Mi az adatelemzés? Kutatás, típusok és példák

Mi az adatelemzés?

Az adatok elemzése Az adatok tisztítási, átalakítási és modellezési folyamataként határozták meg, hogy hasznos információkat tárjanak fel az üzleti döntéshozatalhoz. Az Adatelemzés célja az adatokból hasznos információk kinyerése és az adatelemzés alapján történő döntéshozatal.

Az adatelemzés egyszerű példája az, hogy amikor mindennapi életünkben bármilyen döntést hozunk, az az, hogy átgondoljuk, mi történt legutóbb, vagy mi fog történni az adott döntés megválasztásával. Ez nem más, mint múltunk vagy jövőnk elemzése, és ez alapján döntéseket hozni. Ehhez összegyűjtjük múltunk emlékeit vagy jövőnk álmait. Tehát ez nem más, mint adatelemzés. Ugyanazt, amit az elemző üzleti célból csinál, adatelemzésnek nevezik.

Ebben Data Science Az oktatóprogramból megtudhatja:

Miért adatelemzés?

Ahhoz, hogy vállalkozása még az életében is növekedjen, néha csak elemzésre van szüksége!

Ha a vállalkozása nem növekszik, akkor vissza kell tekintenie, el kell ismernie hibáit, és újra tervet kell készítenie anélkül, hogy megismételné azokat. És még akkor is, ha a vállalkozása növekszik, akkor is várnia kell, hogy tovább növekedjen. Mindössze annyit kell tennie, hogy elemzi üzleti adatait és üzleti folyamatait.

Adatelemző eszközök

Az adatelemző eszközök megkönnyítik a felhasználók számára az adatok feldolgozását és kezelését, az adathalmazok közötti kapcsolatok és összefüggések elemzését, valamint segítséget nyújtanak az értelmezési minták és trendek azonosításában. Itt van a teljes lista szerszámok kutatási adatelemzésre használják.

Az adatelemzés típusai: technikák és módszerek

Számos adatelemzés típusai az üzleti életen és a technológián alapuló technikák. A fő adatelemzési módszerek azonban a következők:

• Szövegelemzés
• Statisztikai elemzés
• Diagnosztikai elemzés
• Prediktív elemzés
• Előíró elemzés

Szövegelemzés

A szövegelemzést adatbányászatnak is nevezik. Az adatelemzés egyik módszere, hogy nagy adathalmazokban mintát fedezzünk fel adatbázisok, ill adatbányászati ​​eszközök. A nyers adatokat üzleti információkká alakította át. Az üzleti intelligencia eszközök jelen vannak a piacon, amelyeket stratégiai üzleti döntések meghozatalára használnak. Összességében módot kínál az adatok és a származtatási minták kinyerésére és vizsgálatára, végül pedig az adatok értelmezésére.

Statisztikai elemzés

A statisztikai elemzés azt mutatja, hogy „Mi történik?” múltbeli adatok irányítópultok formájában történő felhasználásával. A statisztikai elemzés magában foglalja az adatok gyűjtését, elemzését, értelmezését, bemutatását és modellezését. Adathalmazt vagy adatmintát elemzi. Az ilyen típusú elemzéseknek két kategóriája van: Descriptive elemzés és következtetési elemzés.

Descriptive elemzés

teljes adatokat vagy összesített számszerű adatok mintáját elemzi. Folyamatos adatok esetén az átlagot és az eltérést, míg a kategorikus adatok százalékát és gyakoriságát mutatja.

Következtető elemzés

teljes adatokból elemzi a mintát. Az ilyen típusú elemzésben ugyanazon adatokból különböző következtetéseket vonhat le különböző minták kiválasztásával.

Diagnosztikai elemzés

A diagnosztikai elemzés azt mutatja, hogy „Miért történt?” a Statisztikai elemzésben talált betekintésből megtalálva az okot. Ez az elemzés hasznos az adatok viselkedési mintáinak azonosításához. Ha új probléma érkezik az üzleti folyamatba, akkor megvizsgálhatja ezt az elemzést, hogy megtalálja a probléma hasonló mintáit. És lehet, hogy hasonló előírásokat alkalmaz az új problémákra.

Prediktív elemzés

A prediktív elemzés a korábbi adatok felhasználásával megmutatja, „mi várhatóan fog történni”. A legegyszerűbb adatelemzési példa az, hogy ha tavaly vettem két ruhát a megtakarításaim alapján, és ha idén duplájára nő a fizetésem, akkor négy ruhát vehetek. De persze ez nem könnyű így, mert más körülményekre is gondolni kell, mint például a ruhák árának növekedése idén, esetleg a ruhák helyett új biciklit szeretne venni, vagy házat kell vennie!

Tehát itt ez az Elemzés a jelenlegi vagy múltbeli adatok alapján előrejelzéseket ad a jövőbeli eredményekről. Az előrejelzés csak becslés. Pontossága azon alapul, hogy mennyi részletes információval rendelkezik, és mennyit ásott benne.

Előíró elemzés

Az előíró elemzés egyesíti az összes korábbi elemzésből származó betekintést annak meghatározására, hogy melyik lépést kell megtenni egy aktuális probléma vagy döntés esetén. A legtöbb adatvezérelt vállalat az előíró elemzést használja, mivel a prediktív és leíró elemzés nem elegendő az adatteljesítmény javításához. Az aktuális helyzetek és problémák alapján elemzik az adatokat, döntéseket hoznak.

Adatelemzési folyamat

A Adatelemzési folyamat nem más, mint információgyűjtés egy megfelelő alkalmazás vagy eszköz használatával, amely lehetővé teszi az adatok feltárását és minta megtalálását azokban. Ezen információk és adatok alapján döntéseket hozhat, vagy végső következtetéseket vonhat le.

Az adatelemzés a következő szakaszokból áll:

• Adatszükséglet összegyűjtése
• Adatgyűjtés
• Adatok tisztítása
• Az adatok elemzése
• Adatértelmezés
• Adatok megjelenítése

Adatszükséglet összegyűjtése

Először is el kell gondolkodnia azon, hogy miért szeretné ezt az adatelemzést elvégezni? Mindössze annyit kell tennie, hogy megtudja az adatelemzés célját vagy célját. El kell döntenie, hogy milyen típusú adatelemzést szeretne végezni! Ebben a fázisban el kell döntenie, hogy mit elemezzen és hogyan mérje meg, meg kell értenie, miért vizsgálja, és milyen intézkedéseket kell alkalmaznia az elemzés elvégzéséhez.

Adatgyűjtés

A követelmények összegyűjtése után világos képet kap arról, hogy mit kell mérnie, és milyen eredményeket kell elérnie. Most itt az ideje, hogy a követelmények alapján összegyűjtse adatait. Miután összegyűjtötte adatait, ne feledje, hogy az összegyűjtött adatokat feldolgozni vagy rendszerezni kell az elemzéshez. Mivel különböző forrásokból gyűjtött adatokat, naplót kell vezetnie az adatgyűjtés dátumával és forrásával.

Adatok tisztítása

Az összegyűjtött adatok nem feltétlenül hasznosak vagy irrelevánsak az elemzési cél szempontjából, ezért meg kell tisztítani. Az összegyűjtött adatok ismétlődő rekordokat, szóközöket vagy hibákat tartalmazhatnak. Az adatokat meg kell tisztítani és hibamentesen kell kezelni. Ezt a fázist az elemzés előtt kell elvégezni, mert az adatok tisztítása alapján az elemzés kimenete közelebb áll a várt eredményhez.

Az adatok elemzése

Az adatok összegyűjtése, tisztítása és feldolgozása után készen állnak az elemzésre. Az adatok kezelése során előfordulhat, hogy pontosan a szükséges információkkal rendelkezik, vagy több adatot kell gyűjtenie. Ebben a fázisban használhatja adatelemzési eszközök és szoftver, amely segít megérteni, értelmezni és következtetéseket levonni a követelmények alapján.

Adatértelmezés

Az adatok elemzése után végre eljött az ideje az eredmények értelmezésének. Kiválaszthatja az adatelemzés kifejezésének vagy közlésének módját, akár szavakkal, akár táblázatban vagy diagramban. Ezután használja az adatelemzési folyamat eredményeit a legjobb cselekvési mód kiválasztásához.

Adatok megjelenítése

Az adatok megjelenítése nagyon gyakori a mindennapi életben; gyakran diagramok és grafikonok formájában jelennek meg. Más szóval, grafikusan megjelenített adatok, hogy az emberi agy könnyebben megértse és feldolgozza azokat. Az adatvizualizációt gyakran használják ismeretlen tények és trendek felfedezésére. A kapcsolatok megfigyelésével és az adathalmazok összehasonlításával módot találhat értelmes információk megszerzésére.

Összegzésként

• Az adatelemzés az adatok tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamatát jelenti, hogy hasznos információkat tárjanak fel az üzleti döntéshozatalhoz
• Az adatelemzés típusai: szöveges, statisztikai, diagnosztikai, prediktív, előíró elemzés
• Az adatelemzés a következőkből áll: adatszükséglet-gyűjtés, adatgyűjtés, adattisztítás, adatelemzés, adatértelmezés, adatvizualizáció