Asas Data Statik dan Terlancar dalam Analisis Analitik - dummies

Data dalam analisis ramalan boleh dikenal pasti sebagai strim, statik, atau gabungan kedua-duanya. Data yang disalurkan berubah secara berterusan; Contohnya termasuk aliran berterusan kemas kini Facebook, tweet di Twitter, dan harga saham sentiasa berubah sementara pasaran masih terbuka.

Data yang disorokkan terus berubah; data statik bersifat mandiri dan tertutup. Masalah yang berkaitan dengan data statik termasuk jurang, mengatasi, atau data yang tidak betul, yang semuanya memerlukan pembersihan, penyediaan, dan proses pra sebelum anda boleh menggunakan data statik untuk analisis.

Seperti data yang distrim, masalah lain mungkin timbul. Jilid boleh jadi masalah; jumlah data tak henti-henti yang terus-menerus tiba dapat menjadi sangat menggembirakan. Dan semakin cepat data mengalir masuk, semakin sukar untuk analisis untuk mengejar.

Dua model utama untuk menganalisis data yang diselaraskan adalah seperti berikut:

• Periksa hanya mata data terbaru dan buat keputusan mengenai keadaan model dan langkah seterusnya. Pendekatan ini adalah tambahan - pada asasnya membina gambaran data ketika ia tiba.

• Menilai seluruh dataset, atau subset itu, untuk membuat keputusan setiap kali titik data baru tiba. Pendekatan ini merangkumi lebih banyak titik data dalam analisis - yang membentuk "keseluruhan" dataset berubah setiap kali data baru ditambah.

Bergantung pada sifat perniagaan anda dan kesan yang dijangkakan keputusan, satu model lebih baik daripada yang lain.

Sesetengah domain perniagaan, seperti analisis data alam sekitar, pasaran, atau risikan, hadiah data baru yang tiba dalam masa nyata. Semua data ini mesti dianalisis kerana ia distrim - dan ditafsirkan bukan sahaja dengan betul tetapi segera.

Berdasarkan maklumat yang baru didapati, model itu menggambarkan keseluruhan perwakilan dalaman dunia luar. Melakukannya memberikan anda asas yang paling terkini untuk keputusan yang anda perlukan untuk membuat dan bertindak dengan cepat. Contohnya, model analitik ramalan boleh memproses harga saham sebagai suapan data, walaupun data berubah dengan cepat, menganalisis data dalam konteks keadaan pasaran segera yang ada dalam waktu nyata, dan kemudian memutuskan sama ada untuk berdagang saham tertentu.

Jelas sekali, menganalisis data yang diselaraskan berbeza daripada menganalisis data statik. Menganalisis campuran kedua-dua jenis data boleh menjadi lebih mencabar.