Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων; Έρευνα, Τύποι & Παράδειγμα

Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων;

Ανάλυση δεδομένων ορίζεται ως μια διαδικασία καθαρισμού, μετασχηματισμού και μοντελοποίησης δεδομένων για την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Ο σκοπός της ανάλυσης δεδομένων είναι να εξηγηθείtracνα αντλήσετε χρήσιμες πληροφορίες από τα δεδομένα και να λάβετε μια απόφαση με βάση αυτήν την ανάλυση.

Ένα απλό παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων συμβαίνει κάθε φορά που παίρνουμε μια απόφαση στην καθημερινή ζωή σκεπτόμενοι τι συνέβη την προηγούμενη φορά ή τι θα συμβεί αν επιλέξουμε μια συγκεκριμένη επιλογή. Αυτό δεν είναι τίποτα άλλο παρά η ανάλυση του παρελθόντος ή του μέλλοντός μας και η λήψη αποφάσεων βάσει αυτού, συλλέγοντας αναμνήσεις από το παρελθόν ή προσδοκίες για το μέλλον. Ένας αναλυτής κάνει το ίδιο πράγμα για επιχειρηματικούς σκοπούς και αυτό ονομάζεται ανάλυση δεδομένων.

Η ανάλυση δεδομένων εντάσσεται στο ευρύτερο πεδίο της Επιστήμη δεδομένων, το οποίο καλύπτει επίσης τη μηχανική δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την ανάπτυξη.

Γιατί είναι σημαντική η ανάλυση δεδομένων;

Για να αναπτύξετε την επιχείρησή σας, ακόμη και για να αναπτυχθείτε στη ζωή σας, μερικές φορές το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι ανάλυση.

Αν η επιχείρησή σας δεν αναπτύσσεται, πρέπει να κοιτάξετε πίσω, να αναγνωρίσετε τα λάθη σας και να κάνετε ένα σχέδιο ξανά χωρίς να τα επαναλάβετε. Και ακόμα κι αν η επιχείρησή σας αναπτύσσεται, πρέπει να προσβλέπετε στο να την κάνετε να αναπτυχθεί περισσότερο. Το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να αναλύσετε τα επιχειρηματικά σας δεδομένα και τις επιχειρηματικές σας διαδικασίες.

Εργαλεία Ανάλυσης Δεδομένων

Κάθε φάση που περιγράφεται παρακάτω εκτελείται με λογισμικό και το στιγμιότυπο οθόνης παρακάτω δείχνει το είδος της διεπαφής που παρουσιάζει ένα εργαλείο ανάλυσης.

Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων διευκολύνουν τους χρήστες να επεξεργάζονται και να χειρίζονται δεδομένα, να αναλύουν τις σχέσεις και τις συσχετίσεις μεταξύ των συνόλων δεδομένων και να εντοπίζουν μοτίβα και τάσεις για ερμηνεία. Τα υπολογιστικά φύλλα καλύπτουν μικρά σύνολα δεδομένων, ερωτήματα SQL στην αποθήκη, Python και R χειρίζονται στατιστικά στοιχεία και μοντελοποίηση, και οι πλατφόρμες επιχειρηματικής ευφυΐας δημοσιεύουν το αποτέλεσμα σε έναν πίνακα ελέγχου. Ακολουθεί μια πλήρης λίστα με εργαλεία που χρησιμοποιούνται στην έρευνα.

Είδη Ανάλυσης Δεδομένων: Τεχνικές και Μέθοδοι

Υπάρχουν αρκετές είδη ανάλυσης δεδομένων τεχνικές που υπάρχουν με βάση τις επιχειρήσεις και την τεχνολογία. Ωστόσο, οι κύριες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων είναι:

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

Τα πέντε βασίζονται το ένα στο άλλο. Ο παρακάτω πίνακας δείχνει την ερώτηση που απαντά το καθένα, προτού οι επόμενες ενότητες τις εξηγήσουν ξεχωριστά.

Τεχνική	Ερώτηση που απαντά	Τυπική έξοδος
Ανάλυση κειμένου	Ποια μοτίβα κρύβονται στο αδόμητο κείμενο;	Θέματα, λέξεις-κλειδιά, κανόνες εξόρυξης
Στατιστική ανάλυση	Τι συνέβη;	Πίνακες ελέγχου, συνοπτικά στατιστικά στοιχεία
Διαγνωστική ανάλυση	Γιατί συνέβη?	Βασικές αιτίες, πρότυπα συμπεριφοράς
Προγνωστική ανάλυση	Τι είναι πιθανό να συμβεί;	Προβλέψεις, βαθμολογίες κινδύνου
Προστακτική ανάλυση	Τι πρέπει να κάνουμε για αυτό;	Προτεινόμενες ενέργειες

Ανάλυση κειμένου

Η ανάλυση κειμένου αναφέρεται επίσης ως εξόρυξη δεδομένων. Είναι μια από τις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την ανακάλυψη ενός μοτίβου σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων ή εργαλεία εξόρυξης δεδομένωνΜετατρέπει τα ακατέργαστα δεδομένα σε επιχειρηματικές πληροφορίες. Τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας που διατίθενται στην αγορά χρησιμοποιούνται για τη λήψη στρατηγικών επιχειρηματικών αποφάσεων. Συνολικά, προσφέρει έναν τρόπο για ναtracκαι να εξετάσουν δεδομένα, να εξαγάγουν μοτίβα και τέλος να ερμηνεύσουν τα δεδομένα.

Στατιστική ανάλυση

Η στατιστική ανάλυση δείχνει το ερώτημα «Τι συνέβη;» χρησιμοποιώντας δεδομένα του παρελθόντος με τη μορφή πινάκων ελέγχου. Περιλαμβάνει τη συλλογή, την ανάλυση, την ερμηνεία, την παρουσίαση και τη μοντελοποίηση δεδομένων και λειτουργεί σε ένα πλήρες σύνολο δεδομένων ή σε ένα δείγμα. Υπάρχουν δύο κατηγορίες αυτού του τύπου ανάλυσης — η περιγραφική ανάλυση και η επαγωγική ανάλυση.

Descriptive Ανάλυση

DescriptΗ ενδελεχής ανάλυση συνοψίζει πλήρη δεδομένα ή ένα δείγμα αριθμητικών δεδομένων. Αναφέρει τον μέσο όρο και την τυπική απόκλιση για συνεχή δεδομένα, καθώς και ποσοστά και συχνότητες για κατηγορικά δεδομένα.

Συμπερασματική Ανάλυση

Η συμπερασματική ανάλυση λειτουργεί σε ένα δείγμα που προέρχεται από τα πλήρη δεδομένα. Σε αυτόν τον τύπο ανάλυσης, μπορείτε να καταλήξετε σε διαφορετικά συμπεράσματα από τον ίδιο πληθυσμό επιλέγοντας διαφορετικά δείγματα.

Διαγνωστική Ανάλυση

Η διαγνωστική ανάλυση δείχνει το ερώτημα «Γιατί συνέβη;» εντοπίζοντας την αιτία πίσω από την πληροφορία που βρέθηκε στη στατιστική ανάλυση. Αυτή η ανάλυση είναι χρήσιμη για τον εντοπισμό προτύπων συμπεριφοράς στα δεδομένα. Εάν εμφανιστεί ένα νέο πρόβλημα στην επιχειρηματική σας διαδικασία, μπορείτε να εξετάσετε αυτήν την ανάλυση για να βρείτε παρόμοια μοτίβα και υπάρχει μεγάλη πιθανότητα να εφαρμοστεί μια παρόμοια συνταγή στο νέο πρόβλημα.

Προγνωστική Ανάλυση

Η προγνωστική ανάλυση δείχνει «Τι είναι πιθανό να συμβεί;» χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα. Ένα απλό παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων: αν πέρυσι αγόρασα δύο φορέματα με βάση τις αποταμιεύσεις μου και φέτος ο μισθός μου διπλασιαστεί, τότε μπορώ να αγοράσω τέσσερα φορέματα. Φυσικά, δεν είναι τόσο εύκολο, επειδή πρέπει να σκεφτείτε και άλλες περιστάσεις — οι τιμές των ρούχων μπορεί να έχουν αυξηθεί φέτος ή αντί για φορέματα μπορεί να θέλετε ένα καινούργιο ποδήλατο ή μπορεί να χρειαστεί να αγοράσετε ένα σπίτι.

Έτσι, αυτή η ανάλυση κάνει προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα με βάση τρέχοντα ή παρελθοντικά δεδομένα. Μια πρόβλεψη είναι απλώς μια εκτίμηση. Η ακρίβειά της εξαρτάται από το πόσες λεπτομερείς πληροφορίες έχετε και πόσο βαθιά τις εμβαθύνετε.

Προστακτική Ανάλυση

Η προδιαγραφική ανάλυση συνδυάζει τις γνώσεις από όλες τις προηγούμενες αναλύσεις για να καθορίσει ποια ενέργεια πρέπει να αναληφθεί σε ένα τρέχον πρόβλημα ή απόφαση. Οι περισσότερες εταιρείες που βασίζονται σε δεδομένα χρησιμοποιούν την προδιαγραφική ανάλυση επειδή η προβλεπτική και η περιγραφική ανάλυση από μόνες τους δεν επαρκούν για τη βελτίωση της απόδοσης των δεδομένων. Με βάση τις τρέχουσες καταστάσεις και προβλήματα, αναλύουν τα δεδομένα και λαμβάνουν αποφάσεις.

Διαδικασία Ανάλυσης Δεδομένων

Η επιλογή μιας τεχνικής απαντά σε αυτό που θέλετε να μάθετε. Η παρακάτω διαδικασία απαντά στον τρόπο με τον οποίο εκτελείται η εργασία. διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι η 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, μπορείτε να λάβετε αποφάσεις ή να καταλήξετε σε 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, σκεφτείτε γιατί θέλετε να κάνετε αυτήν την ανάλυση δεδομένων. Πρέπει να βρείτε τον σκοπό ή τον στόχο της ανάλυσης των δεδομένων και να αποφασίσετε ποιο είδος ανάλυσης δεδομένων θέλετε να εκτελέσετε. Σε αυτή τη φάση αποφασίζετε τι θα αναλύσετε και πώς θα το μετρήσετε, και διευκρινίζετε γιατί ερευνάτε και ποια μέτρα θα χρησιμοποιήσει η ανάλυση.

Συλλογή δεδομένων

Μετά τη συλλογή των απαιτήσεων, θα έχετε μια σαφή ιδέα για το τι πρέπει να μετρήσετε και ποια θα πρέπει να είναι τα ευρήματά σας. Τώρα είναι η ώρα να συλλέξετε δεδομένα με βάση αυτές τις απαιτήσεις. Μόλις συλλεχθούν, τα δεδομένα πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία ή να οργανωθούν για ανάλυση. Επειδή τα δεδομένα προέρχονται από διάφορες πηγές, τηρείτε ένα αρχείο καταγραφής με την ημερομηνία συλλογής και την πηγή κάθε συνόλου δεδομένων.

Καθαρισμός δεδομένων

Οποιαδήποτε δεδομένα συλλέγονται μπορεί να μην είναι χρήσιμα ή να μην σχετίζονται με τον στόχο σας, επομένως πρέπει να καθαριστούν. Τα δεδομένα που συλλέγονται μπορεί να περιέχουν διπλότυπες εγγραφές, κενά διαστήματα ή σφάλματα. Τα δεδομένα θα πρέπει να είναι καθαρά και χωρίς σφάλματα. Αυτή η φάση πρέπει να γίνει πριν από την ανάλυση, επειδή η ποιότητα του καθαρισμού καθορίζει πόσο κοντά είναι το αποτέλεσμα στο αναμενόμενο αποτέλεσμα.

Ανάλυση Δεδομένων

Μόλις τα δεδομένα συλλεχθούν, καθαριστούν και υποστούν επεξεργασία, είναι έτοιμα για ανάλυση. Καθώς χειρίζεστε τα δεδομένα, μπορεί να διαπιστώσετε ότι έχετε ακριβώς τις πληροφορίες που χρειάζεστε ή μπορεί να χρειαστεί να συλλέξετε περισσότερες. Κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, χρησιμοποιείτε λογισμικό ανάλυσης δεδομένων για να κατανοήσετε, να ερμηνεύσετε και να εξαγάγετε συμπεράσματα με βάση τις απαιτήσεις.

Ερμηνεία δεδομένων

Αφού αναλύσετε τα δεδομένα σας, είναι επιτέλους η ώρα να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα. Μπορείτε να επιλέξετε πώς θα εκφράσετε ή θα επικοινωνήσετε την ανάλυση — απλά με λόγια ή ως πίνακα ή γράφημα. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε τα αποτελέσματα της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων για να αποφασίσετε την καλύτερη πορεία δράσης σας.

Οπτικοποίηση δεδομένων

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι πολύ συνηθισμένη στην καθημερινή ζωή και συχνά εμφανίζεται ως γραφήματα και γραφήματα. Με άλλα λόγια, τα δεδομένα εμφανίζονται γραφικά, ώστε ο ανθρώπινος εγκέφαλος να τα κατανοεί και να τα επεξεργάζεται πιο εύκολα. Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται συχνά για την ανακάλυψη άγνωστων γεγονότων και τάσεων. Παρατηρώντας σχέσεις και συγκρίνοντας σύνολα δεδομένων, μπορείτε να αναδείξετε σημαντικές πληροφορίες.

Συχνές Ερωτήσεις