DavidErikMollberg/kennsluromur huggingface dataset:
En þetta eru sem sagt gagnasöfn þrjú gagnasöfn sem að lýsa verði á hveiti í Bandaríkjunum Sem sagt hveiti sem er ræktað í mismunandi ríkjum þannig að þú ert með sem sagt hversu mikið var ræktað og hvað hvað verðið var
lesa inn gögnin hérna
Og hveitið skiptist í nokkra gæðaflokka Þú ert með sem sagt mjög gott eða sem sagt high quality medium quality og low quality hveiti
verðið og þetta er bara fjöldinn sem var ræktaður
Og svo ertu með líka nokkrar dagsetningar Þetta nær alveg yfir nokkurra ára tímabil þetta gagnasafn
Og þetta er sagt efstu línurnar í gagnasafninu og svo ertu með neðstu línurnar þannig að þið sjáið að þetta eru eiginlega öll ríkin
í Bandaríkjunum sem eru að rækta hveiti
og þessi hérna eru sko í janúar tvö þúsund og fjórtán og hérna erum við komin í í desember tvö þúsund og fjórtán
Og svo erum við með annað gagnasafn sem heitir Demography
sem að er raunverulega bara um ríkin sjálf
Og eins þá erum við með öll ríkin í Bandaríkjunum hver hérna hversu margir búa þar
og skiptinguna á sem sagt kynþáttum
og já sem sagt
meðalinnkomu og og svona ýmislegt ýmislegar upplýsingar Og svo erum við með það sem heitir Population
Þessar tölur eru ekki frá sama árinu til dæmis
En við munum ekki nota þetta Population þið getið bara pælt í því sjálf ef þið viljið við ætlum bara að nota hin tvö held ég
Þegar við kíkjum á þetta Prices gagnasafn sem er sem sagt verðið á á hveitinu
og við skoðum hvaða týpur við erum með af af breytum þá sjáið þið það að við erum með sem sagt hérna quality gögn hérna high og medium og low
Og við ætlum að byrja á því að hreinsa gögnin og raða þeim þannig að fyrst hérna erum við með ætlum við að raða þeim sem sagt eftir fyrsta lagi nafninu á ríkinu
og svo í öðru lagi eftir dagsetningu þannig að
elsta verði efst og nýjast verði neðst
Þá tekur hann raunverulega bara sem sagt gildið sem er fyrir ofan Þannig að þú kemur að einhverju N A gildi og þú fyllir inn í það með því að nota gildi sem er í röðinni fyrir ofan
Og þetta er ein aðferð til að fylla inn N A Og og hérna og kannski aðferð sem er allt í lagi ef það eru ekkert voðalega mörg N A en þið ímyndið ykkur ef að það er einhver breyta þar sem eru þú veist áttatíu prósent gilda sem vantar
og maður fyllir bara alltaf inn það sem var í röðinni fyrir ofan þá verða öll gildin bara eiginlega eins Þannig að hérna þetta er aðferð sem er ágætt að nota ef það eru bara fá sem vantar
En við notum það núna
Og nú ætlum við að fókusa bara á Kaliforníu við ætlum að reikna út sem sagt þessa lýsandi stika fyrir Kaliforníu Byrjum á meðaltalinu
Þannig að við ætlum byrja á því að sem sagt finna bara út Kaliforníu í gögnunum okkar þannig við við hérna
búum til nýtt nýja töflu sem heitir bara Kalifornía
og skoðum hana Þannig að þið sjáið það við erum komin með bara ríkið Kaliforníu
og verðið á hveiti í Kaliforníu
Og til þess að reikna út meðaltalið þá muniði við þurfum að leggja saman öll gildin og deila með fjöldanum
Þannig að við bara byrjum á því að leggja saman öll high quality verðin í Kaliforníu
það myndi vera þessi hérna
þannig að við erum búin að leggja það allt saman saman
Og svo viljum við vita
mikið var var selt í í Kaliforníu þannig að við bara við teljum hversu margar línur raunverulega eru í þessu gagnasafni
og það myndi þá vera C account það er fjöldinn og það er fjögur hundruð fjörutíu og níu
Og svo til þess að reikna meðaltalið þá tökum við
summuna og deilum með fjöldanum
Þannig að C A mean myndi vera meðaltalið okkar
Og þá sjáið þið að meðalhveitiverðið í Kaliforníu er tvö hundruð fjörutíu og fimm
Og svo ef við myndum vilja gera þetta fyrir einhvern ákveðinn ákveðið ár þá myndum við eins bara condition a á árið sem við viljum
eins og við gerum hér og þá fáum við sem sagt að meðal verðið í Kaliforníu árið tvö þúsund og fimmtán var tvö hundruð fjörutíu og tveir sem er aðeins lægra heldur en yfir öll árin
Nú svo viljum við finna miðgildið munið að þá þurfum við að raða þeim í röð frá minnsta til stærsta sem sagt eftir verðinu
og við þurfum að finna gildið sem er í miðjunni Og við vitum að það eru fjögur hundruð fjörutíu og níu
og hérna ætlum við að raða þeim eftir verði
Við verðum að notum hérna sort values og veljum dálkinn sem við viljum að sé raðað eftir
Þannig að ef við keyrum þetta þá sjáum við að
það hérna vex
Og svo þyrftuð þið að finna miðgildið þá einfaldlega finnum við gildið sem er í miðjunni
En við vitum að hér erum við með oddatölufjölda af röðum Ef við værum með sléttan fjölda af röðum hvað myndum við þá gera til að finna miðgildið
Ef það er engin tala í miðjunni
Já alveg rétt
alveg rétt En við erum heppin núna
Ókei og svo er mode sem að ég nefndi ekki áðan en mode er sem sagt tíðasta gildið hvað kemur oftast fyrir í þessari breytu
hérna er hann að nota sem sagt bara count values eða value counts þegar þú telur hversu oft hvert gildi kemur fyrir
og svo er því bara automatically raðað í röð frá stærsta til minnsta Þess vegna getum við tekið index núll til þess að finna raunverulega hvaða gildi er er tíðast
Og í þessu tilfelli þá er það tvö hundruð fjörutíu og fimm komma núll fimm
Og svo til að reikna variance inn þá
sem sagt þurfum við að nota þessa hérna formúlu
Við þurfum að byrja á því að taka alla allar ræðurnar draga frá meðaltalið
þar sem við erum búin að taka gildið sjálft draga frá meðaltalið og setja það allt saman í annað veldi Þannig að við erum komin með hérna nýjan dálk í töfluna okkar
Og og hérna og svo þegar við erum komin með þennan nýjan dálk hérna þá leggjum við saman öll gildi inn í dálkinum og deilum með n mínus einn og þá erum við komin með drefinina af
Sem þið sjáið sem sagt hérna þannig að þetta myndi vera dreifnin á þessu þessari breytu
En núna hingað til þá erum við búin að nota hérna svolítið svona hérna basic aðferðir til þess að reikna þetta Við erum bara búin að reikna þetta sjálf í höndunum
En auðvitað eru pandas með föll sem reikna þetta bara sjálfkrafa fyrir okkur Við þurfum ekkert að fara að búa til nýja dálka og summa þetta upp eitthvað sjálf og svoleiðis heldur getum við til dæmis notað þetta describe fall hér
til þess einfaldlega að
fá allt þetta öll þessi sem sagt alla þessa stika bara út
Þannig að við gerum Kalifornía punktur
PD punktur describe Þá fáum við hérna meðaltalið sem við reiknuðum áðan líka við fáum
staðalfrávikið við fáum minnsta gildið og þessi quartiles hérna tuttugu og fimm prósent fimmtíu prósent og sjötíu og fimm prósent
og þið munið það að fimmtíu fimmtíu prósent quartile það er miðgildið Þannig að við erum með miðgildið hér
og svo erum við líka með stærsta gildið
Og hérna kannski takið eftir því að hérna
þetta gildi hér
dreifnin sem við reiknuðum er ekki sama og þetta gildi
Það er einfaldlega vegna þess að þetta er staðalfrávikið sem er gefið hér þannig að til þess að fá þetta hér gildi
þá tökum við kvaðratrótina af þessu
Bara ef þið farið eitthvað að velta fyrir ykkur af hverju þetta passar ekki saman
Þá er það vegna þess að það þarf að taka kvaðratrótina til að fá staðalfrávikið
Já og svo eins þá getum við notað einfaldlega fallið mode til þess að reikna út
tíðasta gildið
og þá fáum við út mode ið Og svo náttúrulega getum við líka að sjálfsögðu reiknað
hvern stika fyrir sig Til dæmis með því að kalla bara á mean hérna þá myndum við fá út
eins ef við skrifum median þá myndum við fá út
miðgildið og svo framvegis Þannig að þið getið notað describe til þess að fá þetta fyrir alla töfluna öll þessi mismunandi gildi eða bara notað hvert fall fyrir sig til að finna hvern stika fyrir sig
Nú þetta eru allt saman sem sagt stikar fyrir einstakar breytur Ef þú vilt fá meðaltal af hæð eða verði eða einhverju En svo getur maður fundið samband á milli tveggja breyta með því að reikna
covariance og
correlation eða fylgni
reiknar út svona já sambandið á milli tveggja breyta
Og þannig að í þessu tilfelli ef við myndum vilja finna út covariance inn á milli verðsins í Kaliforníu og New York
við viljum vita hvort að verðin í þessum tveimur ríkjum fylgist að Þannig að ef verðið á hveiti í New York hækkar hækkar þá líka verðið á hveiti í Kaliforníu
Það er svona spurning sem að covariance getur hjálpa manni að að svara
Og hérna sem sagt erum við að bara í fyrsta lagi búa til nýja töflu sem er bara með verðinu í New York
fyrsta og sjöunda dálkinum sem er sem sagt verðið og dagsetningin og svo erum við bara nefna þá upp á nýtt
og þá lítur þetta svona út
Hvað gerði ég nú Já hann er ekki til svona svona ókei
Og svo bara skoðum við töfluna okkar þá erum við með hérna sem sagt verðið í New York
erum við sem sagt núna aftur að reikna raunverulega þennan covariance bara sjálf í höndunum með því að
búa til hérna nýjan dálk sem heitir Kalifornía deviation og New York deviation
og fáum þá út sem sagt bara út frá þessari jöfnu hérna
fáum við út covariance inn á milli þessara tveggja breyta
En að sjálfsögðu þá getum við líka notað
sem sagt fyrsta janúar komi í sömu línu og annan janúar í sömu línu
Þannig að við erum að sameina þær á dagsetningunni Og þá fáum við út töflu sem lítur svona Þá erum við með sem sagt verðið í Kaliforníu og verðið í New York á þessum degi
Tuttugasta og sjöunda desember árið tvö þúsund og þrettán
þá kostaði hveiti í Kaliforníu þetta
og þrjú hundruð fimmtíu og eina í New York
Og við gerum það með þessu merge falli hérna
Og þá getum við notað þetta innbyggða fall sem heitir covariance til þess að reikna
covariance inn í þessari töflu Og þá sjáum við að á milli
Kaliforníu og Kaliforníu er sem sagt tvö hundruð níutíu tveir komma níutíu og átta og í New York New York er tólf og svo fimm komma níu á milli Kaliforníu og New York
En covariance er ekkert alltaf mjög auðvelt að að túlka Það er oft betra að nota það sem heitir correlation eða fylgni
af því að þá ertu búinn að staðla þetta og þá veistu það að fylgnin er alltaf tala á milli mínus eins og eins
Þar sem að mínus einn þýðir að það er sem sagt fullkomin neikvæð fylgni þannig að ef önnur talan stækkar þá minnkar hin
og því lengra sem þú nálgast einn þá ertu með sem sagt jákvæða fylgni sterka jákvæða fylgni sem þýðir að ef önnur hækkar að þá hækkar hin líka
Og svo ef þú ert með gildi sem er í kringum núll þá er engin fylgni þannig að ef ein breytist á einn hátt þá getur hvað sem er gerst fyrir hina
Og hérna við getum sem sagt
reiknað fylgnina með corr fallinu hérna í Python
sem gefur okkur eins og þið sjáið hérna bara tölur á bilinu mínus einn og upp í einn
Og nú er mjög auðvelt að sjá að það er mjög sterk jákvæð fylgni á milli verðsins í Kaliforníu og New York
núll komma níutíu og sjö
sem er mjög nálægt einum sem þýðir að það er mjög sterk jákvæð fylgni
Ókei svo hérna ætlum við að að plotta
verðin og þið sjáið hérna dreifinguna á hveitiverði þetta er sem sagt fyrir allt gagnasafnið Við erum með hérna prices allt gagnasafnið
og þið sjáið hér að það er mjög mikill massi hérna í kringum þrjú hundruð og fimmtíu
og svo er sums staðar mjög hérna
töluvert lægra verð með svona litlum toppum
Svo sem sagt
ætlum við að skoða sem sagt eftir mánuðum
verð á hveiti
og þá notum við svona lambda föll kannist þið lambda föll
Þetta er svona bara one line erar til þess að gera einhverjar ákveðnar operation ir
geta verið mjög sniðugir
og núna erum við að nota þá til að bæta við dálkum í töfluna okkar annars vegar hvaða mánuð
hveitið úr mánuði þetta hveiti kemur og hins vegar frá hvaða ári það kemur Þannig að við bætum við hérna tveimur nýjum dálkum
og svo viljum við bara að finna þá sem voru ræktaðir sem sagt í janúar árið tvö þúsund og fimmtán
Við viljum finna verð á hveiti í janúar tvö þúsund og fimmtán
Það er það sem við erum að gera hér Og þá sjáum við hérna þessa töflu
þá getum við á sama hátt
plottað histogram ið af því
Og svo erum við búin að setja hérna yfir sem sagt þéttifallið
Þannig að það er svona ýmislegt sem við getum séð út úr út úr þessum gögnum með því að skoða verðið á hveiti í Bandaríkjunum
Eigum við að taka fimm mínútna pásu Já ókei
Já komið þið sæl Við erum hérna í fyrsta kafla í fyrsta efnisflokk sem er í raun og veru bara innleiðing að þessum áfanga
Við ætlum að byrja á því að skoða gagnagreiningu aðeins og með því ætlum við að leggja grunninn svona fyrir því sem að við eigum eftir að skoða á þessari önn
Allt eru þetta hugtök sem að tengjast innbyrðis Viðskiptagreindin er svona kannski það sem við eigum eftir að hugsa mest um í þessum áfanga enda heitir hann Viðskiptagreind en viðskiptagreining er ekkert óskyld og gagnavísindi eru svo þau fræði sem að við notum mikið í bæði viðskiptagreind og viðskiptagreiningu
Þetta skiptir máli vegna þess að flestallir stjórnendur eru farnir að átta sig á því að ef að þeir geta gert sér mat úr gögnunum
þá veldur það því að þeir verða samkeppnishæfari taka betri ákvarðanir reksturinn gengur betur reksturinn verði skilvirkari
þeir missa af færri tækifærum en þeir ellegar hefðu gert
og hver einasti þáttur þar má segja
gengur betur upp að einhverju ákveðnu marki
Ef að við vitum betur
hvernig við erum að gera hlutina þá höfum við líka það sem við þurfum til þess að átta okkur á því hvernig við getum gert hlutina betur
Og það er mikið af því sem að við erum að fást við hér það er að við erum að nota gögn úr rekstrinum
annaðhvort úr til dæmis sölukerfi eða bókhaldskerfi eða mannauðskerfi eða tímaskráningarkerfi eða hvað sem það ætti að vera
Og við erum að nýta þessi gögn til þess að sjá hvað við getum gert betur hvar liggja vandamálin og hvar liggja tækifærin
Umhverfið er töluvert breytt frá því það sem það hefur verið og þetta er að ryðja sér til rúms sem einn af hornsteinum reksturs fyrirtækja Það er að segja nýting gagna til ákvörðunartöku
er meðal annars aukin afkastageta þess tækniumhverfis sem er í kringum okkur Það er að segja vélbúnaður hugbúnaður og netkerfi Við getum gert miklu meira í dag en við gátum fyrir til dæmis tuttugu árum síðan einfaldlega vegna þess að tækin eru orðin betri
Við erum líka farin að geta unnið meira
hvað eigum við að segja
unnið meira
á ferðinni Við erum farin að geta verið með fjarfundi
við erum farin að geta notað hugbúnað eins og þjónustu eða software as a service
Það er hugbúnaður sem við þurfum ekki að setja upp á okkar eigin vél til að nota heldur förum við bara á netið skráum okkur inn og byrjum að nota nota hugbúnaðinn svipað og Google Docs til dæmis sem að ég er viss um að þið þekkið flest
Svo eru auðvitað bætt gagnavinnsla
Það er verið að sækja gögn frá mörgum mismunandi stöðum í flestum nútímafyrirtækjum Það er verið að sækja gögn úr bókhaldinu
það er verið að sækja gögn úr sölukerfinu það er verið að sækja gögn úr til dæmis kassakerfinu eða einhverju öðru færslukerfi
og svo er verið að sameina þessi gögn eftir fræðum sem eru að verða sífellt fágaðri og fágaðri þannig að sameinuð afurð nýtist okkur betur í ákvörðunartöku
Svo eru auðvitað framfarir í til dæmis vöruhúsum gagna og gagnagnótt Þetta er eitthvað sem við eigum eftir að skoða upp að vissu marki hérna í þessum áfanga
en það þýðir að við ráðum við miklu meira magn gagna en áður og það er ekki bara út af því að tæknin er að verða betri og vélbúnaðurinn heldur er líka fræðin að verða þroskaðri og hún er farin að leyfa okkur að tengja gögn saman og skipuleggja gögn á miklu miklu skilvirkari hátt en áður
Höldum áfram með hvað hefur valdið því að umhverfið er breytt Skoðum til dæmis það að gagnagreining hefur ein og sér verið að sækja í sig veðrið og er að fá töluverðan sess í rekstri fyrirtækja
þannig að það er að verða meiri áhugi á gagnagreiningu sem veldur því að
það hafa fleiri áhuga á því að framleiða gagnagreiningarlausnir Eftirspurnin er einfaldlega orðin meiri
Gagnavísindi eitthvað sem við eigum eftir að skoða hérna aðeins á eftir eru til dæmis
til dæmis sá geiri innan upplýsingatækni sem að virðist ætla að fara að verða sá sem að hvað eigum við að segja
veldur eða eða felur í sér
Nú þær mannlegu takmarkanir sem að fólk hefur þurft að glíma við hérna á árum áður eru mikið af hverfa bæði í gegnum aukna sjálfvirknivæðingu og svo auðvitað bara út af því að vélbúnaður er að verða betri og hraðari og við þurfum ekki að vera að
hvað eigum við að segja að bíða eftir
því að að mannfólk sitji og slái gögn inn og tölur og reikni eitthvað í höndunum heldur getum við gert þetta sjálfvirkt Við getum búið til ferli sem klára þetta fyrir okkur frá A til B og gefa okkur þá afurð sem við þurfum á að halda S
Samhliða því að gagnagreining er að fá stærri og stærri sess í rekstri fyrirtækja
þá eru fyrirtæki líka að fara eða farin að vanda sig meira í þekkingarstjórnun og gagnastjórnun og eru farin að safna meiri gögnum en þau gerðu áður
einfaldlega vegna þess að þau átta sig á orðið á verðmætum gagnanna
Með því að safna þessum gögnum þá eru þau líka búin að koma sér í þá stöðu að þau geta farið að gera sér meiri mat úr þessum gögnum
geta nýtt þetta til þess að skilja markaðinn betur til að skilja viðskiptavinina sína betur til að skilja sín eigin
viðskiptaferli betur
Og svo er auðvitað betra aðgengi
Við erum flest öll með þráðlaus tæki og stjórnendur fyrirtækja og ákvarðanatökuaðilar eru það líka
Þeir geta notað þessi tæki til þess að sækja sér gögn þegar þau eru á ferðinni til þess að fá aðgang að hinum og þessum viðskiptakerfum fyrirtækisins þegar þau eru á ferðinni í fríi jafnvel ef eitthvað stórt kemur upp á
þannig að það er töluverður munur á því hvernig umhverfið lítur út núna og það gerði fyrir til dæmis tíu fimmtán tuttugu árum síðan Og við sjáum að þetta er að endurspeglast í því hvernig fyrirtæki eru rekin og hversu mikil áhersla er orðin á að vera með góð gögn
á réttum tíma og fyrir framan réttan aðila sem getur nýtt þau til þess að taka ákvarðanir
Ef við skoðum þróun gagnagreiningar
og hafið í huga að viðskiptagreind er hluti af þessu sem við eigum eftir að fara að skoða svona
þarna upp úr upp úr aldamótunum
En í byrjun þá voru þetta tiltölulega stöðluð eða svona kerfi sem gáfu tiltölulega staðlaðar skýrslur
Þetta voru færsluskrár þetta var til dæmis færslu  eða sölulisti sem gat sagt þér hvað þú hafðir selt mikið í gær síðasta mánuði eða á síðasta ári
Það eru þessi ákvarðanatökukerfi decision support systems sem að byrja þarna og til dæmis einfölduð skýrslugerðarverkfæri
og færa sig svo hægt og rólega yfir í það sem að við köllum ákvörðunartökukerfi
Og þarna eru sem sagt það sem við köllum export systems decision support systems sem að eru kerfi sem að innihalda líkön sem eru búin til af ákveðnum sérfræðingum
Og fyrstu staðirnir þar sem þessi kerfi voru notuð voru til dæmis heilbrigðisgeirinn Þá var þetta notað við sjúkdómsgreiningar
Þar var búið til líkan fyrir sjúkdómsgreiningu á alla vega ákveðnum kvillum sem að fólu í sér að læknirinn eða sérfræðingurinn fór með sjúklingnum í gegnum ákveðið ferli
Læknirinn eða sérfræðingurinn kom svo með sitt mat og setti það inn í líkanið og út úr þessu öllu kom svo einhver einhver sjúkdómsgreining eða líkur á einhverjum sjúkdómi
Þessi ákvörðunartökukerfi þau byggðu auðvitað á reynslu sérfræðinganna og voru þar af leiðandi mjög lítið sveigjanleg en vissulega gagnleg
í sjúkdómsgreiningu og jafnvel í bilanagreiningu á vélum og annað En v
andamálin þurftu að vera þekkt og við gátum ekki fengið mikið meira út úr því en þ
að sem við höfðum búið til líkan fyrir
Nú svo færist þetta yfir í það sem er kallað svona enterprice information systems eða eða svona
og þar förum við að hugsa betur um það hvernig við höldum utan um þessi gögn
Úr því verða til dæmis
það sem við köllum venslagrunnar eða venslagagnagrunnastjórnunarkerfi relational database management systems
Þetta er að verða til þarna upp úr nítján hundruð og áttatíu
Þar erum við líka komin með
skýrslur sem eru orðnar miklu sveigjanlegri
Þær eru farnar að að leyfa okkur að kalla þær fram eftir þörfum það er það sem við meinum með on demand static reporting það er þá
eftir þörf þegar við þurfum á því að halda en þær segja okkur bara ákveðna sögu
Það tók dæmigert töluvert langan tíma að forrita svona skýrslur þannig að
hver og einn stjórnandi var nú svo sem ekkert í því ð
að búa til svona skýrslur
laun birgðaskráningu og tengja þetta allt saman Þannig að á þessum tíma á þessum tímapunkti
Upp úr nítján hundruð og níutíu þar erum við komin svona í árdaga viðskiptagreindarinnar og það byrjar á vöruhúsum gagna Og vöruhús gagna eru í raun og veru
tilraun til þess að búa til heildarskipulag fyrir öll gögn fyrirtækisins
þá voru notaðir venslagrunnar relational database management systems
en þeir voru þá ekkert endilega tengdir hvor öðrum þannig að það gat verið einn grunnur fyrir sölukerfið einn grunnur fyrir bókhaldið og svo framvegis
Þegar gögnin eru tilbúin þá eru
heildartímanýting eða eitthvað svoleiðis
og leyfa okkur að sjá stöðuna á þeim með reglulegu tímabili Á þessum tíma þá var jafnvel hægt að fá þetta niður í
eða allt að því rauntíma og þá gátu stjórnendur notað þetta til þess að taka nokkuð upplýstar ákvarðanir
þá förum við svo að sjá að skýjalausnir fara að sækja í sig veðrið og hugbúnaður sem þjónusta software as a service
Við getum einfaldlega sótt skýjalausn í áskrift og við getum borgað mánaðarlegt gjald fyrir eitthvað sem hefði tekið okkur langan tíma og mikla fyrirhöfn að setja upp og viðhalda
Þannig að með skýjalausnum þá fáum við aðgang að gríðarlegri reiknigetu gríðarlegu geymslurými gríðarlegu öryggi og alveg gríðarlega miklum þægindum líka
án þess í raun og veru að þurfa að hugsa um undirliggjandi tæknilega tæknilegt skipulag Og með þessu þá opnast dyr auðvitað fyrir fyrirtæki sem vilja kannski nýta sér flókin tölfræðilíkön eins og til dæmis gervigreind og annað til þess að spá fyrir um
hvernig ákveðnar markaðsherferðir ganga og hvaða viðskiptavinahópur er arðbærastur og gefur mesta framlegð
og svo framvegis Og með því að við fáum aðgang að þessum þróaðri vélbúnaði og hugbúnaði þá auðvitað opnast dyr fyrir bæði gagna  og textanámun
og það má eiginlega segja að hún sé eða byggi þá á ákvörðunartökukerfum
Byrjum þetta aftur
En þessi viðskiptagreindarverkfæri eða lausnir sem við notum í dag eru vissulega mun mun fágaðr
og ferlin sem eru á bak við eru ekki eins stirð og þau voru í ákvarðanatökukerfunum þar sem einhver sérfræðingur þurfti að vera búinn að ákveða nákvæmlega í hvaða skref væri farið í og í hvaða röð
heldur eru á eru eru viðskiptagreindarkerfin í dag mun sveigjanlegri og leyfa notendum sjálfum það er að segja stjórnendum og ákvörðunartökuaðilum að hafa miklu meiri áhrif á það hvernig greiningar eru unnar og hvaða gögn eru notuð
Nú svo undanfarinn áratug eða svo þá höfum við verið að sjá ýmislegt spennandi gerast eins og til dæmis gagnagnótt eða big data analytics og við eigum eftir að skoða það í kafla sjö það er mjög spennandi
Áður fyrr þá voru allir að keppast við að reyna að koma öllum gögnum á sama snið þannig að það væri hægt að tengja þau Með gagnagnótt þá þurfum við ekki að gera það
Með gagnagnóttinni þá leyfum við okkur að að vinna með gögnin þó svo að hluti komi frá tölvupósti hluti frá frá Twitter annar hluti af úr einhverjum myndböndum og svo framvegis
og við tengjum þetta allt saman og við vinnum greiningar úr gögnunum þó svo að þau séu á gjörsamlega ólíku formi N
Nú svo auðvitað sjáum við líka lausnir breytast frá því að vinna mikið ofan á diskum sem eru tiltölulega hægvirkir yfir í það að vinna með gögn í vinnsluminni sem eru tiltölulega hraðvirk
eða alla vega um það bil þúsund sinnum hraðvirkara en diskurinn
Það auðvitað opnar aðrar dyr þar sem að við erum komin með margfalda vinnslugetu á við áður og við getum leyft okkur að vinna með margfalt flóknari vandamál en áður og þar af leiðandi svara svara töluvert áhugaverðari spurningum
Svo verða til alls konar greiningar Það er þá XXX
analytics eitthvað eins og til dæmis social network analytics eða samfélagsnetsgreining
Við erum með samfélagsmiðlagreiningu við erum með íþróttagreiningu eins og til dæmis við eigum eftir að skoða seinna í þessum kafla
Þannig að með því að greiningarumhverfin verða fágaðri þá opnast dyr til þess að vinna hinar og þessar greiningar sem að nýtast okkur bæði í rekstri fyrirtækja og í raun og veru bara í ákvörðunartöku almennt
Og svo er auðvitað spennandi að sjá svona hvernig þessi áratugur verður gerður upp út af því að þróunin heldur auðvitað áfram
Og það sem við erum að kljást við í dag er auðvitað alveg gríðarlega spennandi sérstaklega með allri þessari auknu sjálfvirknivæðingu
En það er efni annars fyrirlesturs
Þannig að bara til þess að svona tékka
við þetta box en ekkert mikið meira þá ætlum við að þá ætla ég bara að minnast á að að sem sagt það er ekki nóg að ex af té sé lotubundið heldur þarf ex af té að haga sér vel Þetta er svona eitthvað sem þarf að taka fram með með