Mis on andmeanalüüs? Uurimine, tüübid ja näide

Mis on andmeanalüüs?

Andmete analüüs on määratletud kui andmete puhastamise, teisendamise ja modelleerimise protsess, et leida kasulikku teavet äriotsuste tegemiseks. Andmeanalüüsi eesmärk on koguda andmetest kasulikku teavet ja teha andmete analüüsi põhjal otsus.

Andmeanalüüsi lihtne näide on see, kui me oma igapäevaelus mis tahes otsuse langetame, mõeldes sellele, mis juhtus eelmisel korral või mis juhtub selle konkreetse otsuse valimisel. See pole midagi muud kui meie mineviku või tuleviku analüüsimine ja selle põhjal otsuste tegemine. Selleks kogume mälestusi oma minevikust või unistusi tulevikust. Nii et see pole midagi muud kui andmete analüüs. Nüüd nimetatakse sama asja, mida analüütik ärilistel eesmärkidel teeb, andmeanalüüsiks.

Selle andmed Science Õpetus, saate teada:

Miks andmeanalüüs?

Et oma ettevõtet isegi oma elus kasvada, pole mõnikord vaja teha muud, kui analüüsida!

Kui teie ettevõte ei kasva, peate vaatama tagasi ja tunnistama oma vigu ning tegema uuesti plaani, ilma neid vigu kordamata. Ja isegi kui teie ettevõte kasvab, peate ootama, et ettevõte saaks veelgi kasvada. Kõik, mida pead tegema, on analüüsida oma äriandmeid ja äriprotsesse.

Andmeanalüüsi tööriistad

Andmeanalüüsi tööriistad hõlbustavad kasutajatel andmete töötlemist ja nendega manipuleerimist, andmekogumite vaheliste seoste ja korrelatsioonide analüüsimist ning aitavad tuvastada ka tõlgendamise mustreid ja suundumusi. Siin on täielik nimekiri töövahendid kasutatakse teadusuuringutes andmeanalüüsiks.

Andmeanalüüsi tüübid: tehnikad ja meetodid

On mitmeid Andmeanalüüsi tüübid äril ja tehnoloogial põhinevad tehnikad. Peamised andmeanalüüsi meetodid on aga järgmised:

• Teksti analüüs
• Statistiline analüüs
• Diagnostiline analüüs
• Ennustav analüüs
• Ettekirjutav analüüs

Teksti analüüs

Tekstianalüüsi nimetatakse ka andmekaeveks. See on üks andmeanalüüsi meetodeid, et avastada muster suurtes andmekogumites andmebaaside või andmekaeve tööriistad. Seda kasutati töötlemata andmete muutmiseks äriteabeks. Turul on äriteabe tööriistad, mida kasutatakse strateegiliste äriotsuste tegemiseks. Üldiselt pakub see võimalust andmete eraldamiseks ja uurimiseks ning tuletusmustriteks ja lõpuks andmete tõlgendamiseks.

Statistiline analüüs

Statistiline analüüs näitab: "Mis juhtub?" kasutades varasemaid andmeid armatuurlaudade kujul. Statistiline analüüs hõlmab andmete kogumist, analüüsi, tõlgendamist, esitamist ja modelleerimist. See analüüsib andmekogumit või andmete valimit. Seda tüüpi analüüsidel on kaks kategooriat – Descriptive analüüs ja järelduslik analüüs.

Descriptive analüüs

analüüsib täielikke andmeid või summeeritud arvandmete valimit. See näitab pidevate andmete keskmist ja kõrvalekallet, kategooriliste andmete protsenti ja sagedust.

Järelduslik analüüs

analüüsib proovi täielikest andmetest. Seda tüüpi analüüsis saate samade andmete põhjal teha erinevaid järeldusi, valides erinevaid valimeid.

Diagnostiline analüüs

Diagnostiline analüüs näitab "Miks see juhtus?" leides põhjuse statistilises analüüsis leitud ülevaatest. See analüüs on kasulik andmete käitumismustrite tuvastamiseks. Kui teie äriprotsessi saabub uus probleem, saate seda analüüsi uurida, et leida selle probleemi sarnaseid mustreid. Ja tal võib olla võimalus kasutada uute probleemide puhul sarnaseid retsepte.

Ennustav analüüs

Ennustav analüüs näitab, mis tõenäoliselt juhtub, kasutades varasemaid andmeid. Lihtsaim andmeanalüüsi näide on selline, et kui eelmisel aastal ostsin säästude pealt kaks kleiti ja kui sel aastal tõuseb palk kahekordseks, siis saan osta neli kleiti. Aga loomulikult pole see nii lihtne, sest tuleb mõelda ka muudele asjaoludele, näiteks riiete hinnatõusu tõenäosus sel aastal või hoopis kleitide asemel uus ratas või maja!

Seega teeb see analüüs praeguste või varasemate andmete põhjal ennustusi tulevaste tulemuste kohta. Prognoos on vaid hinnang. Selle täpsus põhineb sellel, kui palju üksikasjalikku teavet teil on ja kui palju te sellesse kaevate.

Ettekirjutav analüüs

Ettekirjutav analüüs ühendab kogu eelneva analüüsi ülevaate, et teha kindlaks, milliseid toiminguid praeguse probleemi või otsuse puhul võtta. Enamik andmepõhiseid ettevõtteid kasutab ettekirjutavat analüüsi, kuna ennustavast ja kirjeldavast analüüsist ei piisa andmete toimivuse parandamiseks. Praeguste olukordade ja probleemide põhjal analüüsivad nad andmeid ja teevad otsuseid.

Andmete analüüsi protsess

. Andmete analüüsi protsess See pole midagi muud kui teabe kogumine sobiva rakenduse või tööriista abil, mis võimaldab teil andmeid uurida ja nendes mustrit leida. Selle teabe ja andmete põhjal saate teha otsuseid või teha lõplikke järeldusi.

Andmete analüüs koosneb järgmistest etappidest:

• Andmenõuete kogumine
• Andmete kogumine
• Andmete puhastamine
• Andmete analüüs
• Andmete tõlgendamine
• Andmete visualiseerimine

Andmenõuete kogumine

Kõigepealt pead mõtlema, miks sa seda andmeanalüüsi teha tahad? Kõik, mida vajate andmete analüüsi tegemise eesmärgi või eesmärgi väljaselgitamiseks. Peate otsustama, millist tüüpi andmeanalüüsi soovite teha! Selles faasis peate otsustama, mida analüüsida ja kuidas seda mõõta, peate mõistma, miks te uurite ja milliseid meetmeid peate selle analüüsi tegemiseks kasutama.

Andmete kogumine

Pärast nõuete kogumist saate selge ettekujutuse, milliseid asju peate mõõtma ja millised peaksid olema teie tulemused. Nüüd on aeg koguda oma andmeid vastavalt nõuetele. Pärast andmete kogumist pidage meeles, et kogutud andmeid tuleb analüüsi jaoks töödelda või korraldada. Kuna kogusite andmeid erinevatest allikatest, peate pidama logi andmete kogumise kuupäeva ja allikaga.

Andmete puhastamine

Nüüd ei pruugi kogutavad andmed olla teie analüüsi eesmärgi jaoks kasulikud või ebaolulised, mistõttu tuleks need puhastada. Kogutavad andmed võivad sisaldada topeltkirjeid, tühikuid või vigu. Andmed peavad olema puhastatud ja vigadeta. See etapp tuleb teha enne analüüsi, sest andmete puhastamise põhjal on teie analüüsi väljund teie eeldatavale tulemusele lähemal.

Andmete analüüs

Kui andmed on kogutud, puhastatud ja töödeldud, on need analüüsiks valmis. Andmetega manipuleerimisel võite avastada, et teil on täpselt vajalik teave või peate võib-olla koguma rohkem andmeid. Selles etapis saate kasutada andmeanalüüsi tööriistad ja tarkvara, mis aitab teil nõudeid mõista, tõlgendada ja nende põhjal järeldusi teha.

Andmete tõlgendamine

Pärast andmete analüüsimist on lõpuks aeg tulemusi tõlgendada. Saate valida oma andmeanalüüsi väljendamise või edastamise viisi, mida saate kasutada lihtsalt sõnadega või tabeli või diagrammi abil. Seejärel kasutage oma andmeanalüüsi tulemusi, et otsustada oma parima tegevusviisi üle.

Andmete visualiseerimine

Andmete visualiseerimine on teie igapäevaelus väga levinud; need ilmuvad sageli diagrammide ja graafikute kujul. Teisisõnu, andmed on graafiliselt näidatud, et inimajul oleks neid lihtsam mõista ja töödelda. Andmete visualiseerimist kasutatakse sageli tundmatute faktide ja suundumuste avastamiseks. Seoseid jälgides ja andmekogumeid võrreldes saate leida võimaluse sisulise teabe väljaselgitamiseks.

kokkuvõte

• Andmeanalüüs tähendab andmete puhastamise, teisendamise ja modelleerimise protsessi, et leida kasulikku teavet äriotsuste tegemiseks
• Andmeanalüüsi tüübid on teksti-, statistiline, diagnostiline, ennustav, ettekirjutav analüüs
• Andmeanalüüs koosneb andmete nõuete kogumisest, andmete kogumisest, andmete puhastamisest, andmete analüüsist, andmete tõlgendamisest, andmete visualiseerimisest