Mi az adatelemzés? Kutatás, típusok és példák
Evelyn Clarke
⚡ Okos összefoglaló
Az adatelemzés az adatok tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata, amelynek célja, hogy a szervezet ki tudja aknázni a lehetséges kinyerhető adatokat.trachasznos információkat gyűjtsön, és cselekedjen is azok alapján. Öt technika és egy hatfázisú munkafolyamat strukturálja a munkát.
Mi az adatelemzés?
Az adatok elemzése az adatok tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamataként definiálható, amelynek célja az üzleti döntéshozatalhoz hasznos információk feltárása. Az adatelemzés célja, hogy feltárjatrachasznos információkat gyűjtsön az adatokból, és az elemzés alapján hozzon döntést.
Az adatelemzés egy egyszerű példája akkor történik, amikor a mindennapi életben döntést hozunk, azon gondolkodva, hogy mi történt legutóbb, vagy mi fog történni, ha egy adott lehetőséget választunk. Ez nem más, mint a múltunk vagy a jövőnk elemzése, és az alapján döntéshozatal, a múlt emlékeinek gyűjtése vagy a jövőre vonatkozó elvárások. Egy elemző ugyanezt teszi üzleti célokra, és ezt adatelemzésnek nevezik.
Az adatelemzés a tágabb szakterületen belül helyezkedik el. Data Science, amely az adatmérnökséget, a gépi tanulást és a telepítést is lefedi.
Miért fontos az adatelemzés?
Ahhoz, hogy növeld a vállalkozásod, sőt, akár az életedben is, néha elég csak egy kis elemzés.
Ha a vállalkozásod nem növekszik, vissza kell tekintened, el kell ismerned a hibáidat, és újra kell tervezned anélkül, hogy megismételnéd őket. És még ha növekszik is a vállalkozásod, előre kell tekintened arra, hogy tovább növekedhess. Csak elemezned kell az üzleti adataidat és az üzleti folyamataidat.
Adatelemző eszközök
Az alábbiakban ismertetett összes fázis szoftverrel kerül végrehajtásra, és az alábbi képernyőkép bemutatja az elemzőeszköz által kínált felületet.
Az adatelemző eszközök megkönnyítik a felhasználók számára az adatok feldolgozását és manipulálását, az adathalmazok közötti kapcsolatok és korrelációk elemzését, valamint az értelmezhető minták és trendek azonosítását. A táblázatok kis adathalmazokat fednek le, az SQL lekérdezéseket az adattárházról, Python és a R statisztikákat és modellezést kezel, az üzleti intelligencia platformok pedig az eredményeket egy irányítópulton teszik közzé. Íme a teljes lista a következőkről: eszközök kutatásban használják.
Az adatelemzés típusai: technikák és módszerek
Számos adatelemzés típusai az üzleti és technológiai alapú technikák léteznek. A főbb adatelemzési módszerek azonban a következők:
- Szövegelemzés
- Statisztikai analízis
- Diagnosztikai elemzés
- Prediktív elemzés
- Előíró elemzés
Az öt kérdés egymásra épül. Az alábbi táblázat bemutatja az egyes kérdésekre adott válaszokat, mielőtt a következő részek egyenként elmagyaráznák őket.
| Technika | Kérdés, amit megválaszol | Tipikus teljesítmény |
|---|---|---|
| Szövegelemzés | Milyen minták rejtőznek a strukturálatlan szövegben? | Témák, kulcsszavak, bányászott szabályok |
| Statisztikai analízis | Mi történt? | Műszerfalak, összefoglaló statisztikák |
| Diagnosztikai elemzés | Miért történt ez? | Kiváltó okok, viselkedési minták |
| Prediktív elemzés | Mi várható? | Előrejelzések, kockázati pontszámok |
| Előíró elemzés | Mit tegyünk ez ügyben? | Ajánlott műveletek |
Szövegelemzés
A szövegelemzést adatbányászatnak is nevezik. Ez az adatelemzés egyik módszere, amelyet adatbázisok vagy adatelemzés segítségével nagy adathalmazokban lévő minták felfedezésére használnak. adatbányászati eszközökA nyers adatokat üzleti információkká alakítja. A piacon elérhető üzleti intelligencia eszközöket stratégiai üzleti döntések meghozatalára használják. Összességében lehetőséget kínál a tapasztalatszerzésre.tracés megvizsgálják az adatokat, mintázatokat vonnak le, és végül értelmezik az adatokat.
Statisztikai elemzés
A statisztikai elemzés a múltbeli adatok műszerfalak formájában történő felhasználásával mutatja meg a „Mi történt?” kérdést. Magában foglalja az adatok gyűjtését, elemzését, értelmezését, bemutatását és modellezését, és egy teljes adathalmazon vagy egy mintán dolgozik. Az ilyen típusú elemzésnek két kategóriája van: a leíró elemzés és a következtetéses elemzés.
Descriptive elemzés
DescriptAz ivikus elemzés teljes adatokat vagy numerikus adatok mintáját összegzi. A folytonos adatok átlagát és szórását, a kategorikus adatok százalékos értékeit és gyakoriságait közli.
Következtető elemzés
Az inferenciális elemzés a teljes adatokból vett mintán dolgozik. Az ilyen típusú elemzés során ugyanazon populációból különböző minták kiválasztásával különböző következtetésekre juthatunk.
Diagnosztikai elemzés
A diagnosztikai elemzés a statisztikai elemzésben talált információk mögötti ok feltárásával mutatja meg a „Miért történt?” kérdést. Ez az elemzés hasznos az adatokban található viselkedési minták azonosítására. Ha új probléma jelenik meg az üzleti folyamatban, akkor az elemzés segítségével hasonló mintákat találhat, és jó esély van arra, hogy hasonló recept fog vonatkozni az új problémára.
Prediktív elemzés
A prediktív elemzés korábbi adatok felhasználásával mutatja meg a „Mi várható?” kérdést. Egy egyszerű adatelemzési példa: ha tavaly két ruhát vettem a megtakarításaimból, és idén megduplázódik a fizetésem, akkor négy ruhát is vehetek. Természetesen ez nem ilyen egyszerű, mert más körülményeket is figyelembe kell venni – a ruhák árai emelkedhettek idén, vagy ruhák helyett új biciklit szeretnél, vagy házat kell venned.
Tehát ez az elemzés a jelenlegi vagy múltbeli adatok alapján tesz előrejelzéseket a jövőbeli eredményekről. Az előrejelzés csak egy becslés; pontossága attól függ, hogy mennyi részletes információval rendelkezünk, és mennyire mélyrehatóan vizsgáljuk azokat.
Előíró elemzés
A preskriptív elemzés az összes korábbi elemzésből származó információkat ötvözi annak meghatározása érdekében, hogy milyen intézkedést kell tenni egy aktuális problémával vagy döntéssel kapcsolatban. A legtöbb adatvezérelt vállalat preskriptív elemzést alkalmaz, mivel a prediktív és leíró elemzés önmagukban nem elegendő az adatteljesítmény javításához. A jelenlegi helyzetek és problémák alapján elemzik az adatokat és hoznak döntéseket.
Adatelemzési folyamat
Egy technika kiválasztása választ ad arra, amit tudni szeretne; az alábbi folyamat pedig arra a kérdésre ad választ, hogyan kell a munkát végezni. adatelemzési folyamat információgyűjtés egy megfelelő alkalmazás vagy eszköz használatával, amely lehetővé teszi az adatok feltárását és mintázatok megtalálását bennük. Ezen információk alapján döntéseket hozhat vagy következtetéseket vonhat le.
Az adatelemzés a következő fázisokból áll:
- Adatkövetelmények összegyűjtése
- Adatgyűjtés
- Adattisztítás
- Az adatok elemzése
- Adatok értelmezése
- Adatmegjelenítés
Adatszükséglet összegyűjtése
Először is gondold át, miért szeretnéd elvégezni ezt az adatelemzést. Meg kell találnod az adatelemzés célját, és el kell döntened, hogy milyen típusú adatelemzést szeretnél futtatni. Ebben a fázisban eldöntöd, hogy mit elemezel és hogyan méred, valamint tisztázod, hogy miért vizsgálod, és milyen méréseket fog használni az elemzés.
Adatgyűjtés
A követelmények összegyűjtése után világos képet kap arról, hogy mit kell mérnie, és milyen eredményekre kell szert tennie. Most itt az ideje, hogy adatokat gyűjtsön ezen követelmények alapján. Az összegyűjtött adatokat fel kell dolgozni vagy rendszerezni kell elemzés céljából. Mivel az adatok különböző forrásokból származnak, vezessen naplót a gyűjtés dátumáról és minden adatkészlet forrásáról.
Adatok tisztítása
Bármilyen adatot is gyűjtünk, az hasznos lehet, vagy irreleváns a célunk szempontjából, ezért meg kell tisztítani. A gyűjtött adatok tartalmazhatnak ismétlődő rekordokat, szórt szóközöket vagy hibákat. Az adatoknak tisztáknak és hibamenteseknek kell lenniük. Ezt a fázist az elemzés előtt kell elvégezni, mert a tisztítás minősége határozza meg, hogy a kimenet mennyire közelíti meg a várt eredményt.
Az adatok elemzése
Miután az adatokat összegyűjtöttük, megtisztítottuk és feldolgoztuk, azok készen állnak az elemzésre. Az adatok kezelése során előfordulhat, hogy pontosan a szükséges információkkal rendelkezünk, vagy további információk gyűjtésére van szükség. Ebben a fázisban adatelemző szoftvereket használunk a követelmények megértésére, értelmezésére és következtetések levonására.
Adatértelmezés
Az adatok elemzése után végre eljön az idő az eredmények értelmezésére. Kiválaszthatod, hogyan fejezed ki vagy kommunikálod az elemzést – egyszerűen szavakkal, táblázatban vagy diagramban. Ezután az adatelemzési folyamat eredményeit felhasználva döntsd el a legjobb cselekvési irányt.
Adatok megjelenítése
Az adatvizualizáció nagyon elterjedt a mindennapi életben, és gyakran diagramok és grafikonok formájában jelenik meg. Más szóval, az adatokat grafikusan jelenítik meg, hogy az emberi agy könnyebben megértse és feldolgozza azokat. Az adatvizualizációt gyakran használják ismeretlen tények és trendek felfedezésére. Az összefüggések megfigyelésével és az adathalmazok összehasonlításával hasznos információkhoz juthat.
