Co je analýza dat? Výzkum, typy a příklady

Co je analýza dat?

Analýza dat je definován jako proces čištění, transformace a modelování dat za účelem nalezení užitečných informací pro obchodní rozhodování. Účelem analýzy dat je zjistittracužitečné informace z dat a na základě této analýzy učinit rozhodnutí.

Jednoduchý příklad analýzy dat nastává, když se v každodenním životě rozhodujeme a přemýšlíme o tom, co se stalo naposledy, nebo co se stane, když zvolíme konkrétní možnost. To není nic jiného než analýza naší minulosti nebo budoucnosti a rozhodování na jejím základě, shromažďování vzpomínek na minulost nebo očekávání budoucnosti. Analytik dělá totéž pro obchodní účely a to se nazývá analýza dat.

Analýza dat spadá do širší oblasti Data Science, která zahrnuje také datové inženýrství, strojové učení a nasazení.

Proč je analýza dat důležitá?

Abyste rozvíjeli své podnikání, a dokonce i svůj život, někdy stačí jen analýza.

Pokud vaše firma neroste, musíte se ohlédnout zpět, uznat své chyby a znovu si vytvořit plán, aniž byste je opakovali. A i když vaše firma roste, musíte se těšit na to, že ji bude možné dále rozvíjet. Stačí analyzovat svá obchodní data a obchodní procesy.

Nástroje pro analýzu dat

Každá níže popsaná fáze se provádí pomocí softwaru a snímek obrazovky níže ukazuje typ rozhraní, které analytický nástroj nabízí.

Nástroje pro analýzu dat usnadňují uživatelům zpracování a manipulaci s daty, analýzu vztahů a korelací mezi datovými sadami a identifikaci vzorců a trendů pro interpretaci. Tabulky pokrývají malé datové sady, SQL dotazy datový sklad, Python a R zpracovávají statistiky a modelování a platformy business intelligence publikují výsledky na dashboardu. Zde je kompletní seznam nástroje používané ve výzkumu.

Typy analýzy dat: Techniky a metody

Existuje několik typy analýzy dat techniky, které existují v oblasti obchodu a technologií. Hlavní metody analýzy dat jsou však:

• Analýza textu
• Statistická analýza
• Diagnostická analýza
• Prediktivní analýza
• Preskriptivní analýza

Pět z nich navazuje na sebe. Níže uvedená tabulka ukazuje otázku, na kterou každá z nich odpovídá, a následně je v následujících částech jednotlivě vysvětlujeme.

Technika	Otázka to odpovídá	Typický výstup
Analýza textu	Jaké vzorce se skrývají v nestrukturovaném textu?	Šablony, klíčová slova, vytěžená pravidla
Statistická analýza	Co se stalo?	Dashboardy, souhrnné statistiky
Diagnostická analýza	Proč se to stalo?	Základní příčiny, vzorce chování
Prediktivní analýza	Co se pravděpodobně stane?	Prognózy, skóre rizika
Preskriptivní analýza	co s tím máme dělat?	Doporučené akce

Analýza textu

Analýza textu se také označuje jako data mining. Je to jedna z metod analýzy dat používaných k objevování vzorců ve velkých datových sadách pomocí databází nebo... nástroje pro dolování datTransformuje nezpracovaná data do obchodních informací. Nástroje business intelligence dostupné na trhu se používají k přijímání strategických obchodních rozhodnutí. Celkově nabízí způsob, jak...traca zkoumat data, odvodit vzorce a nakonec data interpretovat.

Statistická analýza

Statistická analýza ukazuje „Co se stalo?“ pomocí minulých dat ve formě dashboardů. Zahrnuje sběr, analýzu, interpretaci, prezentaci a modelování dat a pracuje s kompletní datovou sadou nebo se vzorkem. Existují dvě kategorie tohoto typu analýzy – deskriptivní analýza a inferenční analýza.

Descriptive analýza

DescriptIvní analýza shrnuje kompletní data nebo vzorek numerických dat. U spojitých dat uvádí průměr a směrodatnou odchylku a u kategorických dat procenta a četnosti.

Inferenční analýza

Inferenční analýza pracuje se vzorkem vybraným z kompletních dat. V tomto typu analýzy můžete dospět k různým závěrům ze stejné populace výběrem různých vzorků.

Diagnostická analýza

Diagnostická analýza ukazuje „Proč se to stalo?“ tím, že hledá příčinu, která stojí za poznatky získanými statistickou analýzou. Tato analýza je užitečná pro identifikaci vzorců chování v datech. Pokud se ve vašem obchodním procesu objeví nový problém, můžete se v této analýze podívat na podobné vzorce a je velká šance, že se na nový problém bude vztahovat podobný předpis.

Prediktivní analýza

Prediktivní analýza ukazuje, „Co se pravděpodobně stane?“, a to s využitím předchozích dat. Jednoduchý příklad analýzy dat: pokud jsem si loni na základě svých úspor koupila dvoje šaty a letos se mi plat zdvojnásobí, pak si můžu koupit čtyři šaty. Samozřejmě to není tak snadné, protože musíte myslet na další okolnosti – ceny oblečení mohly letos vzrůst, nebo si místo šatů můžete chtít nové kolo, nebo si možná budete muset koupit dům.

Tato analýza tedy vytváří předpovědi budoucích výsledků na základě současných nebo minulých dat. Předpověď je pouze odhad; její přesnost závisí na tom, kolik podrobných informací máte a jak hluboko se do nich ponoříte.

Preskriptivní analýza

Preskriptivní analýza kombinuje poznatky ze všech předchozích analýz, aby určila, jaký postup podniknout v souvislosti s aktuálním problémem nebo rozhodnutím. Většina společností zabývajících se daty používá preskriptivní analýzu, protože prediktivní a deskriptivní analýza samy o sobě nestačí ke zlepšení datové výkonnosti. Na základě aktuálních situací a problémů analyzují data a činí rozhodnutí.

Proces analýzy dat

Výběr techniky odpovídá na to, co chcete vědět; níže uvedený postup odpovídá na to, jak se práce provádí. proces analýzy dat je shromažďování informací pomocí vhodné aplikace nebo nástroje, který vám umožňuje prozkoumat data a najít v nich určité vzorce. Na základě těchto informací můžete činit rozhodnutí nebo dospět k závěrům.

Analýza dat se skládá z následujících fází:

• Shromažďování datových požadavků
• Sběr dat
• Čištění dat
• Analýza dat
• Interpretace dat
• Vizualizace dat

Shromažďování požadavků na data

Nejprve si promyslete, proč chcete tuto analýzu dat provést. Musíte zjistit účel nebo cíl analýzy dat a rozhodnout se, jaký typ analýzy dat chcete provést. V této fázi se rozhodnete, co budete analyzovat a jak to budete měřit, a ujasníte si, proč zkoumáte a jaké ukazatele budete při analýze používat.

Sběr dat

Po shromáždění požadavků budete mít jasnou představu o tom, co musíte měřit a jaké by měly být vaše zjištění. Nyní je čas shromáždit data na základě těchto požadavků. Po shromáždění je nutné data zpracovat nebo uspořádat pro analýzu. Protože data pocházejí z různých zdrojů, veďte si protokol s datem shromáždění a zdrojem každé datové sady.

Čištění dat

Ať už jsou shromážděná data jakákoli, nemusí být užitečná nebo mohou být pro váš cíl irelevantní, takže je nutné je vyčistit. Shromážděná data mohou obsahovat duplicitní záznamy, rozptýlené bílé mezery nebo chyby. Data by měla být čistá a bez chyb. Tuto fázi je nutné provést před analýzou, protože kvalita čištění určuje, jak blízko bude výstup očekávanému výsledku.

Analýza dat

Jakmile jsou data shromážděna, vyčištěna a zpracována, jsou připravena k analýze. Při manipulaci s daty můžete zjistit, že máte přesně ty informace, které potřebujete, nebo jich možná budete muset shromáždit více. Během této fáze používáte software pro analýzu dat k pochopení, interpretaci a vyvození závěrů na základě požadavků.

Interpretace dat

Po analýze dat je konečně čas interpretovat výsledky. Můžete si zvolit, jak analýzu vyjádřit nebo sdělit – jednoduše slovy, tabulkou nebo grafem. Poté výsledky analýzy dat použijte k rozhodnutí o nejlepším postupu.

Vizualizace dat

Vizualizace dat je v každodenním životě velmi běžná a často se objevuje jako grafy a tabulky. Jinými slovy, data jsou znázorněna graficky, aby jim lidský mozek snáze porozuměl a zpracoval. Vizualizace dat se často používá k objevování neznámých faktů a trendů. Pozorováním vztahů a porovnáváním datových sad lze odhalit smysluplné informace.

Nejčastější dotazy