Python sta sostituendo Excel per scalare le decisioni aziendali
Python e altri linguaggi di programmazione open source come R stanno rapidamente sostituendo Excel, che non è scalabile per le esigenze aziendali moderne. Per anni Excel è stato il motore decisionale de facto delle aziende. Ma è stato costruito per un mondo in cui i dataset erano piccoli, le informazioni in tempo reale non erano necessarie e la collaborazione non era così importante. I linguaggi open source possono aiutare le aziende a sfruttare meglio i propri dati e molti ruoli ora richiedono conoscenze di coding per essere data fluent.
Uno dei nostri data scientist, Chris Cardillo, afferma: “Se qualcuno passa più di quattro ore al giorno su Excel, trarrà senza dubbio beneficio dall’imparare Python/R.” Valutare la tua forza lavoro con questa lente è utile: mette a confronto il bisogno di programmare con un modello facilmente identificabile sul posto di lavoro. In effetti, la capacità di migliorare drasticamente i risultati del lavoro con codice open source è esattamente il motivo per cui Chris è diventato un data scientist.
Fonte: xkcdIn che modo Python è utile per la Business Analytics?
BI e dashboard (Analisi descrittiva)
Uno degli obiettivi principali della business analytics è descrivere ciò che è successo per comprendere i trend e valutare le metriche nel tempo. Questo ambito è chiamato analisi descrittiva ed è tipicamente svolto dai data analyst.
I data analyst usano spesso Python per descrivere e categorizzare i dati esistenti. Svolgono analisi esplorativa dei dati, che include il profiling dei dati, la visualizzazione dei risultati e la creazione di osservazioni per definire i passi successivi dell’analisi. Python può essere usato per manipolare i dati (con librerie come pandas), snellire i workflow e creare visualizzazioni (con Matplotlib).
Machine learning (Analisi predittiva)
Un altro obiettivo della business analytics è prepararsi al futuro prevedendo cosa accadrà. Questo campo è noto come analisi predittiva. Il machine learning è il ramo dell’analisi predittiva che utilizza algoritmi statistici snelli per prevedere il futuro sulla base di informazioni esistenti e individuare relazioni e insight—pensa al motore di raccomandazione di Netflix.
Python sta rapidamente diventando il linguaggio di riferimento per il machine learning ed è usato per creare modelli per reti bayesiane, alberi decisionali e molto altro. TensorFlow di Google è una popolare libreria Python che molti data scientist utilizzano per accedere rapidamente a numerosi algoritmi di machine learning supervisionati e non supervisionati.
Decision science (Analisi prescrittiva)
L’analisi prescrittiva, nota anche come decision science, è la fase finale della business analytics che anticipa cosa, quando e perché si verificheranno determinati risultati—e determina cosa farne. Applica i dati al processo decisionale. Nel nostro podcast DataFramed, Cassie Kozyrkov, Chief Data Scientist di Google Cloud, spiega il legame tra decision intelligence e data science.
I decision scientist inquadrano l’analisi dei dati intorno ai problemi di business e usano molte delle stesse tecniche e strumenti dei data scientist. Il loro obiettivo è rendere gli insight utilizzabili, quindi i loro modelli e metodi di visualizzazione devono essere costruiti per comunicare tali insight. Python è comunemente usato per creare strumenti di analisi prescrittiva tramite il deep learning, che utilizza reti neurali artificiali per ottimizzare gli esiti.
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