Водич за почетници во Data Analysis со Python, Power BI и SQL

Како да започнеш кариера како Data Analyst? 

Најпрвин да разгледаме зошто Data Analysis е индустријата во која треба кариерно да се насочиш?

Во денешната дигитална трансформација на светот, податоците станаа драгоцено богатство, а способноста да се анализираат ефективно стана една од најбараните вештини. Анализата на податоците (Data Analysis) е процес на организирање на податоците и донесување информирани одлуки врз основа на моделите и трендовите кои се наоѓаат во огромни количини на информации. 

Доколку до сега не си запознаен со Data Analysis, овој водич за почетници ќе ти помогне да ја согледаш моќта на податоците кога правилно се работи со нив, и да започнеш брзо растечка кариера во која ќе можеш постојано да се надоградуваш.

Основи на Data Analysis 

Ова денешно патување го започнуваме со дефинирање на основните концепти. Во овој дел, ќе ги истражиме клучните поими како што се типови на податоци, променливи и извори на податоци. Ќе разговараме и за важноста на квалитетот на податоците и улогата што ја игра во обезбедувањето точна и сигурна анализа.

Типови на податоци

Во Data Analysis, типовите на податоци се однесуваат на категориите или класификациите што ја опишуваат природата на податоците. Вообичаените типови податоци вклучуваат нумерички (на пр., цели броеви, децимали), категорични (на пр., етикети, категории), текстуални (на пр., низи од знаци) и временски (на пр., датуми, временски ознаки). Разбирањето на типовите на податоци е од клучно значење за извршување на соодветни пресметки, трансформации и анализи на податоците.

Варијабили

Во контекст на анализата на податоците, варијабилите ги претставуваат карактеристиките или атрибутите што се мерат или набљудуваат. Варијабилите можат да бидат квантитативни (нумерички вредности) или квалитативни (категории или ознаки). На пример, во една анкета, тие може да вклучуваат возраст, пол, ниво на приход, оценка за задоволството на клиентите или кој било друг мерлив аспект. 

Извори на податоци

Изворите на податоци се однесуваат на потеклото или местата од кои се собираат или добиваат податоците за анализа. Овие извори можат да бидат различни, почнувајќи од бази на податоци, табеларни пресметки и текстуални датотеки до web-scraping, анкети, платформи за социјални медиуми, итн. Важно е да се идентификуваат и да се пристапи до релевантни и доверливи извори на податоци за да се обезбеди квалитетот и интегритетот на податоците што се користат во анализата. Правилниот избор на извор на податоци и методите за собирање податоци во голема мера влијаат на валидноста и точноста на резултатите од анализата.

Собирање и подготовка на податоци

Пред да започнеш со анализа на било кој тип податоци, треба да собереш релевантни податоци и да ги подготвиш за истражување. Собирањето податоци значи собирање на информации што ќе ги користиш за понатамошната анализа. Ова може да вклучува различни методи, како што се анкети, интервјуа, набљудувања, па дури и пристап до постоечките збирки на податоци. На пример, ако ги анализираш повратните информации од клиентите, може да спроведеш анкета за да собереш одговори од клиентите.

Откако ќе ги собереш податоците, треба да ги подготвиш пред да можеш да ги анализираш. Ова вклучува организирање, чистење и трансформирање на податоците во формат кој е погоден за анализа. Чистењето на податоците значи отстранување на какви било грешки, дупликати или ирелевантни информации. Трансформирањето на податоците може да вклучува активности како што се реформатирање на податоците, создавање нови варијабили или собирање на податоците на значајно ниво.

Техники за анализа на основни податоци

Во овој дел, ќе ги разгледаме некои од основните техники за анализа на податоци со кои секој почетник треба да биде запознаен. Ќе покриеме описна статистика, тестирање на хипотези, регресивна анализа и визуелизација на податоците. 

Дескриптивна статистика

Описната статистика вклучува сумирање и опишување на главните карактеристики на базата на податоци. Вклучува мерки како што се просек, средна вредност, стандардна девијација (варијација од средната вредност) и перцентили. Описната статистика обезбедува основно разбирање за дистрибуцијата на податоците и помага да се идентификуваат централните тенденции и варијации во рамките на базата на податоци.

Визуелизација на податоци

Визуелизацијата на податоците вклучува визуелно претставување на податоците на пример преку графикони. Визуелизирањето на податоците помага за брзо разбирање на сложените информации. Вообичаените типови на визуелизации вклучуваат столбести дијаграми, линиски графикони, графици за расејување и топлински карти.

Анализа на кластери

Анализата на кластерот е техника која се користи за групирање на слични објекти или набљудувања врз основа на нивните карактеристики или атрибути. Тоа помага да се идентификуваат природните групирања во рамките на податоците и може да се примени во сегментација на клиенти, истражување на пазарот или препознавање на модели. 

Анализа на временски серии

Анализата на временските серии се фокусира на анализа на податоците што се собираат во низа временски интервали. Тоа вклучува проучување на обрасците, трендовите и сезонската состојба во рамките на податоците за да се направат прогнози или да се идентификуваат временските зависности. 

Алатки и ресурси во Data Analysis

Анализата на податоците е олеснета и поефикасна со помош на моќни алатки и ресурси. Тука се вклучени SQL, Power BI, Python и неговите библиотеки како Numpy и Pandas и пакети специјално дизајнирани за манипулација и анализа на податоци. 

SQL (Structured Query Language) и Power BI се моќни алатки кои се користат во областа на анализа на податоци и тие се поврзани на следниве начини:

Извлекување и трансформација на податоци

SQL најчесто се користи за извлекување, манипулирање и трансформирање на податоци од релациони бази на податоци. Овозможува да пишуваш прашања за да повратиш конкретни податоци врз основа на условите, да вршиш пресметки, да собираш податоци и да ги споиш табелите заедно. SQL им овозможува на аналитичарите на податоци да пристапат и да ги подготват податоците за анализа преку извлекување релевантни информации од базите на податоци.

Power BI, од друга страна, е алатка за деловна интелигенција која обезбедува кориснички интерфејс за визуелизација и анализа на податоците. Може да се поврзе со различни извори на податоци, вклучувајќи бази на податоци, табели итн. Power BI може директно да се поврзе со SQL бази на податоци, овозможувајќи им на корисниците да импортираат податоци користејќи SQL барања или да се поврзат со табелите и прегледите на базата на податоци за анализа во реално време.

Моделирање и анализа на податоци

SQL обезбедува можност за креирање и управување со структури на бази на податоци, вклучувајќи табели, врски и индекси. Тоа им овозможува на аналитичарите да дизајнираат и имплементираат модели на податоци кои го олеснуваат ефикасното складирање и пронаоѓање податоци. 

Power BI нуди сеопфатен пакет на можности за моделирање и анализа на податоци. Им овозможува на корисниците да ги трансформираат и обликуваат податоците користејќи Power Query, алатка за подготовка на податоци интегрирана во Power BI. Power Query овозможува операции за чистење, спојување и обликување на податоците, подготвувајќи ги податоците за анализа. 

Интерактивна визуелизација на податоци

SQL е првенствено фокусиран на управување и пронаоѓање податоци наместо на визуелизација. Сепак, може да се користи за враќање на потребните податоци од бази на податоци, кои потоа може да се визуелизираат со помош на други алатки или платформи. SQL-пребарувањата можат да преземат податоци и да ги складираат резултатите во формат што е компатибилен со Power BI или други алатки за визуелизација.

Power BI, од друга страна, се истакнува во визуелизацијата на податоците. Обезбедува широк опсег на визуелизации, вклучувајќи графикони, мапи и табели, за да се презентираат податоците на визуелно привлечен и интерактивен начин.

Програмскиот јазик Python е широко употребуван во областа на анализа на податоци и се применува на неколку начини:

Манипулација и трансформација на податоци

Python нуди моќни библиотеки како што се NumPy и пандите, кои обезбедуваат ефикасни структури на податоци и функции за манипулирање и трансформирање на податоците. Овие библиотеки им овозможуваат на аналитичарите да чистат, преобликуваат, спојуваат и филтрираат збирки на податоци, овозможувајќи им да ги подготват податоците за анализа.

Статистичка анализа и моделирање

Python обезбедува библиотеки како SciPy и statsmodels, кои нудат широк опсег на статистички функции и модели. Овие библиотеки им овозможуваат на аналитичарите да вршат статистичка анализа, тестирање на хипотези, регресивна анализа, анализа на временски серии и многу повеќе. 

Визуелизација на податоци

Python обезбедува различни библиотеки за визуелизација на податоците, вклучувајќи ги Matplotlib, Seaborn и Plotly. Овие библиотеки нудат широк опсег на графикони за да се визуелизираат податоците на значаен и едноставен начин. Флексибилноста на Python им овозможува на аналитичарите да ги приспособат визуелизациите и да создаваат интерактивни контролни табли за ефективно да ги пренесуваат своите извештаи.

Автоматизација на работниот тек

Скриптските способности на Python го прават идеален јазик за автоматизирање на повторливи задачи за анализа на податоци. Аналитичарите можат да пишуваат скрипти за автоматизирање на процесите на извлекување, чистење, анализа и известување, заштедувајќи време и напор. 

Како заклучок на овој водич можеме да истакнеме дека Data Analysis е индустрија без граници…можностите се бесконечни, а кариерата како Data Analyst – кариера на иднината. Во SMX, Академијата за Data Analysis со Python, SQL & Power BI ќе ти овозможи да се стекнеш со комплетно знаење потребно да започнеш кариера како Data Analyst. Дознај повеќе тука…