Što je analiza podataka? Istraživanje, vrste i primjer

Što je analiza podataka?

Analiza podataka definira se kao proces čišćenja, transformacije i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije za donošenje poslovnih odluka. Svrha analize podataka je izvlačenje korisnih informacija iz podataka i donošenje odluka na temelju analize podataka.

Jednostavan primjer analize podataka je kad god donesemo bilo koju odluku u našem svakodnevnom životu razmišljajući o tome što se dogodilo prošli put ili što će se dogoditi odabirom te određene odluke. Ovo nije ništa drugo nego analiza naše prošlosti ili budućnosti i donošenje odluka na temelju toga. Za to skupljamo sjećanja na našu prošlost ili snove o našoj budućnosti. Dakle, to nije ništa drugo nego analiza podataka. Ista stvar koju analitičar radi u poslovne svrhe zove se analiza podataka.

U ovom Znanost podatke Tutorial, naučit ćete:

Zašto analiza podataka?

Da biste razvili svoje poslovanje čak i da biste rasli u svom životu, ponekad sve što trebate učiniti je analiza!

Ako vaše poslovanje ne raste, tada se morate osvrnuti i priznati svoje pogreške te ponovno napraviti plan bez ponavljanja tih pogrešaka. Pa čak i ako vaš posao raste, tada se morate radovati što ćete dodatno rasti. Sve što trebate učiniti je analizirati svoje poslovne podatke i poslovne procese.

Alati za analizu podataka

Alati za analizu podataka korisnicima olakšavaju obradu i manipuliranje podacima, analiziraju odnose i korelacije između skupova podataka, a također pomažu u prepoznavanju obrazaca i trendova za tumačenje. Ovdje je potpuni popis alat koristi se za analizu podataka u istraživanju.

Vrste analize podataka: tehnike i metode

Postoji nekoliko vrste analize podataka tehnike koje postoje na temelju poslovanja i tehnologije. Međutim, glavne metode analize podataka su:

• Analiza teksta
• Statistička analiza
• Dijagnostička analiza
• Prediktivna analiza
• Preskriptivna analiza

Analiza teksta

Analiza teksta također se naziva rudarenje podataka. To je jedna od metoda analize podataka za otkrivanje uzorka u velikim skupovima podataka pomoću baza podataka ili alati za rudarenje podataka. Prije je pretvarao sirove podatke u poslovne informacije. Na tržištu su prisutni alati poslovne inteligencije koji se koriste za donošenje strateških poslovnih odluka. Općenito, nudi način za izdvajanje i ispitivanje podataka i izvođenje uzoraka i konačno tumačenje podataka.

Statistička analiza

Statistička analiza pokazuje "Što se dogodilo?" korištenjem prošlih podataka u obliku nadzornih ploča. Statistička analiza uključuje prikupljanje, analizu, interpretaciju, prezentaciju i modeliranje podataka. Analizira skup podataka ili uzorak podataka. Postoje dvije kategorije ove vrste analize – Descriptive analize i inferencijalne analize.

Descriptive Analiza

analizira cjelovite podatke ili uzorak sažetih numeričkih podataka. Prikazuje srednju vrijednost i odstupanje za kontinuirane podatke, dok postotak i učestalost za kategoričke podatke.

Inferencijalna analiza

analizira uzorak iz kompletnih podataka. U ovoj vrsti analize možete pronaći različite zaključke iz istih podataka odabirom različitih uzoraka.

Dijagnostička analiza

Dijagnostička analiza pokazuje "Zašto se to dogodilo?" pronalaženjem uzroka iz uvida pronađenog u Statističkoj analizi. Ova je analiza korisna za prepoznavanje obrazaca ponašanja podataka. Ako se pojavi novi problem u vašem poslovnom procesu, možete pogledati ovu Analizu kako biste pronašli slične obrasce tog problema. I možda ima šanse koristiti slične recepte za nove probleme.

Prediktivna analiza

Prediktivna analiza pokazuje "što će se vjerojatno dogoditi" korištenjem prethodnih podataka. Najjednostavniji primjer analize podataka je kao da sam prošle godine kupila dvije haljine na temelju svoje ušteđevine i ako mi se ove godine plaća udvostruči onda mogu kupiti četiri haljine. Ali naravno da ovako nije lako jer morate razmišljati o drugim okolnostima kao što su šanse da će cijene odjeće porasti ove godine ili možda umjesto haljina želite kupiti novi bicikl ili trebate kupiti kuću!

Dakle, ova Analiza daje predviđanja o budućim ishodima na temelju trenutnih ili prošlih podataka. Predviđanje je samo procjena. Njegova se točnost temelji na tome koliko detaljnih informacija imate i koliko ih kopate.

Preskriptivna analiza

Preskriptivna analiza kombinira uvid iz svih prethodnih analiza kako bi odredila koju radnju poduzeti u trenutnom problemu ili odluci. Većina tvrtki koje se temelje na podacima koristi preskriptivnu analizu jer prediktivna i deskriptivna analiza nisu dovoljne za poboljšanje izvedbe podataka. Na temelju trenutnih situacija i problema analiziraju podatke i donose odluke.

Proces analize podataka

The Proces analize podataka nije ništa drugo nego prikupljanje informacija korištenjem odgovarajuće aplikacije ili alata koji vam omogućuje istraživanje podataka i pronalaženje uzorka u njima. Na temelju tih informacija i podataka možete donositi odluke ili donositi konačne zaključke.

Analiza podataka sastoji se od sljedećih faza:

• Prikupljanje zahtjeva za podacima
• Prikupljanje podataka
• Čišćenje podataka
• Analiza podataka
• Tumačenje podataka
• Statistike

Prikupljanje zahtjeva za podacima

Prije svega, morate razmisliti zašto želite napraviti ovu analizu podataka? Sve što trebate saznati svrhu ili cilj obavljanja analize podataka. Morate odlučiti koju vrstu analize podataka želite napraviti! U ovoj fazi morate odlučiti što ćete analizirati i kako to mjeriti, morate razumjeti zašto istražujete i koje mjere morate koristiti da napravite ovu analizu.

Prikupljanje podataka

Nakon prikupljanja zahtjeva, dobit ćete jasnu ideju o tome koje stvari morate mjeriti i što bi trebali biti vaši nalazi. Sada je vrijeme za prikupljanje vaših podataka na temelju zahtjeva. Nakon što prikupite podatke, zapamtite da se prikupljeni podaci moraju obraditi ili organizirati za Analizu. Kako ste prikupljali podatke iz različitih izvora, morate voditi dnevnik s datumom prikupljanja i izvorom podataka.

Čišćenje podataka

Bez obzira na prikupljene podatke možda neće biti korisni ili irelevantni za vaš cilj analize, stoga ih treba očistiti. Podaci koji se prikupljaju mogu sadržavati dvostruke zapise, razmake ili pogreške. Podaci bi trebali biti očišćeni i bez grešaka. Ova se faza mora obaviti prije analize jer će na temelju čišćenja podataka vaš rezultat analize biti bliži očekivanom rezultatu.

Analiza podataka

Nakon što su podaci prikupljeni, očišćeni i obrađeni, spremni su za analizu. Dok manipulirate podacima, možda ćete otkriti da imate točne informacije koje trebate ili ćete možda morati prikupiti više podataka. Tijekom ove faze možete koristiti alati za analizu podataka i softver koji će vam pomoći razumjeti, protumačiti i izvući zaključke na temelju zahtjeva.

Tumačenje podataka

Nakon analize vaših podataka, konačno je vrijeme za tumačenje vaših rezultata. Možete odabrati način na koji ćete izraziti ili priopćiti svoju analizu podataka bilo da ga možete koristiti jednostavno riječima ili možda tablicom ili grafikonom. Zatim upotrijebite rezultate procesa analize podataka kako biste odlučili što najbolje učiniti.

Statistike

Vizualizacija podataka vrlo je česta u vašem svakodnevnom životu; često se pojavljuju u obliku dijagrama i grafikona. Drugim riječima, podaci prikazani grafički kako bi ih ljudski mozak lakše razumio i obradio. Vizualizacija podataka često se koristi za otkrivanje nepoznatih činjenica i trendova. Promatranjem odnosa i usporedbom skupova podataka možete pronaći način da saznate značajne informacije.

rezime

• Analiza podataka znači proces čišćenja, transformacije i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije za donošenje poslovnih odluka
• Vrste analize podataka su tekstualna, statistička, dijagnostička, prediktivna, preskriptivna analiza
• Analiza podataka sastoji se od prikupljanja zahtjeva za podacima, prikupljanja podataka, čišćenja podataka, analize podataka, tumačenja podataka, vizualizacije podataka