Što je analiza podataka? Istraživanje, vrste i primjer
Uredništvo
⚡ Pametni sažetak
Analiza podataka je proces čišćenja, transformiranja i modeliranja podataka kako bi organizacija moglatrackorisne informacije i djelujte na temelju njih. Pet tehnika i tijek rada u šest faza strukturiraju rad.
Što je analiza podataka?
Analiza podataka definira se kao proces čišćenja, transformiranja i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije za poslovno donošenje odluka. Svrha analize podataka je istražititrackorisne informacije iz podataka i donijeti odluku na temelju te analize.
Jednostavan primjer analize podataka događa se kad god donosimo odluku u svakodnevnom životu razmišljajući o tome što se dogodilo prošli put ili što će se dogoditi ako odaberemo određenu opciju. To nije ništa drugo nego analiziranje naše prošlosti ili budućnosti i donošenje odluka na temelju toga, prikupljanje sjećanja iz prošlosti ili očekivanja od budućnosti. Analitičar radi isto u poslovne svrhe, a to se naziva analiza podataka.
Analiza podataka spada u šire područje Znanost podatke, koji također obuhvaća inženjerstvo podataka, strojno učenje i implementaciju.
Zašto je analiza podataka važna?
Za rast vašeg poslovanja, pa čak i za rast u vašem životu, ponekad je sve što trebate učiniti analiza.
Ako vaše poslovanje ne raste, morate se osvrnuti, priznati svoje pogreške i ponovno napraviti plan bez ponavljanja istih. Čak i ako vaše poslovanje raste, morate se radovati tome da ga još više potaknete na rast. Sve što trebate učiniti je analizirati svoje poslovne podatke i svoje poslovne procese.
Alati za analizu podataka
Svaka faza opisana u nastavku provodi se pomoću softvera, a snimka zaslona ispod prikazuje vrstu sučelja koje alat za analizu predstavlja.
Alati za analizu podataka olakšavaju korisnicima obradu i manipuliranje podacima, analizu odnosa i korelacija između skupova podataka te prepoznavanje obrazaca i trendova za interpretaciju. Proračunske tablice pokrivaju male skupove podataka, SQL upiti skladište podataka, Python i R obrađuju statistiku i modeliranje, a platforme za poslovnu inteligenciju objavljuju rezultat na nadzornoj ploči. Evo potpunog popisa alat korišten u istraživanju.
Vrste analize podataka: tehnike i metode
Postoji nekoliko vrste analize podataka tehnike koje postoje temeljene na poslovanju i tehnologiji. Međutim, glavne metode analize podataka su:
- Analiza teksta
- Statistička analiza
- Dijagnostička analiza
- Prediktivna analiza
- Preskriptivna analiza
Pet se nadovezuje jedno na drugo. Tablica u nastavku prikazuje pitanje na koje svako od njih odgovara prije nego što ih sljedeći odjeljci pojedinačno objašnjavaju.
| Tehnika | Pitanje na koje odgovara | Tipični izlaz |
|---|---|---|
| Analiza teksta | Koji se obrasci skrivaju u nestrukturiranom tekstu? | Teme, ključne riječi, rudarska pravila |
| Statistička analiza | Što se dogodilo? | Nadzorne ploče, sažetak statistike |
| Dijagnostička analiza | Zašto se to dogodilo? | Korijen uzroci, obrasci ponašanja |
| Prediktivna analiza | Što će se vjerojatno dogoditi? | Prognoze, ocjene rizika |
| Preskriptivna analiza | Što bismo trebali učiniti po tom pitanju? | Preporučene radnje |
Analiza teksta
Analiza teksta naziva se i rudarenje podataka. To je jedna od metoda analize podataka koja se koristi za otkrivanje uzoraka u velikim skupovima podataka pomoću baza podataka ili alati za rudarenje podatakaPretvara sirove podatke u poslovne informacije. Alati poslovne inteligencije dostupni na tržištu koriste se za donošenje strateških poslovnih odluka. Sveukupno, nudi način za...traci ispitati podatke, izvesti uzorke i konačno interpretirati podatke.
Statistička analiza
Statistička analiza pokazuje „Što se dogodilo?“ korištenjem prošlih podataka u obliku nadzornih ploča. Uključuje prikupljanje, analizu, interpretaciju, prezentaciju i modeliranje podataka, a radi na cijelom skupu podataka ili na uzorku. Postoje dvije kategorije ove vrste analize - deskriptivna analiza i inferencijalna analiza.
Descriptive Analiza
DescriptIvna analiza sažima potpune podatke ili uzorak numeričkih podataka. Izvještava o srednjoj vrijednosti i standardnoj devijaciji za kontinuirane podatke te postocima i frekvencijama za kategoričke podatke.
Inferencijalna analiza
Inferencijalna analiza radi na uzorku izvučenom iz cjelovitih podataka. U ovoj vrsti analize možete doći do različitih zaključaka iz iste populacije odabirom različitih uzoraka.
Dijagnostička analiza
Dijagnostička analiza pokazuje „Zašto se to dogodilo?“ pronalaženjem uzroka iza uvida pronađenih statističkom analizom. Ova analiza je korisna za identificiranje obrazaca ponašanja u podacima. Ako se u vašem poslovnom procesu pojavi novi problem, možete pogledati ovu analizu kako biste pronašli slične obrasce i postoji velika vjerojatnost da će se sličan recept primijeniti na novi problem.
Prediktivna analiza
Prediktivna analiza pokazuje „Što će se vjerojatno dogoditi?“ korištenjem prethodnih podataka. Jednostavan primjer analize podataka: ako sam prošle godine kupila dvije haljine na temelju svoje ušteđevine, a ove godine mi se plaća udvostruči, onda mogu kupiti četiri haljine. Naravno, to nije tako jednostavno, jer morate razmisliti o drugim okolnostima - cijene odjeće možda su porasle ove godine, ili umjesto haljina možda želite novi bicikl, ili možda trebate kupiti kuću.
Dakle, ova analiza daje predviđanja o budućim ishodima na temelju trenutnih ili prošlih podataka. Prognoza je samo procjena; njezina točnost ovisi o tome koliko detaljnih informacija imate i koliko duboko ih analizirate.
Preskriptivna analiza
Preskriptivna analiza kombinira uvide iz svih prethodnih analiza kako bi se odredilo koje mjere poduzeti u vezi s trenutnim problemom ili odlukom. Većina tvrtki vođenih podacima koristi preskriptivnu analizu jer same prediktivne i deskriptivne analize nisu dovoljne za poboljšanje performansi podataka. Na temelju trenutnih situacija i problema, analiziraju podatke i donose odluke.
Proces analize podataka
Odabir tehnike odgovara na ono što želite znati; postupak u nastavku odgovara na to kako se posao izvodi. proces analize podataka je prikupljanje informacija pomoću odgovarajuće aplikacije ili alata koji vam omogućuje istraživanje podataka i pronalaženje uzorka u njima. Na temelju tih informacija možete donositi odluke ili zaključke.
Analiza podataka sastoji se od sljedećih faza:
- Prikupljanje podataka
- Prikupljanje podataka
- Čišćenje podataka
- Analiza podataka
- Interpretacija podataka
- Vizualizacija podataka
Prikupljanje zahtjeva za podacima
Prije svega, razmislite zašto želite provesti ovu analizu podataka. Morate pronaći svrhu ili cilj analize podataka i odlučiti koju vrstu analize podataka želite provesti. U ovoj fazi odlučujete što analizirati i kako to mjeriti te razjašnjavate zašto istražujete i koje će se mjere koristiti u analizi.
Prikupljanje podataka
Nakon prikupljanja zahtjeva, imat ćete jasnu ideju o tome što morate mjeriti i kakvi bi trebali biti vaši nalazi. Sada je vrijeme za prikupljanje podataka na temelju tih zahtjeva. Nakon prikupljanja, podaci se moraju obraditi ili organizirati za analizu. Budući da podaci dolaze iz različitih izvora, vodite zapisnik s datumom prikupljanja i izvorom svakog skupa podataka.
Čišćenje podataka
Bilo koji podaci koji se prikupe možda neće biti korisni ili neće biti relevantni za vaš cilj, stoga ih je potrebno očistiti. Prikupljeni podaci mogu sadržavati duplicirane zapise, zalutale prazne prostore ili pogreške. Podaci bi trebali biti čisti i bez grešaka. Ova se faza mora obaviti prije analize, jer kvaliteta čišćenja određuje koliko je rezultat blizu očekivanom ishodu.
Analiza podataka
Nakon što su podaci prikupljeni, očišćeni i obrađeni, spremni su za analizu. Dok manipulirate podacima, možete otkriti da imate upravo one informacije koje su vam potrebne ili ćete možda morati prikupiti više. Tijekom ove faze koristite softver za analizu podataka kako biste razumjeli, interpretirali i izveli zaključke na temelju zahtjeva.
Tumačenje podataka
Nakon analize podataka, konačno je vrijeme za interpretaciju rezultata. Možete odabrati kako izraziti ili prenijeti analizu - jasno riječima, tablicom ili grafikonom. Zatim upotrijebite rezultate procesa analize podataka kako biste odlučili koji je najbolji postupak.
Statistike
Vizualizacija podataka vrlo je uobičajena u svakodnevnom životu i često se pojavljuje kao grafikoni i dijagrami. Drugim riječima, podaci se prikazuju 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 mogu se otkriti značajne informacije.
