Cos'è l'analisi dei dati? Ricerca, tipi ed esempi

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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L'analisi dei dati è il processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati in modo che un'organizzazione possatracRaccogli informazioni utili e agisci di conseguenza. Cinque tecniche e un flusso di lavoro in sei fasi strutturano il lavoro.

  • 🔘 Definizione: Pulizia, trasformazione e modellazione di dati grezzi in informazioni a supporto delle decisioni aziendali.
  • ☑️ Cinque tecniche: L'analisi testuale, statistica, diagnostica, predittiva e prescrittiva risponde a quesiti di difficoltà progressivamente crescente.
  • ✅ Scala delle domande: Ogni tecnica procede da ciò che è accaduto, al perché, a ciò che è probabile, a ciò che si può fare.
  • 🧪 Sei fasi: Raccolta dei requisiti, elaborazione, pulizia, analisi, interpretazione e visualizzazione vengono eseguite in sequenza.
  • ️ Tooling: Fogli di calcolo, SQL, PythonR e le piattaforme di business intelligence coprono la maggior parte dei carichi di lavoro di analisi.
  • ⚠️ Qualità dei dati: Record duplicati, campi vuoti e spazi bianchi superflui distorcono ogni risultato prodotto a valle.
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Cos'è l'analisi dei dati?

Che cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati è definito come un processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili per il processo decisionale aziendale. Lo scopo dell'analisi dei dati è quello ditracRicavare informazioni utili dai dati e prendere una decisione basata su tale analisi.

Un semplice esempio di analisi dei dati si verifica ogni volta che prendiamo una decisione nella vita di tutti i giorni, pensando a cosa è successo l'ultima volta o a cosa succederà se scegliamo una determinata opzione. Non è altro che analizzare il nostro passato o il nostro futuro e decidere sulla base di queste informazioni, raccogliendo ricordi del passato o aspettative per il futuro. Un analista fa la stessa cosa per scopi aziendali, e questo si chiama analisi dei dati.

L'analisi dei dati si colloca all'interno del campo più ampio di Science Datache comprende anche l'ingegneria dei dati, l'apprendimento automatico e l'implementazione.

Perché l'analisi dei dati è importante?

Per far crescere la tua attività, e persino per crescere nella tua vita, a volte tutto ciò che devi fare è analizzare.

Se la tua attività non cresce, devi guardare indietro, riconoscere i tuoi errori e ricominciare da capo evitando di ripeterli. E anche se la tua attività è in crescita, devi guardare avanti per farla crescere ancora di più. Tutto ciò che devi fare è analizzare i dati e i processi aziendali.

Strumenti di analisi dei dati

Ciascuna fase descritta di seguito viene eseguita tramite software, e lo screenshot sottostante mostra il tipo di interfaccia offerta da uno strumento di analisi.

Interfaccia dello strumento di analisi dati che mostra un set di dati pronto per l'esplorazione.
Strumenti di analisi dei dati

Gli strumenti di analisi dei dati semplificano agli utenti l'elaborazione e la manipolazione dei dati, l'analisi delle relazioni e delle correlazioni tra i set di dati e l'identificazione di modelli e tendenze per l'interpretazione. I fogli di calcolo coprono piccoli set di dati, le query SQL il data warehouse, Python and R gestiscono statistiche e modelli, e le piattaforme di business intelligence pubblicano il risultato su una dashboard. Ecco un elenco completo di strumenti utilizzato nella ricerca.

Tipi di analisi dei dati: tecniche e metodi

Ci sono diversi tipi di analisi dei dati tecniche esistenti basate sul business e sulla tecnologia. Tuttavia, i principali metodi di analisi dei dati sono:

  • analisi del testo
  • analisi statistica
  • Analisi diagnostica
  • Analisi predittiva
  • Analisi prescrittiva

I cinque concetti si basano l'uno sull'altro. La tabella seguente mostra la domanda a cui ognuno di essi risponde, prima che le sezioni successive li spieghino singolarmente.

Tecnica Domanda a cui risponde Uscita tipica
analisi del testo Quali schemi si nascondono nei testi non strutturati? Temi, parole chiave, regole estratte
analisi statistica Che cosa è successo? Cruscotti, statistiche riassuntive
Analisi diagnostica Perchè è successo? cause profonde, modelli comportamentali
Analisi predittiva Cosa è probabile che accada? Previsioni, punteggi di rischio
Analisi prescrittiva Cosa dovremmo fare al riguardo? Azioni consigliate

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Analisi del testo

L'analisi del testo è anche chiamata data mining. È uno dei metodi di analisi dei dati utilizzati per scoprire un modello in grandi insiemi di dati utilizzando database o strumenti di data miningTrasforma i dati grezzi in informazioni aziendali. Gli strumenti di business intelligence disponibili sul mercato vengono utilizzati per prendere decisioni aziendali strategiche. Nel complesso, offre un modo pertracEsaminare i dati, ricavare modelli e infine interpretarli.

Analisi statistica

L'analisi statistica mostra "Cosa è successo?" utilizzando dati storici sotto forma di dashboard. Comprende la raccolta, l'analisi, l'interpretazione, la presentazione e la modellazione dei dati e può essere applicata a un set di dati completo o a un campione. Esistono due categorie di questo tipo di analisi: l'analisi descrittiva e l'analisi inferenziale.

Descriptanalisi viva

DescriptL'analisi statistica riassume dati completi o un campione di dati numerici. Riporta la media e la deviazione standard per i dati continui, e le percentuali e le frequenze per i dati categorici.

Analisi inferenziale

L'analisi inferenziale opera su un campione estratto dall'insieme completo dei dati. In questo tipo di analisi è possibile giungere a conclusioni diverse a partire dalla stessa popolazione, selezionando campioni differenti.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica mostra "Perché è successo?" individuando la causa alla base delle informazioni emerse dall'analisi statistica. Questa analisi è utile per identificare modelli comportamentali nei dati. Se si presenta un nuovo problema nel processo aziendale, è possibile esaminare questa analisi per trovare modelli simili, e con buona probabilità una soluzione analoga sarà applicabile anche al nuovo problema.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva mostra "Cosa è probabile che accada?" utilizzando i dati precedenti. Un semplice esempio di analisi dei dati: se l'anno scorso ho comprato due vestiti con i miei risparmi e quest'anno il mio stipendio raddoppia, allora potrò comprarne quattro. Naturalmente non è così semplice, perché bisogna considerare altre circostanze: i prezzi dei vestiti potrebbero essere aumentati quest'anno, oppure al posto dei vestiti si potrebbe desiderare una nuova bicicletta, o ancora si potrebbe aver bisogno di comprare una casa.

Questa analisi formula quindi previsioni sui risultati futuri basandosi su dati attuali o passati. Una previsione è solo una stima; la sua accuratezza dipende dalla quantità di informazioni dettagliate a disposizione e dalla profondità con cui vengono analizzate.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva combina le informazioni ricavate da tutte le analisi precedenti per determinare quale azione intraprendere in relazione a un problema o a una decisione in corso. La maggior parte delle aziende data-driven utilizza l'analisi prescrittiva perché l'analisi predittiva e descrittiva da sole non sono sufficienti a migliorare le prestazioni dei dati. Sulla base delle situazioni e dei problemi attuali, analizzano i dati e prendono decisioni.

Processo di analisi dei dati

La scelta di una tecnica risponde a ciò che vuoi sapere; il processo seguente spiega come viene svolto il lavoro. processo di analisi dei dati Si tratta di raccogliere informazioni utilizzando un'applicazione o uno strumento appropriato che consente di esplorare i dati e individuare degli schemi. Sulla base di tali informazioni, è possibile prendere decisioni o trarre conclusioni.

L'analisi dei dati si compone delle seguenti fasi:

  • Raccolta dei requisiti dei dati
  • Raccolta dei dati
  • Pulizia dei dati
  • L'analisi dei dati
  • Interpretazione dei dati
  • Visualizzazione dati

Raccolta dei requisiti dei dati

Innanzitutto, riflettete sul motivo per cui desiderate effettuare questa analisi dei dati. Dovete individuare lo scopo o l'obiettivo dell'analisi e decidere quale tipo di analisi dei dati intendete eseguire. In questa fase, stabilite cosa analizzare e come misurarlo, chiarendo il motivo della vostra ricerca e quali misure verranno utilizzate nell'analisi.

Raccolta dati

Dopo aver raccolto i requisiti, avrai un'idea chiara di cosa devi misurare e quali dovrebbero essere i risultati. Ora è il momento di raccogliere i dati in base a tali requisiti. Una volta raccolti, i dati devono essere elaborati o organizzati per l'analisi. Poiché i dati provengono da diverse fonti, tieni un registro con la data di raccolta e la fonte di ogni set di dati.

Pulizia dei dati

I dati raccolti potrebbero non essere utili o irrilevanti rispetto al vostro obiettivo, quindi è necessario ripulirli. I dati raccolti potrebbero contenere record duplicati, spazi bianchi superflui o errori. I dati devono essere puliti e privi di errori. Questa fase deve essere eseguita prima dell'analisi, perché la qualità della pulizia determina quanto il risultato finale si avvicini al risultato atteso.

Analisi dei dati

Una volta raccolti, ripuliti ed elaborati, i dati sono pronti per l'analisi. Durante la manipolazione dei dati, potresti scoprire di avere esattamente le informazioni necessarie, oppure potresti aver bisogno di raccoglierne altre. In questa fase, utilizzi un software di analisi dei dati per comprendere, interpretare e trarre conclusioni in base ai requisiti.

Interpretazione dei dati

Dopo aver analizzato i dati, è finalmente giunto il momento di interpretarne i risultati. Puoi scegliere come esprimere o comunicare l'analisi: in modo chiaro e comprensibile a parole, oppure tramite una tabella o un grafico. Utilizza quindi i risultati dell'analisi dei dati per decidere la migliore linea d'azione.

Visualizzazione dati

La visualizzazione dei dati è molto comune nella vita di tutti i giorni e spesso si presenta sotto forma di grafici e diagrammi. In altre parole, i dati vengono rappresentati graficamente in modo che il cervello umano li comprenda ed elabori più facilmente. La visualizzazione dei dati viene spesso utilizzata per scoprire fatti e tendenze sconosciuti. Osservando le relazioni e confrontando i set di dati, è possibile far emergere informazioni significative.

DOMANDE FREQUENTI

L'analisi dei dati esamina un insieme di dati esistente per rispondere a una domanda specifica. L'analisi dei dati è la disciplina più ampia che la comprende: raccolta, archiviazione, modellazione e utilizzo operativo dei dati. Nell'uso quotidiano, i due termini sono spesso considerati intercambiabili.

L'analisi quantitativa lavora con i numeri e risponde a domande come "quanti", "con quale frequenza" e "quanto" attraverso test statistici. L'analisi qualitativa lavora con parole, immagini e osservazioni tratte da interviste o risposte aperte, e spiega il significato e il contesto piuttosto che la quantità.

L'analisi esplorativa dei dati è la prima occhiata aperta a un insieme di dati: distribuzioni, valori mancanti, outlier e relazioni a coppie, perlopiù attraverso grafici rapidi. Essa definisce le ipotesi che verranno poi verificate formalmente, quindi viene eseguita prima di qualsiasi modello.

I dati reali arrivano con duplicati, codici incoerenti, formati di data misti e campi mancanti, e ogni fonte aggiunge le proprie peculiarità. Ognuno di questi difetti si ripercuote sul risultato, quindi gli analisti dedicano regolarmente la maggior parte del tempo di un progetto alla preparazione dei dati.

SQL per estrarre i dati, un foglio di calcolo per controlli rapidi, Python or R per le statistiche e uno strumento di visualizzazione. Oltre agli strumenti, un analista ha bisogno di conoscenze specifiche del settore e della capacità di spiegare un risultato a persone che non vedono mai il codice.

Leggere la correlazione come causalità, campionare un gruppo che non rappresenta la popolazione, abbandonareping Valori anomali scomodi senza una ragione apparente e la verifica di numerose ipotesi fino a quando una non risulta significativa. Registrare ogni decisione in anticipo protegge dalla maggior parte di questi problemi.

Le funzionalità di intelligenza artificiale sono ormai integrate nella maggior parte degli strumenti di analisi: profilano un set di dati, propongono regole di pulizia, scrivono query a partire da una domanda in linguaggio semplice e redigono il riepilogo. Accelerano machine learning lavoro, ma l'interpretazione rimane comunque di competenza dell'analista.

Sì. Le serrature scorrevoli portatili e i catenacci a superficie possono essere usati per mettere in sicurezza una porta a scomparsa dall'esterno. Alcuni kit con catena di sicurezza consentono anche il bloccaggio esterno con chiave o manopola girevole. Copilota GitHub Posit completa automaticamente le istruzioni pandas, dplyr e SQL a partire da un commento che descrive l'obiettivo, eliminando gran parte del codice ripetitivo. Posit avverte che i suggerimenti non sono deterministici, quindi è consigliabile rivedere ogni riga generata prima di fidarsi di un numero.

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