数据分析的模型规划

在本教程中，我们将讨论数据分析的模型规划，并将逐一讨论过程的所有步骤。

模型规划是数据分析生命周期的第三个阶段。在这个阶段，团队成员将决定在接下来的模型构建阶段要使用的方法、技术和流程。

在此阶段，团队将重点关注在探索阶段创建的假设，当时他们初次接触数据并理解了业务问题或领域。

模型规划阶段的常用工具

R -

• 该公司的主要优势在于能够轻松创建高质量的图表，并在需要时加入数学公式。
• SQL 最为人所知的应用是作为创建仪表板的基础，这些仪表板易于构建并与报告工具配合使用。
• 为了更快速地构建和交互数据库，SQL 已被改编为一系列工具，每种工具都有其独特的市场，例如 Microsoft Access 和 PostgreSQL。

SQL -

• 它易于访问，能够创建复杂的模型以及进行快速分析，并且还提供了进行大量数据操作的能力。
• 应用程序管理器中的 SQL 服务器监控以表格格式显示，这使得在实时数据屏幕之间切换以及访问分析功能变得简单。
• 通过用户友好的界面可以广泛访问数据，而无需考虑数据存储的位置。
• 无需了解数据或显示数据所需的 SQL，即可快速轻松地访问数据。
• 在不深入了解每个加载器的情况下，享受加载器和用户之间无缝的接口。
• 通过使用基本的存储选项（如物化视图、临时表和分区表）来提高效率。

Tableau Public -

• 这是一个完全免费的程序，可以连接任何数据源并连接到企业网络信息。
• 它允许我们以各种格式下载文件。
• 信息可以通过社交媒体共享。
• 对于任何想要了解 Tableau 优势的人来说，这是一个很好的数据来源。

SAS -

• 这是一种编程语言和一种允许数据操作的编程语言。
• SAS 易于管理和访问，可用于研究来自各种来源的信息。
• SAS 创建用于社交媒体和营销分析的模块，这些模块广泛用于客户勘探。
• 它还有助于预测客户的行为及其沟通方式。

RapidMiner -

• 这是一个完全集成的数据科学领域系统，可以执行预测性数据分析。
• 它还包括机器学习、数据挖掘甚至数据挖掘等高级分析，而无需编程。
• 该工具效率极高，能够使用实时数据生成分析。