Hvad er dataanalyse? Forskning, typer og eksempler

Hvad er dataanalyse?

Dataanalyse er defineret som en proces med at rense, transformere og modellere data for at finde nyttig information til forretningsbeslutningstagning. Formålet med dataanalyse er at udtrække nyttig information fra data og tage beslutningen baseret på dataanalysen.

Et simpelt eksempel på dataanalyse er, når vi tager en beslutning i vores daglige liv, ved at tænke på, hvad der skete sidste gang, eller hvad der vil ske ved at vælge den bestemte beslutning. Dette er intet andet end at analysere vores fortid eller fremtid og træffe beslutninger baseret på det. Til det samler vi minder om vores fortid eller drømme om vores fremtid. Så det er ikke andet end dataanalyse. Nu kaldes det samme, analytiker gør til forretningsformål, Data Analysis.

I denne data, Science Tutorial, du vil lære:

Hvorfor dataanalyse?

For at vokse din virksomhed, selv for at vokse i dit liv, er det nogle gange alt, hvad du behøver at gøre, Analyse!

Hvis din virksomhed ikke vokser, så er du nødt til at se tilbage og erkende dine fejl og lave en plan igen uden at gentage disse fejl. Og selvom din virksomhed vokser, så skal du se frem til at få virksomheden til at vokse mere. Alt du skal gøre er at analysere dine forretningsdata og forretningsprocesser.

Værktøjer til dataanalyse

Dataanalyseværktøjer gør det nemmere for brugere at behandle og manipulere data, analysere relationer og sammenhænge mellem datasæt, og det hjælper også med at identificere mønstre og tendenser til fortolkning. Her er en komplet liste over værktøjer bruges til dataanalyse i forskning.

Typer af dataanalyse: Teknikker og metoder

Der er flere typer af dataanalyse teknikker, der eksisterer baseret på forretning og teknologi. De vigtigste dataanalysemetoder er dog:

• Tekstanalyse
• Statistisk analyse
• Diagnostisk Analyse
• Forudsigelig analyse
• Præskriptiv Analyse

Tekstanalyse

Tekstanalyse omtales også som Data Mining. Det er en af ​​metoderne til dataanalyse at opdage et mønster i store datasæt ved hjælp af databaser eller data mining værktøjer. Det plejede at omdanne rå data til forretningsinformation. Business Intelligence-værktøjer er til stede på markedet, som bruges til at tage strategiske forretningsbeslutninger. Samlet set tilbyder det en måde at udtrække og undersøge data og udlede mønstre og endelig fortolkning af dataene.

Statistisk analyse

Statistisk analyse viser "Hvad sker der?" ved at bruge tidligere data i form af dashboards. Statistisk analyse omfatter indsamling, analyse, fortolkning, præsentation og modellering af data. Den analyserer et sæt data eller en stikprøve af data. Der er to kategorier af denne type analyse – Descriptive Analyse og Inferential Analyse.

Descriptive Analyse

analyserer komplette data eller en prøve af opsummerede numeriske data. Det viser middelværdi og afvigelse for kontinuerlige data, mens procent og frekvens for kategoriske data.

Inferentiel analyse

analyserer prøve fra komplette data. I denne type analyse kan du finde forskellige konklusioner fra de samme data ved at vælge forskellige prøver.

Diagnostisk Analyse

Diagnostisk analyse viser "Hvorfor skete det?" ved at finde årsagen ud fra indsigten fundet i Statistisk Analyse. Denne analyse er nyttig til at identificere adfærdsmønstre for data. Hvis der dukker et nyt problem op i din forretningsproces, kan du se nærmere på denne analyse for at finde lignende mønstre for dette problem. Og det kan have chancer for at bruge lignende recepter til de nye problemer.

Forudsigelig analyse

Prediktiv analyse viser "hvad der sandsynligvis vil ske" ved at bruge tidligere data. Det enkleste eksempel på dataanalyse er, som hvis jeg sidste år købte to kjoler baseret på min opsparing, og hvis min løn i år stiger det dobbelte, så kan jeg købe fire kjoler. Men selvfølgelig er det ikke nemt sådan, fordi du skal tænke på andre omstændigheder som chancerne for, at priserne på tøj er øget i år eller måske i stedet for kjoler, du vil købe en ny cykel, eller du skal købe et hus!

Så her giver denne analyse forudsigelser om fremtidige resultater baseret på nuværende eller tidligere data. Forecasting er kun et skøn. Dens nøjagtighed er baseret på, hvor meget detaljeret information du har, og hvor meget du graver i den.

Præskriptiv Analyse

Præskriptiv analyse kombinerer indsigten fra alle tidligere analyser for at bestemme, hvilken handling der skal tages i forbindelse med et aktuelt problem eller en beslutning. De fleste datadrevne virksomheder bruger præskriptiv analyse, fordi forudsigende og beskrivende analyse ikke er nok til at forbedre dataydelsen. Ud fra aktuelle situationer og problemer analyserer de dataene og træffer beslutninger.

Dataanalyseproces

Dataanalyseproces er intet andet end at indsamle information ved at bruge et passende program eller værktøj, som giver dig mulighed for at udforske dataene og finde et mønster i dem. Baseret på den information og data kan du træffe beslutninger, eller du kan få ultimative konklusioner.

Dataanalyse består af følgende faser:

• Indsamling af datakrav
• Dataindsamling
• Data Rengøring
• Dataanalyse
• Datatolkning
• Datavisualisering

Indsamling af datakrav

Først og fremmest skal du tænke over, hvorfor du vil lave denne dataanalyse? Alt hvad du behøver for at finde ud af formålet eller formålet med at udføre analysen af ​​data. Du skal beslutte dig for, hvilken type dataanalyse du vil lave! I denne fase skal du beslutte, hvad du skal analysere, og hvordan du skal måle det, du skal forstå, hvorfor du undersøger, og hvilke foranstaltninger, du skal bruge for at udføre denne analyse.

Dataindsamling

Efter kravindsamling får du en klar idé om, hvilke ting du skal måle, og hvad der bør være dine resultater. Nu er det tid til at indsamle dine data baseret på krav. Når du har indsamlet dine data, skal du huske, at de indsamlede data skal behandles eller organiseres til analyse. Da du har indsamlet data fra forskellige kilder, skal du føre en log med indsamlingsdato og kilde til dataene.

Data Rengøring

Nu er de data, der indsamles, muligvis ikke nyttige eller irrelevante for dit mål med analyse, og derfor bør de renses. De data, der indsamles, kan indeholde duplikerede poster, hvide mellemrum eller fejl. Dataene skal være renset og fejlfri. Denne fase skal udføres før Analyse, fordi baseret på datarensning vil dit output af Analyse være tættere på dit forventede resultat.

Dataanalyse

Når dataene er indsamlet, renset og behandlet, er de klar til analyse. Når du manipulerer data, kan du finde ud af, at du har præcis de oplysninger, du har brug for, eller du skal muligvis indsamle flere data. I denne fase kan du bruge værktøjer til dataanalyse og software, som vil hjælpe dig med at forstå, fortolke og udlede konklusioner baseret på kravene.

Datatolkning

Efter at have analyseret dine data, er det endelig tid til at fortolke dine resultater. Du kan vælge måden at udtrykke eller kommunikere din dataanalyse på, enten du kan bruge det blot i ord eller måske en tabel eller et diagram. Brug derefter resultaterne af din dataanalyseproces til at beslutte din bedste fremgangsmåde.

Datavisualisering

Datavisualisering er meget almindelig i dit daglige liv; de optræder ofte i form af diagrammer og grafer. Med andre ord, data vist grafisk, så det bliver nemmere for den menneskelige hjerne at forstå og behandle dem. Datavisualisering bruges ofte til at opdage ukendte fakta og tendenser. Ved at observere relationer og sammenligne datasæt kan du finde en måde at finde ud af meningsfuld information.

Resumé

• Dataanalyse betyder en proces med at rense, transformere og modellere data for at finde nyttig information til forretningsbeslutningstagning
• Typer af dataanalyse er tekst, statistisk, diagnostisk, prædiktiv, præskriptiv analyse
• Dataanalyse består af datakravsindsamling, dataindsamling, datarensning, dataanalyse, datafortolkning, datavisualisering