Mitä on data-analyysi? Tutkimus, tyypit ja esimerkki

Mikä on data -analyysi?

Tietojen analysointi määritellään prosessiksi tietojen puhdistamiseksi, muuntamiseksi ja mallintamiseksi, jotta voidaan löytää hyödyllistä tietoa liiketoiminnan päätöksentekoon. Data-analyysin tarkoituksena on poimia tiedoista hyödyllistä tietoa ja tehdä data-analyysiin perustuva päätös.

Yksinkertainen esimerkki data-analyysistä on aina, kun teemme minkä tahansa päätöksen jokapäiväisessä elämässämme, ajattelemalla, mitä tapahtui viime kerralla tai mitä tapahtuu valitsemalla kyseisen päätöksen. Tämä ei ole muuta kuin menneisyytemme tai tulevaisuutemme analysointia ja päätösten tekemistä sen perusteella. Sitä varten keräämme muistoja menneisyydestämme tai unelmistamme tulevaisuudesta. Kyseessä ei siis ole muuta kuin data-analyysi. Nyt sama asia, jota analyytikko tekee liiketoimintatarkoituksiin, on nimeltään Data Analysis.

Tässä data Science Opetusohjelmassa opit:

Miksi data-analyysi?

Kasvataksesi liiketoimintaasi jopa kasvaaksesi elämässäsi, sinun tarvitsee joskus vain analysoida!

Jos yrityksesi ei kasva, sinun on katsottava taaksepäin ja tunnustettava virheesi ja tehtävä suunnitelma uudelleen toistamatta niitä virheitä. Ja vaikka yrityksesi kasvaa, sinun on odotettava, että saat sen kasvamaan enemmän. Sinun tarvitsee vain analysoida liiketoimintatietosi ja liiketoimintaprosessisi.

Tietojen analysointityökalut

Tietojen analysointityökalut helpottavat tietojen käsittelyä ja käsittelyä, analysoivat tietojoukkojen välisiä suhteita ja korrelaatioita ja auttavat myös tunnistamaan tulkintamalleja ja trendejä. Tässä on täydellinen luettelo työkalut käytetään tietojen analysointiin tutkimuksessa.

Tietojen analysoinnin tyypit: tekniikat ja menetelmät

On olemassa useita data-analyysin tyypit tekniikoita, jotka perustuvat liiketoimintaan ja teknologiaan. Tärkeimmät data-analyysimenetelmät ovat kuitenkin:

• Tekstianalyysi
• Tilastollinen analyysi
• Diagnostinen analyysi
• Ennustava analyysi
• Preskriptiivinen analyysi

Tekstianalyysi

Tekstianalyysiä kutsutaan myös tiedon louhinnaksi. Se on yksi tiedon analysointimenetelmistä löytää kuvio suurista tietojoukoista tietokantojen tai tietokantojen avulla tiedon louhinnan työkalut. Sitä käytettiin muuttamaan raakadataa yritystiedoksi. Markkinoilla on Business Intelligence -työkaluja, joita käytetään strategisten liiketoimintapäätösten tekemiseen. Kaiken kaikkiaan se tarjoaa tavan poimia ja tutkia dataa ja johtamismalleja ja lopuksi tietojen tulkintaa.

Tilastollinen analyysi

Tilastollinen analyysi osoittaa "Mitä tapahtuu?" käyttämällä aiempia tietoja kojetaulujen muodossa. Tilastollinen analyysi sisältää tietojen keräämisen, analyysin, tulkinnan, esittämisen ja mallintamisen. Se analysoi datajoukon tai datanäytteen. Tämän tyyppisiä analyysejä on kaksi luokkaa - Descriptive analyysi ja päätelmäanalyysi.

Descriptive analyysi

analysoi täydelliset tiedot tai otoksen kootuista numeerisista tiedoista. Se näyttää jatkuvan tiedon keskiarvon ja poikkeaman, kun taas kategorisille tiedoille prosenttiosuus ja esiintymistiheys.

Päätelmäanalyysi

analysoi näytteen täydellisistä tiedoista. Tämän tyyppisessä analyysissä voit löytää erilaisia ​​johtopäätöksiä samoista tiedoista valitsemalla erilaisia ​​näytteitä.

Diagnostinen analyysi

Diagnostinen analyysi näyttää "Miksi se tapahtui?" etsimällä syyn Tilastoanalyysin oivalluksista. Tämä analyysi on hyödyllinen tietojen käyttäytymismallien tunnistamisessa. Jos liiketoimintaprosessiisi tulee uusi ongelma, voit tarkastella tätä analyysiä löytääksesi samanlaisia ​​​​malleja kyseiselle ongelmalle. Ja sillä voi olla mahdollisuuksia käyttää samanlaisia ​​reseptejä uusiin ongelmiin.

Ennustava analyysi

Ennakoiva analyysi näyttää "mitä todennäköisesti tapahtuu" käyttämällä aikaisempia tietoja. Yksinkertaisin data-analyysiesimerkki on, jos viime vuonna ostin kaksi mekkoa säästöjeni perusteella ja jos tänä vuonna palkkani nousee kaksinkertaiseksi, voin ostaa neljä mekkoa. Mutta helppoa se ei tietenkään ole näin, koska täytyy miettiä muita olosuhteita, kuten vaatteiden hintojen mahdollisuudet nousevat tänä vuonna tai ehkä mekkojen sijaan haluat ostaa uuden pyörän, tai sinun täytyy ostaa talo!

Joten tässä analyysissä tehdään ennusteita tulevista tuloksista nykyisten tai aikaisempien tietojen perusteella. Ennuste on vain arvio. Sen tarkkuus perustuu siihen, kuinka paljon yksityiskohtaista tietoa sinulla on ja kuinka paljon kaivaat siihen.

Preskriptiivinen analyysi

Preskriptiivinen analyysi yhdistää kaiken aikaisemman analyysin näkemyksen määrittääkseen, mihin toimiin on ryhdyttävä nykyisessä ongelmassa tai päätöksessä. Useimmat tietoihin perustuvat yritykset käyttävät prescriptiivistä analyysiä, koska ennustava ja kuvaileva analyysi eivät riitä parantamaan tietojen suorituskykyä. He analysoivat dataa ja tekevät päätöksiä nykytilanteiden ja ongelmien perusteella.

Tietojen analysointiprosessi

- Tietojen analysointiprosessi on vain tiedon kerääminen käyttämällä asianmukaista sovellusta tai työkalua, jonka avulla voit tutkia tietoja ja löytää siitä mallin. Näiden tietojen ja tietojen perusteella voit tehdä päätöksiä tai tehdä lopullisia johtopäätöksiä.

Tietojen analysointi koostuu seuraavista vaiheista:

• Tietovaatimusten kerääminen
• Tiedonkeruu
• Tietojen puhdistus
• Data Analysis
• Tietojen tulkinta
• Tietojen visualisointi

Tietovaatimusten kerääminen

Ensinnäkin sinun on mietittävä, miksi haluat tehdä tämän data-analyysin? Kaikki mitä tarvitset selvittääksesi data-analyysin tarkoituksen tai tavoitteen. Sinun on päätettävä, minkä tyyppisen data-analyysin haluat tehdä! Tässä vaiheessa sinun on päätettävä, mitä analysoidaan ja miten sitä mitataan, sinun on ymmärrettävä miksi tutkit ja mitä toimenpiteitä sinun on käytettävä tämän analyysin tekemiseen.

Tiedonkeruu

Vaatimusten keräämisen jälkeen saat selkeän käsityksen siitä, mitä asioita sinun on mitattava ja mitkä pitäisi olla havainnot. Nyt on aika kerätä tietosi vaatimusten mukaan. Kun olet kerännyt tietosi, muista, että kerätyt tiedot on käsiteltävä tai järjestettävä analysointia varten. Kun keräät tietoja eri lähteistä, sinun on pidettävä lokia tiedonkeruupäivämäärästä ja -lähteestä.

Tietojen puhdistus

Nyt kerätyt tiedot eivät välttämättä ole hyödyllisiä tai epäolennaisia ​​analyysitavoitteesi kannalta, joten ne tulisi puhdistaa. Kerätyt tiedot voivat sisältää päällekkäisiä tietueita, välilyöntejä tai virheitä. Tietojen tulee olla puhdistettuja ja virheettömiä. Tämä vaihe on suoritettava ennen analyysiä, koska tietojen puhdistuksen perusteella analyysitulostuksesi on lähempänä odotettua tulosta.

Data Analysis

Kun tiedot on kerätty, puhdistettu ja käsitelty, se on valmis analysoitavaksi. Kun käsittelet tietoja, saatat huomata, että sinulla on tarkat tarvitsemasi tiedot tai saatat joutua keräämään lisää tietoja. Tämän vaiheen aikana voit käyttää datanalyysityökalut ja ohjelmistot, jotka auttavat sinua ymmärtämään, tulkitsemaan ja tekemään johtopäätöksiä vaatimusten perusteella.

Tietojen tulkinta

Tietojesi analysoinnin jälkeen on vihdoin aika tulkita tulokset. Voit valita tavan ilmaista tai kommunikoida tietoanalyysisi joko yksinkertaisesti sanoin tai ehkä taulukon tai kaavion avulla. Käytä sitten data-analyysiprosessisi tuloksia päättääksesi parhaan toimintatavan.

Tietojen visualisointi

Tietojen visualisointi on hyvin yleistä jokapäiväisessä elämässäsi. ne näkyvät usein kaavioiden ja kaavioiden muodossa. Toisin sanoen data esitetään graafisesti, jotta ihmisaivojen on helpompi ymmärtää ja käsitellä sitä. Tietojen visualisointia käytetään usein tuntemattomien tosiasioiden ja trendien löytämiseen. Tarkkailemalla suhteita ja vertaamalla tietojoukkoja voit löytää tavan saada merkityksellistä tietoa.

Yhteenveto

• Tietojen analysointi tarkoittaa tietojen puhdistamista, muuntamista ja mallintamista, jotta voidaan löytää hyödyllistä tietoa liiketoiminnan päätöksentekoon
• Tietojen analysointityypit ovat teksti-, tilasto-, diagnostinen, ennakoiva ja preskriptiivinen analyysi
• Tietojen analyysi koostuu tietovaatimusten keräämisestä, tiedonkeruusta, tietojen puhdistamisesta, data-analyysistä, tietojen tulkinnasta ja visualisoinnista