Какво е анализ на данни? Изследване, видове и пример

Какво е анализ на данни?

Анализ на данните се определя като процес на почистване, трансформиране и моделиране на данни за откриване на полезна информация за вземане на бизнес решения. Целта на анализа на данни е да извлече полезна информация от данните и да вземе решение въз основа на анализа на данните.

Прост пример за анализ на данни е всеки път, когато вземаме решение в ежедневния си живот, като мислим за това, което се е случило последния път или какво ще се случи, като изберем това конкретно решение. Това не е нищо друго освен анализиране на нашето минало или бъдеще и вземане на решения въз основа на това. За целта събираме спомени от нашето минало или мечти за нашето бъдеще. Така че това не е нищо друго освен анализ на данни. Сега същото нещо, което анализаторът прави за бизнес цели, се нарича анализ на данни.

В този Science Data Урок, ще научите:

Защо анализ на данни?

За да развиете бизнеса си, дори за да растете в живота си, понякога всичко, което трябва да направите, е анализ!

Ако вашият бизнес не расте, тогава трябва да погледнете назад и да признаете грешките си и да направите план отново, без да повтаряте тези грешки. И дори ако вашият бизнес се разраства, тогава трябва да очаквате с нетърпение да накарате бизнеса да расте още повече. Всичко, което трябва да направите, е да анализирате вашите бизнес данни и бизнес процеси.

Инструменти за анализ на данни

Инструментите за анализ на данни улесняват потребителите да обработват и манипулират данни, да анализират връзките и корелациите между наборите от данни и също така помагат да се идентифицират модели и тенденции за интерпретация. Ето пълен списък на инструментите използвани за анализ на данни в изследвания.

Видове анализ на данни: техники и методи

Има няколко видове анализ на данни техники, които съществуват въз основа на бизнеса и технологиите. Основните методи за анализ на данни обаче са:

• Анализ на текст
• Статистически анализ
• Диагностичен анализ
• Прогнозен анализ
• Предписващ анализ

Анализ на текст

Текстовият анализ се нарича също извличане на данни. Това е един от методите за анализ на данни за откриване на модел в големи набори от данни с помощта на бази данни или инструменти за извличане на данни. Използва се за трансформиране на необработени данни в бизнес информация. На пазара присъстват инструменти за бизнес разузнаване, които се използват за вземане на стратегически бизнес решения. Като цяло предлага начин за извличане и изследване на данни и извличане на модели и накрая интерпретация на данните.

Статистически анализ

Статистическият анализ показва „Какво се случва?“ чрез използване на минали данни под формата на табла за управление. Статистическият анализ включва събиране, анализ, интерпретация, представяне и моделиране на данни. Той анализира набор от данни или извадка от данни. Има две категории от този тип анализ – Descriptive анализ и инференциален анализ.

Descriptive Анализ

анализира пълни данни или извадка от обобщени числени данни. Той показва средна стойност и отклонение за непрекъснати данни, докато процент и честота за категорични данни.

Инференциален анализ

анализира извадка от пълни данни. При този тип анализ можете да намерите различни заключения от едни и същи данни, като изберете различни проби.

Диагностичен анализ

Диагностичният анализ показва „Защо се случи това?“ чрез намиране на причината от прозрението, намерено в статистическия анализ. Този анализ е полезен за идентифициране на модели на поведение на данни. Ако се появи нов проблем във вашия бизнес процес, тогава можете да разгледате този анализ, за ​​да намерите подобни модели на този проблем. И може да има шансове да използва подобни рецепти за новите проблеми.

Прогнозен анализ

Прогнозният анализ показва „какво е вероятно да се случи“, като използва предишни данни. Най-простият пример за анализ на данни е като ако миналата година купих две рокли въз основа на моите спестявания и ако тази година заплатата ми се увеличи двойно, тогава мога да купя четири рокли. Но, разбира се, не е лесно така, защото трябва да мислите за други обстоятелства, като шансовете цените на дрехите да се повишат тази година или може би вместо рокли искате да си купите нов велосипед или трябва да си купите къща!

Така че тук този анализ прави прогнози за бъдещи резултати въз основа на текущи или минали данни. Прогнозирането е само приблизителна оценка. Неговата точност се основава на това колко подробна информация имате и колко се ровите в нея.

Предписващ анализ

Предписващият анализ съчетава прозрения от всички предишни анализи, за да определи кое действие да се предприеме при настоящ проблем или решение. Повечето компании, управлявани от данни, използват предписващ анализ, тъй като предсказуемият и описателният анализ не са достатъчни за подобряване на производителността на данните. Въз основа на текущи ситуации и проблеми те анализират данните и вземат решения.

Процес на анализ на данни

- Процес на анализ на данни не е нищо друго освен събиране на информация чрез използване на подходящо приложение или инструмент, който ви позволява да изследвате данните и да намерите модел в тях. Въз основа на тази информация и данни можете да вземате решения или можете да получите окончателни заключения.

Анализът на данните се състои от следните фази:

• Събиране на изискване за данни
• Събиране на данни
• Почистване на данни
• Анализ на данни
• Интерпретация на данни
• Визуализация на данните

Събиране на изискване за данни

На първо място, трябва да помислите защо искате да направите този анализ на данни? Всичко, от което се нуждаете, за да разберете целта или целта на извършването на анализ на данни. Трябва да решите какъв тип анализ на данни искате да направите! В тази фаза трябва да решите какво да анализирате и как да го измерите, трябва да разберете защо проучвате и какви мерки трябва да използвате, за да направите този анализ.

Събиране на данни

След събиране на изискванията вие ще получите ясна представа за това какви неща трябва да измерите и какви трябва да бъдат вашите констатации. Сега е време да съберете вашите данни въз основа на изискванията. След като съберете вашите данни, не забравяйте, че събраните данни трябва да бъдат обработени или организирани за анализ. Тъй като сте събирали данни от различни източници, трябва да поддържате дневник с дата на събиране и източник на данните.

Почистване на данни

Сега каквито и данни да се събират, може да не са полезни или неуместни за вашата цел на анализа, следователно трябва да бъдат почистени. Данните, които се събират, може да съдържат дублирани записи, бели интервали или грешки. Данните трябва да бъдат почистени и без грешки. Тази фаза трябва да бъде извършена преди анализа, тъй като въз основа на почистването на данните вашият резултат от анализа ще бъде по-близо до очаквания ви резултат.

Анализ на данни

След като данните бъдат събрани, почистени и обработени, те са готови за анализ. Докато манипулирате данни, може да откриете, че имате точната информация, от която се нуждаете, или може да се наложи да съберете повече данни. По време на тази фаза можете да използвате инструменти за анализ на данни и софтуер, който ще ви помогне да разберете, интерпретирате и извлечете заключения въз основа на изискванията.

Интерпретация на данни

След като анализирате вашите данни, най-накрая е време да интерпретирате резултатите си. Можете да изберете начина, по който да изразите или съобщите своя анализ на данни или можете да използвате просто с думи или може би таблица или диаграма. След това използвайте резултатите от вашия процес на анализ на данни, за да решите най-добрия си курс на действие.

Визуализация на данните

Визуализацията на данни е много често срещана в ежедневието ви; те често се появяват под формата на диаграми и графики. С други думи, данни, показани графично, така че да бъде по-лесно за човешкия мозък да ги разбере и обработи. Визуализацията на данни често се използва за откриване на неизвестни факти и тенденции. Като наблюдавате връзки и сравнявате набори от данни, можете да намерите начин да откриете значима информация.

Oбобщение

• Анализът на данни означава процес на почистване, трансформиране и моделиране на данни за откриване на полезна информация за вземане на бизнес решения
• Видовете анализ на данни са текстов, статистически, диагностичен, предсказуем, предписващ анализ
• Анализът на данни се състои от събиране на изискване за данни, събиране на данни, почистване на данни, анализ на данни, тълкуване на данни, визуализация на данни