Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων; Έρευνα, Τύποι & Παράδειγμα

Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων;

Ανάλυση δεδομένων ορίζεται ως μια διαδικασία καθαρισμού, μετατροπής και μοντελοποίησης δεδομένων για την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Ο σκοπός της Ανάλυσης Δεδομένων είναι η εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα και η λήψη απόφασης με βάση την ανάλυση δεδομένων.

Ένα απλό παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων είναι ότι κάθε φορά που παίρνουμε οποιαδήποτε απόφαση στην καθημερινή μας ζωή είναι να σκεφτόμαστε τι συνέβη την τελευταία φορά ή τι θα συμβεί επιλέγοντας τη συγκεκριμένη απόφαση. Αυτό δεν είναι παρά να αναλύουμε το παρελθόν ή το μέλλον μας και να παίρνουμε αποφάσεις με βάση αυτό. Για αυτό, συγκεντρώνουμε αναμνήσεις από το παρελθόν μας ή όνειρα για το μέλλον μας. Επομένως, αυτό δεν είναι παρά ανάλυση δεδομένων. Τώρα το ίδιο πράγμα που κάνει ο αναλυτής για επιχειρηματικούς σκοπούς, ονομάζεται Ανάλυση Δεδομένων.

Σε αυτή τη Επιστήμη δεδομένων Tutorial, θα μάθετε:

Γιατί Ανάλυση Δεδομένων;

Για να αναπτύξετε την επιχείρησή σας ακόμα και για να αναπτυχθεί στη ζωή σας, μερικές φορές το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι Ανάλυση!

Εάν η επιχείρησή σας δεν αναπτύσσεται, τότε πρέπει να κοιτάξετε πίσω και να αναγνωρίσετε τα λάθη σας και να κάνετε ξανά ένα σχέδιο χωρίς να επαναλάβετε αυτά τα λάθη. Και ακόμα κι αν η επιχείρησή σας αναπτύσσεται, τότε πρέπει να ανυπομονείτε να κάνετε την επιχείρηση να αναπτυχθεί περισσότερο. Το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να αναλύσετε τα δεδομένα της επιχείρησής σας και τις επιχειρηματικές σας διαδικασίες.

Εργαλεία Ανάλυσης Δεδομένων

Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων διευκολύνουν τους χρήστες να επεξεργάζονται και να χειρίζονται δεδομένα, να αναλύουν τις σχέσεις και τις συσχετίσεις μεταξύ συνόλων δεδομένων και επίσης βοηθούν στον εντοπισμό προτύπων και τάσεων για ερμηνεία. Εδώ είναι μια πλήρης λίστα με εργαλεία χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων στην έρευνα.

Είδη Ανάλυσης Δεδομένων: Τεχνικές και Μέθοδοι

Υπάρχουν αρκετές τύποι ανάλυσης δεδομένων τεχνικές που υπάρχουν βασισμένες στην επιχείρηση και την τεχνολογία. Ωστόσο, οι κύριες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων είναι:

• Ανάλυση κειμένου
• Στατιστική ανάλυση
• Διαγνωστική Ανάλυση
• Προγνωστική Ανάλυση
• Προστακτική Ανάλυση

Ανάλυση κειμένου

Η ανάλυση κειμένου αναφέρεται επίσης ως εξόρυξη δεδομένων. Είναι μία από τις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων για την ανακάλυψη ενός μοτίβου σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων ή εργαλεία εξόρυξης δεδομένων. Χρησιμοποιήθηκε για να μετατρέψει τα ακατέργαστα δεδομένα σε επιχειρηματικές πληροφορίες. Στην αγορά υπάρχουν εργαλεία Business Intelligence, τα οποία χρησιμοποιούνται για τη λήψη στρατηγικών επιχειρηματικών αποφάσεων. Συνολικά προσφέρει έναν τρόπο εξαγωγής και εξέτασης δεδομένων και εξαγωγής μοτίβων και, τέλος, ερμηνείας των δεδομένων.

Στατιστική ανάλυση

Η στατιστική ανάλυση δείχνει «Τι συμβαίνει;» χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα με τη μορφή πινάκων εργαλείων. Η Στατιστική Ανάλυση περιλαμβάνει τη συλλογή, την ανάλυση, την ερμηνεία, την παρουσίαση και τη μοντελοποίηση δεδομένων. Αναλύει ένα σύνολο δεδομένων ή ένα δείγμα δεδομένων. Υπάρχουν δύο κατηγορίες αυτού του τύπου ανάλυσης - Descriptive Ανάλυση και Συμπερασματική Ανάλυση.

Descriptive Ανάλυση

αναλύει πλήρη δεδομένα ή δείγμα συνοπτικών αριθμητικών δεδομένων. Δείχνει μέσο όρο και απόκλιση για συνεχή δεδομένα ενώ ποσοστό και συχνότητα για κατηγορικά δεδομένα.

Συμπερασματική Ανάλυση

αναλύει δείγμα από πλήρη δεδομένα. Σε αυτόν τον τύπο ανάλυσης, μπορείτε να βρείτε διαφορετικά συμπεράσματα από τα ίδια δεδομένα επιλέγοντας διαφορετικά δείγματα.

Διαγνωστική Ανάλυση

Η διαγνωστική ανάλυση δείχνει "Γιατί συνέβη;" βρίσκοντας την αιτία από τη διορατικότητα που βρέθηκε στη Στατιστική Ανάλυση. Αυτή η Ανάλυση είναι χρήσιμη για τον εντοπισμό προτύπων συμπεριφοράς δεδομένων. Εάν εμφανιστεί ένα νέο πρόβλημα στην επιχειρηματική σας διαδικασία, τότε μπορείτε να εξετάσετε αυτήν την Ανάλυση για να βρείτε παρόμοια μοτίβα αυτού του προβλήματος. Και μπορεί να έχει πιθανότητες να χρησιμοποιήσει παρόμοιες συνταγές για τα νέα προβλήματα.

Προγνωστική Ανάλυση

Η Προγνωστική Ανάλυση δείχνει «τι είναι πιθανό να συμβεί» χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα. Το απλούστερο παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων είναι όπως αν πέρυσι αγόρασα δύο φορέματα με βάση τις οικονομίες μου και εάν φέτος ο μισθός μου διπλασιαστεί, τότε μπορώ να αγοράσω τέσσερα φορέματα. Αλλά φυσικά δεν είναι εύκολο έτσι γιατί πρέπει να σκεφτείς άλλες περιστάσεις όπως οι πιθανότητες να αυξηθούν οι τιμές των ρούχων φέτος ή ίσως αντί για φορέματα να θέλεις να αγοράσεις ένα νέο ποδήλατο ή να πρέπει να αγοράσεις ένα σπίτι!

Εδώ λοιπόν, αυτή η Ανάλυση κάνει προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα με βάση τα τρέχοντα ή προηγούμενα δεδομένα. Η πρόβλεψη είναι απλώς μια εκτίμηση. Η ακρίβειά του βασίζεται στο πόσες λεπτομερείς πληροφορίες έχετε και πόσο τις σκάβετε.

Προστακτική Ανάλυση

Η Προδιαγραφική Ανάλυση συνδυάζει τη διορατικότητα από όλες τις προηγούμενες Ανάλυση για να καθορίσει ποια ενέργεια πρέπει να πραγματοποιηθεί σε ένα τρέχον πρόβλημα ή απόφαση. Οι περισσότερες εταιρείες που βασίζονται σε δεδομένα χρησιμοποιούν την Προδιαγραφική Ανάλυση επειδή η προγνωστική και η περιγραφική ανάλυση δεν αρκούν για τη βελτίωση της απόδοσης των δεδομένων. Με βάση τις τρέχουσες καταστάσεις και προβλήματα, αναλύουν τα δεδομένα και λαμβάνουν αποφάσεις.

Διαδικασία Ανάλυσης Δεδομένων

Τα Διαχωριστικά Διαδικασία Ανάλυσης Δεδομένων δεν είναι τίποτα άλλο από τη συλλογή πληροφοριών χρησιμοποιώντας μια κατάλληλη εφαρμογή ή εργαλείο που σας επιτρέπει να εξερευνήσετε τα δεδομένα και να βρείτε ένα μοτίβο σε αυτά. Με βάση αυτές τις πληροφορίες και δεδομένα, μπορείτε να πάρετε αποφάσεις ή να βγάλετε τελικά συμπεράσματα.

Η Ανάλυση Δεδομένων αποτελείται από τα ακόλουθα στάδια:

• Συλλογή απαιτήσεων δεδομένων
• Συλλογή δεδομένων
• Καθαρισμός δεδομένων
• Ανάλυση Δεδομένων
• Ερμηνεία δεδομένων
• Οπτικοποίηση δεδομένων

Συλλογή απαιτήσεων δεδομένων

Πρώτα απ 'όλα, πρέπει να σκεφτείτε γιατί θέλετε να κάνετε αυτήν την ανάλυση δεδομένων; Το μόνο που χρειάζεστε για να μάθετε τον σκοπό ή τον στόχο της ανάλυσης δεδομένων. Πρέπει να αποφασίσετε ποιο είδος ανάλυσης δεδομένων θέλετε να κάνετε! Σε αυτή τη φάση, πρέπει να αποφασίσετε τι να αναλύσετε και πώς να το μετρήσετε, πρέπει να καταλάβετε γιατί ερευνάτε και ποια μέτρα πρέπει να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε αυτήν την Ανάλυση.

Συλλογή δεδομένων

Μετά τη συγκέντρωση των απαιτήσεων, θα έχετε μια σαφή ιδέα για τα πράγματα που πρέπει να μετρήσετε και ποια θα πρέπει να είναι τα ευρήματά σας. Τώρα ήρθε η ώρα να συλλέξετε τα δεδομένα σας με βάση τις απαιτήσεις. Αφού συλλέξετε τα δεδομένα σας, να θυμάστε ότι τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία ή να οργανωθούν για Ανάλυση. Καθώς συλλέξατε δεδομένα από διάφορες πηγές, πρέπει να διατηρείτε ένα αρχείο καταγραφής με ημερομηνία συλλογής και πηγή των δεδομένων.

Καθαρισμός δεδομένων

Τώρα όποια δεδομένα συλλέγονται μπορεί να μην είναι χρήσιμα ή άσχετα με τον στόχο της Ανάλυσής σας, επομένως θα πρέπει να καθαριστούν. Τα δεδομένα που συλλέγονται ενδέχεται να περιέχουν διπλές εγγραφές, κενά διαστήματα ή σφάλματα. Τα δεδομένα πρέπει να καθαριστούν και να μην υπάρχουν σφάλματα. Αυτή η φάση πρέπει να γίνει πριν από την Ανάλυση, επειδή με βάση τον καθαρισμό δεδομένων, το αποτέλεσμα της Ανάλυσής σας θα είναι πιο κοντά στο αναμενόμενο αποτέλεσμα.

Ανάλυση Δεδομένων

Μόλις συλλεχθούν, καθαριστούν και υποβληθούν σε επεξεργασία τα δεδομένα, είναι έτοιμα για Ανάλυση. Καθώς χειρίζεστε δεδομένα, μπορεί να διαπιστώσετε ότι έχετε τις ακριβείς πληροφορίες που χρειάζεστε ή ίσως χρειαστεί να συλλέξετε περισσότερα δεδομένα. Κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και λογισμικό που θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε, να ερμηνεύσετε και να εξαγάγετε συμπεράσματα με βάση τις απαιτήσεις.

Ερμηνεία δεδομένων

Αφού αναλύσετε τα δεδομένα σας, ήρθε επιτέλους η ώρα να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματά σας. Μπορείτε να επιλέξετε τον τρόπο έκφρασης ή επικοινωνίας της ανάλυσης των δεδομένων σας είτε μπορείτε να χρησιμοποιήσετε απλά με λέξεις ή ίσως έναν πίνακα ή ένα γράφημα. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε τα αποτελέσματα της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων σας για να αποφασίσετε την καλύτερη πορεία δράσης σας.

Οπτικοποίηση δεδομένων

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι πολύ συνηθισμένη στην καθημερινή σας ζωή. εμφανίζονται συχνά με τη μορφή διαγραμμάτων και γραφημάτων. Με άλλα λόγια, τα δεδομένα εμφανίζονται γραφικά ώστε να είναι ευκολότερο για τον ανθρώπινο εγκέφαλο να τα κατανοήσει και να τα επεξεργαστεί. Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται συχνά για την ανακάλυψη άγνωστων γεγονότων και τάσεων. Παρατηρώντας τις σχέσεις και συγκρίνοντας σύνολα δεδομένων, μπορείτε να βρείτε έναν τρόπο να βρείτε σημαντικές πληροφορίες.

Σύνοψη

• Η ανάλυση δεδομένων σημαίνει μια διαδικασία καθαρισμού, μετατροπής και μοντελοποίησης δεδομένων για την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων
• Οι τύποι ανάλυσης δεδομένων είναι η ανάλυση κειμένου, η στατιστική, η διαγνωστική, η προγνωστική, η προκαθορισμένη ανάλυση
• Η ανάλυση δεδομένων αποτελείται από τη συλλογή απαιτήσεων δεδομένων, τη συλλογή δεδομένων, τον καθαρισμό δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την ερμηνεία δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων