Zanima vas analitika podataka? Ako imate sklonost kodiranju, razumijevanje logike i osnovne matematike, uz malo strpljenja možete započeti s najtraženijim projektima u analizi podataka. Mnogi od tih projekata su besplatni, ali zahtijevaju poznavanje određenih programskih alata. Dobra vijest je da je Python, najpopularniji programski jezik za analitiku podataka, besplatan i lako dostupan.
Pokrenite svoj put analize podataka koristeći besplatan izvorni kod i steknite vještine za donošenje informiranih odluka, smanjenje troškova i osiguravanje poslovnog uspjeha.
Na primjer, platforma za analitiku podataka GeeksforGeeks nudi izvrsne resurse čak i za početnike. Oni su izdvojili i preporučili top 10 popularnih manjih projekata u analitici podataka, a svaki od njih dolazi s izvornim kodovima. Evo najpopularnijih projekata:
- Zomato analiza podataka pomoću Pythona – Analiza usluga restorana i raspona cijena
- IPL analiza podataka – Kako koristiti Pandas i AI za analizu dražbe podataka
- Analiza Airbnb podataka – Predviđanje i analiza trendova u najmu nekretnina
- Globalna analiza podataka o Covid-19 – Vizualizacija globalnih podataka o pandemiji
- Analiza i predviđanje cijena nekretnina – Algoritmi za analizu tržišta nekretnina
- Analiza tržišne košarice – Analiza potrošačkih navika i predviđanje kupovnih trendova
- Titanicova analiza podataka i predviđanje preživljavanja – Prediktivna analiza podataka o preživljavanju putnika
- Analiza podataka o cvijetu perunike – Predviđanje i analiza podataka o biološkim vrstama
- Analiza odljeva kupaca – Predviđanje gubitka kupaca u poslovnim organizacijama
- Predviđanje cijena automobila – Prediktivna analiza tržišta automobila
Ovi projekti pokrivaju raznolika područja, od web skrapinga do prediktivnog modeliranja, omogućujući vam da steknete praktično znanje i vještine u analizi podataka.
Vrste analitike podataka i njihova primjena
Razumijevanje vrste analitike podataka ključan je korak u svakom projektu. Evo osnovnih vrsta analize podataka:
- Deskriptivna analitika: Analiziranje povijesnih podataka za razumijevanje trendova i obrazaca (npr. izvještaji o prodaji i financijama).
- Dijagnostička analitika: Analiziranje podataka kako bi se utvrdilo što je uzrokovalo određene događaje i anomalije.
- Preskriptivna analitika: Pomoć u predviđanju što bi se sljedeće moglo dogoditi na temelju trenutnih podataka.
- Prediktivna analitika: Korištenje povijesnih podataka za predviđanje budućih događaja, kao što su budući trendovi ili vjerojatnost određenih ishoda.
Primjena prediktivne analitike u praksi
Jedan od najpoznatijih primjera primjene prediktivne analitike je maloprodaja. Na primjer, lanac trgovina može koristiti podatke o prethodnim kupnjama, povijesti pregledavanja i sezonskim trendovima za predviđanje što će kupci najvjerojatnije kupiti u budućnosti. To im omogućuje optimizaciju inventara, učinkovito punjenje skladišta i ciljanje oglašivačkih kampanja prema predviđenim potrebama kupaca.
Analitika • News 