser Weise zu unterstützen), die beste Art von strategischen Entscheidungen zu treffen, die eine Organisation in einer Vielzahl von Fragen von interner oder externer Bedeutung sind, die alle Kompetenzen des Unternehmens gewährleistet, indem sie die Vermögenswerte zur Kenntnis nehmen, zusammen mit der deskriptiven Analyse jeder Arbeit der Intelligenz.

Datenwissenschaft

Es ist ein interdisziplinäres Feld, das eine Vielzahl von wissenschaftlichen Methoden und Systemen verwendet, um Wissen über Daten in der besten Form zu gewinnen, ob strukturiert oder unstrukturiert, was eine bloße Fortsetzung einiger bereits bestehender Felder in Datenanalyseaufgaben wie Statistik, automatisches Lernen und prädiktive Analytik wäre.

Dazu gehören in der Regel auch Datenvisualisierung, Computerprogrammierung und Data-Mining-Datenbanken zur Lösung großer Mengen von Problemen.

Hypothese

Eine wissenschaftliche Hypothese ist definiert als ein Vorschlag, der durch die Sammlung von Informationen und Daten konzipiert und erstellt wurde und häufig verwendet wird, um auf ein theoretisch wissenschaftlich fundiertes Problem auf alternative Weise zu reagieren.

Die Hypothese kann als Zwischenantwort dienen, die nicht nachgewiesen werden soll, oder es kann sich um eine Art von Gedanken handeln, die durch die wissenschaftliche Methode überprüft werden sollte. Der Grad der Wahrhaftigkeit ist sehr wichtig in der Hypothese und in allem, was sie umfasst.

Abschließend könnten wir mit diesem Artikel sagen, dass einige der wichtigsten Dinge, die wir aus der Datenanalyse lernen sollten, die Terminologie wären, die wir so lange brauchen werden, um zu verstehen, was die Entwicklung der Materie ist.

Wissenschaftler aus der ganzen Welt haben ihre Bemühungen bestätigt, weiterhin mehr Theorien zu entdecken und weiterhin Analysen zu formulieren, um eine dauerhafte und sichere Entwicklung zu erreichen, während sie nach neuen Wegen suchen, mehr Hilfe in Unternehmen zu generieren.

Für einen normalen Menschen mit einer Leidenschaft für Daten, ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden, der in der Lage sein will, in verschiedenen Arten von Data-Mining-Firmen und kommerzieller Intelligenz auf höchstem Niveau zu arbeiten, ist es das Wichtigste, die Grundlagen der gesamten Theorie der umfassenden Datenanalyse zu verstehen.

Inzwischen sollten Sie in der Lage sein, alle Arten von Analysen zu beschreiben, mit ihren gängigsten und grundlegendsten Terminologien, die in der Datenanalyse verwendet werden, sowie alle Werkzeuge und grundlegenden Anforderungen, die sie für die Datenerfassung benötigen, und den konstanten Arbeitsablauf, wie Sie planen, die Datenanalyse zu verwenden, um mit Hilfe dieser Technologie hervorragende Ergebnisse zu erzielen, das sind Terminologien, die Sie lernen müssen.