Какво е анализ на данни? Изследване, видове и пример
Евелин Кларк
⚡ Умно обобщение
Анализът на данните е процесът на почистване, трансформиране и моделиране на данни, така че една организация да може да...tracполезна информация и действайте въз основа на нея. Пет техники и шестфазен работен процес структурират работата.
Какво е анализ на данни?
Анализ на данните се определя като процес на почистване, трансформиране и моделиране на данни с цел откриване на полезна информация за вземане на бизнес решения. Целта на анализа на данни е да сеtracполезна информация от данните и вземане на решение въз основа на този анализ.
Един прост пример за анализ на данни се случва, когато вземаме решение в ежедневието, като мислим за това какво се е случило последния път или какво ще се случи, ако изберем определена опция. Това не е нищо друго освен анализ на нашето минало или бъдеще и вземане на решения въз основа на тях, събиране на спомени от миналото или очаквания за бъдещето. Анализаторът прави същото за бизнес цели и това се нарича анализ на данни.
Анализът на данните е част от по-широката област на Science Data, който обхваща също инженерство на данни, машинно обучение и внедряване.
Защо е важен анализът на данните?
За да развиете бизнеса си и дори да растете в живота си, понякога всичко, което трябва да направите, е да анализирате.
Ако бизнесът ви не расте, трябва да погледнете назад, да признаете грешките си и да направите план отново, без да ги повтаряте. И дори ако бизнесът ви расте, трябва да гледате с нетърпение към това да го накарате да расте още повече. Всичко, което трябва да направите, е да анализирате бизнес данните и бизнес процесите си.
Инструменти за анализ на данни
Всяка фаза, описана по-долу, се изпълнява със софтуер, а екранната снимка по-долу показва вида интерфейс, който представлява инструментът за анализ.
Инструментите за анализ на данни улесняват потребителите да обработват и манипулират данни, да анализират връзките и корелациите между наборите от данни и да идентифицират модели и тенденции за интерпретация. Електронните таблици обхващат малки набори от данни, SQL заявките - хранилището, Python намлява R обработват статистика и моделиране, а платформите за бизнес разузнаване публикуват резултата в табло за управление. Ето пълен списък с инструментите използвани в изследванията.
Видове анализ на данни: техники и методи
Има няколко видове анализ на данни техники, които съществуват, базирани на бизнеса и технологиите. Основните методи за анализ на данни обаче са:
- Анализ на текста
- Статистически анализ
- Диагностичен анализ
- Прогнозен анализ
- Предписващ анализ
Петте въпроса се основават един на друг. Таблицата по-долу показва въпроса, на който отговаря всеки от тях, преди следващите раздели да ги обяснят поотделно.
| Техника | Въпрос, на който отговаря | Типична мощност |
|---|---|---|
| Анализ на текста | Какви модели се крият в неструктурирания текст? | Теми, ключови думи, извлечени правила |
| Статистически анализ | Какво се е случило? | Табла за управление, обобщени статистики |
| Диагностичен анализ | Защо се случи това? | Коренни причини, модели на поведение |
| Прогнозен анализ | Какво е вероятно да се случи? | Прогнози, оценки на риска |
| Предписващ анализ | Какво трябва да направим по въпроса? | Препоръчителни действия |
Анализ на текст
Анализът на текста се нарича още извличане на данни. Това е един от методите за анализ на данни, използван за откриване на закономерности в големи масиви от данни с помощта на бази данни или инструменти за извличане на данниТой трансформира суровите данни в бизнес информация. Инструментите за бизнес разузнаване, предлагани на пазара, се използват за вземане на стратегически бизнес решения. Като цяло, той предлага начин за...tracи изследват данни, извеждат модели и накрая интерпретират данните.
Статистически анализ
Статистическият анализ показва „Какво се е случило?“, като използва минали данни под формата на табла. Той включва събиране, анализ, интерпретация, представяне и моделиране на данни и работи върху пълен набор от данни или върху извадка. Има две категории от този тип анализ – описателен анализ и инференциален анализ.
Descriptive Анализ
DescriptИвният анализ обобщава пълни данни или извадка от числови данни. Той отчита средната стойност и стандартното отклонение за непрекъснати данни и проценти и честоти за категорични данни.
Инференциален анализ
Инференциалният анализ работи върху извадка, извлечена от пълните данни. При този тип анализ можете да стигнете до различни заключения от една и съща популация, като изберете различни извадки.
Диагностичен анализ
Диагностичният анализ показва „Защо се случи това?“, като открива причината зад прозренията, получени чрез статистически анализ. Този анализ е полезен за идентифициране на модели на поведение в данните. Ако във вашия бизнес процес се появи нов проблем, можете да разгледате този анализ, за да намерите подобни модели и има голяма вероятност подобно предписание да се приложи и към новия проблем.
Прогнозен анализ
Прогнозният анализ показва „Какво е вероятно да се случи?“, като използва предишни данни. Един прост пример за анализ на данни: ако миналата година си купих две рокли въз основа на спестяванията си, а тази година заплатата ми се удвои, тогава мога да си купя четири рокли. Разбира се, не е толкова лесно, защото трябва да помислите за други обстоятелства – цените на дрехите може да са се повишили тази година, или вместо рокли може да искате нов велосипед, или може да се наложи да си купите къща.
Така че този анализ прави прогнози за бъдещи резултати въз основа на текущи или минали данни. Прогнозата е само приблизителна оценка; нейната точност зависи от това колко подробна информация имате и колко задълбочено се задълбочавате в нея.
Предписващ анализ
Предписателният анализ комбинира прозренията от всички предишни анализи, за да определи кои действия да се предприемат по отношение на текущ проблем или решение. Повечето компании, основани на данни, използват предписателен анализ, защото само прогнозният и описателният анализ не са достатъчни, за да подобрят производителността на данните. Въз основа на текущите ситуации и проблеми, те анализират данните и вземат решения.
Процес на анализ на данни
Изборът на техника отговаря на това, което искате да знаете; процесът по-долу отговаря на това как се извършва работата. процес на анализ на данни е събиране на информация с помощта на подходящо приложение или инструмент, който ви позволява да изследвате данните и да откриете закономерност в тях. Въз основа на тази информация можете да вземате решения или да стигнете до заключения.
Анализът на данните се състои от следните фази:
- Събиране на изисквания за данни
- Събиране на данни
- Почистване на данни
- Анализ на данните
- Интерпретация на данните
- Визуализация на данните
Събиране на изискване за данни
Първо, помислете защо искате да направите този анализ на данните. Трябва да определите целта или задачата на анализа на данните и да решите какъв тип анализ на данните искате да извършите. В тази фаза решавате какво да анализирате и как да го измерите, както и изяснявате защо изследвате и какви мерки ще използва анализът.
Събиране на данни
След събиране на изискванията ще имате ясна представа какво трябва да измервате и какви трябва да бъдат вашите резултати. Сега е време да съберете данни въз основа на тези изисквания. След като бъдат събрани, данните трябва да бъдат обработени или организирани за анализ. Тъй като данните идват от различни източници, водете дневник с датата на събиране и източника на всеки набор от данни.
Почистване на данни
Каквито и данни да бъдат събрани, може да не са полезни или да не са от значение за вашата цел, така че трябва да бъдат почистени. Събраните данни може да съдържат дублирани записи, разпръснати бели пространства или грешки. Данните трябва да са чисти и без грешки. Тази фаза трябва да се извърши преди анализа, защото качеството на почистването определя колко близо е резултатът до очаквания.
Анализ на данни
След като данните бъдат събрани, почистени и обработени, те са готови за анализ. Докато манипулирате данните, може да откриете, че разполагате с точно необходимата информация или може да се наложи да съберете повече. По време на тази фаза използвате софтуер за анализ на данни, за да разберете, интерпретирате и извлечете заключения въз основа на изискванията.
Интерпретация на данни
След като анализирате данните си, най-накрая е време да интерпретирате резултатите. Можете да изберете как да изразите или съобщите анализа – ясно с думи, като таблица или диаграма. След това използвайте резултатите от процеса на анализ на данните, за да определите най-добрия начин на действие.
Визуализация на данните
Визуализацията на данни е много често срещана в ежедневието и често се представя като диаграми и графики. С други думи, данните се показват графично, така че човешкият мозък да ги разбира и обработва по-лесно. Визуализацията на данни често се използва за откриване на неизвестни факти и тенденции. Чрез наблюдение на взаимовръзки и сравняване на набори от данни можете да извлечете смислена информация.
