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 objevování užitečných informací pro obchodní rozhodování. Účelem analýzy dat je extrahovat užitečné informace z dat a učinit rozhodnutí na základě analýzy dat.

Jednoduchým příkladem analýzy dat je, že kdykoli přijmeme jakékoli rozhodnutí v našem každodenním životě, přemýšlíme o tom, co se stalo minule, nebo co se stane, když se rozhodneme pro toto konkrétní rozhodnutí. To není nic jiného než analyzovat naši minulost nebo budoucnost a na základě toho se rozhodovat. K tomu shromažďujeme vzpomínky na naši minulost nebo sny o naší budoucnosti. Takže to není nic jiného než analýza dat. Nyní totéž, co analytik dělá pro obchodní účely, se nazývá analýza dat.

V tomto Data Science Tutoriál, naučíte se:

Proč analýza dat?

Chcete-li, aby vaše podnikání rostlo i ve vašem životě, někdy vše, co musíte udělat, je analýza!

Pokud vaše firma neroste, musíte se ohlédnout a uznat své chyby a znovu vytvořit plán, aniž byste tyto chyby opakovali. A i když vaše firma roste, musíte se těšit na to, že bude vaše firma růst ještě více. Vše, co musíte udělat, je analyzovat vaše obchodní data a obchodní procesy.

Nástroje pro analýzu dat

Nástroje pro analýzu dat usnadňují uživatelům zpracování a manipulaci s daty, analyzují vztahy a korelace mezi soubory dat a také pomáhají identifikovat vzorce a trendy pro interpretaci. Zde je kompletní seznam nástroje používá se pro analýzu dat ve výzkumu.

Typy analýzy dat: Techniky a metody

Existuje několik typy analýzy dat techniky, které existují na základě podnikání a technologie. Nicméně hlavní metody analýzy dat jsou:

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

Analýza textu

Textová analýza je také označována jako dolování dat. Je jednou z metod analýzy dat odhalit vzor ve velkých souborech dat pomocí databází resp nástroje pro dolování dat. Slouží k transformaci nezpracovaných dat na obchodní informace. Na trhu jsou přítomny nástroje Business Intelligence, které se používají k přijímání strategických obchodních rozhodnutí. Celkově nabízí způsob, jak extrahovat a zkoumat data a odvozovat vzory a nakonec interpretovat data.

Statistická analýza

Statistická analýza ukazuje "Co se stalo?" pomocí minulých dat ve formě dashboardů. Statistická analýza zahrnuje sběr, analýzu, interpretaci, prezentaci a modelování dat. Analyzuje soubor dat nebo vzorek dat. Existují dvě kategorie tohoto typu analýzy – Descriptive analýza a inferenční analýza.

Descriptive analýza

analyzuje kompletní data nebo vzorek souhrnných číselných dat. Zobrazuje průměr a odchylku pro spojitá data, zatímco procento a frekvenci pro kategorická data.

Inferenční analýza

analyzuje vzorek z úplných dat. V tomto typu analýzy můžete najít různé závěry ze stejných dat výběrem různých vzorků.

Diagnostická analýza

Diagnostická analýza ukazuje „Proč se to stalo?“ nalezením příčiny z poznatků nalezených ve statistické analýze. Tato analýza je užitečná k identifikaci vzorců chování dat. Pokud se ve vašem obchodním procesu objeví nový problém, můžete se podívat do této analýzy a najít podobné vzorce tohoto problému. A může mít šanci použít podobné recepty na nové problémy.

Prediktivní analýza

Prediktivní analýza ukazuje, „co se pravděpodobně stane“ pomocí předchozích dat. Nejjednodušší příklad analýzy dat je takový, že když jsem si loni koupil dvoje šaty na základě svých úspor a letos se můj plat zdvojnásobí, můžu si koupit čtyři šaty. Ale takhle to samozřejmě není jednoduché, protože musíte myslet na další okolnosti, jako je letošní zvýšení šancí na ceny oblečení nebo si možná místo šatů chcete koupit nové kolo, nebo si potřebujete koupit dům!

Zde tedy tato analýza předpovídá budoucí výsledky na základě současných nebo minulých dat. Prognóza je jen odhad. Jeho přesnost je založena na tom, kolik podrobných informací máte a jak moc se v nich hrabete.

Preskriptivní analýza

Preskriptivní analýza spojuje poznatky ze všech předchozích analýz, aby určila, jaké kroky podniknout v aktuálním problému nebo rozhodnutí. Většina společností založených na datech využívá Preskriptivní analýzu, protože prediktivní a popisná analýza nestačí ke zlepšení výkonu dat. Na základě aktuální situace a problémů analyzují data a rozhodují se.

Proces analýzy dat

Jedno Proces analýzy dat není nic jiného než shromažďování informací pomocí správné aplikace nebo nástroje, který vám umožní prozkoumat data a najít v nich vzor. Na základě těchto informací a dat se můžete rozhodovat nebo můžete dospět ke konečným závěrům.

Analýza dat se skládá z následujících fází:

• Shromažďování požadavků na data
• Sběr dat
• Čištění dat
• Analýza dat
• Interpretace dat
• Vizualizace dat

Shromažďování požadavků na data

Nejprve se musíte zamyslet nad tím, proč chcete tuto analýzu dat provádět? Vše, co potřebujete, abyste zjistili účel nebo cíl analýzy dat. Musíte se rozhodnout, jaký typ analýzy dat chcete provést! V této fázi se musíte rozhodnout, co analyzovat a jak to měřit, musíte pochopit, proč zkoumáte a jaká opatření musíte k provedení této analýzy použít.

Sběr dat

Po shromáždění požadavků získáte jasnou představu o tom, jaké věci musíte měřit a jaké by měly být vaše výsledky. Nyní je čas shromáždit vaše data na základě požadavků. Jakmile shromáždíte svá data, nezapomeňte, že shromážděná data musí být zpracována nebo uspořádána pro analýzu. Protože jste shromažďovali data z různých zdrojů, musíte si vést protokol s datem sběru a zdrojem dat.

Čištění dat

Jakákoli shromážděná data nemusí být užitečná nebo irelevantní pro váš cíl analýzy, a proto by měla být vyčištěna. Shromažďovaná data mohou obsahovat duplicitní záznamy, mezery nebo chyby. Data by měla být vyčištěná a bez chyb. Tato fáze musí být provedena před analýzou, protože na základě čištění dat bude váš výstup analýzy blíže očekávanému výsledku.

Analýza dat

Jakmile jsou data shromážděna, vyčištěna a zpracována, jsou připravena pro analýzu. Při manipulaci s daty můžete zjistit, že máte přesně ty informace, které potřebujete, nebo možná budete muset shromáždit další data. Během této fáze můžete použít nástroje pro analýzu dat a software, který vám pomůže pochopit, interpretovat a vyvodit závěry na základě požadavků.

Interpretace dat

Po analýze vašich dat je konečně čas interpretovat vaše výsledky. Můžete si vybrat způsob, jak vyjádřit nebo sdělit svou analýzu dat, buď ji můžete použít jednoduše slovy nebo třeba tabulku či graf. Poté použijte výsledky procesu analýzy dat k rozhodnutí o nejlepším postupu.

Vizualizace dat

Vizualizace dat je ve vašem každodenním životě velmi běžná; často se objevují ve formě tabulek a grafů. Jinými slovy data zobrazená graficky, aby je lidský mozek snáze pochopil a zpracoval. Vizualizace dat se často používá k objevování neznámých skutečností a trendů. Pozorováním vztahů a porovnáváním datových sad můžete najít způsob, jak zjistit smysluplné informace.

Shrnutí

• Analýza dat znamená proces čištění, transformace a modelování dat s cílem objevit užitečné informace pro obchodní rozhodování
• Typy analýzy dat jsou textová, statistická, diagnostická, prediktivní a normativní analýza
• Analýza dat se skládá ze shromažďování požadavků na data, sběru dat, čištění dat, analýzy dat, interpretace dat, vizualizace dat