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

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 estrarre informazioni utili dai dati e prendere la decisione in base all'analisi dei dati.

Un semplice esempio di analisi dei dati è che ogni volta che prendiamo una decisione nella nostra vita quotidiana pensiamo a cosa è successo l'ultima volta o cosa accadrà scegliendo quella particolare decisione. Questo non è altro che analizzare il nostro passato o futuro e prendere decisioni basate su di esso. Per questo raccogliamo ricordi del nostro passato o sogni del nostro futuro. Quindi questa non è altro che analisi dei dati. Ora la stessa cosa che fa l'analista per scopi aziendali si chiama analisi dei dati.

In questa Science Data Tutorial, imparerai:

Perché l'analisi dei dati?

Per far crescere il tuo business e crescere anche nella tua vita, a volte tutto ciò che devi fare è Analisi!

Se la tua attività non cresce, allora devi guardarti indietro e riconoscere i tuoi errori e fare di nuovo un piano senza ripetere quegli errori. E anche se la tua attività cresce, allora devi guardare avanti per farla crescere di più. Tutto ciò che devi fare è analizzare i dati e i processi aziendali.

Strumenti di analisi dei dati

Gli strumenti di analisi dei dati semplificano per gli utenti l'elaborazione e la manipolazione dei dati, l'analisi delle relazioni e delle correlazioni tra i set di dati e aiutano anche a identificare modelli e tendenze per l'interpretazione. Ecco un elenco completo di strumenti utilizzato per l'analisi dei dati 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

Analisi del testo

L'analisi del testo viene anche definita Data Mining. È uno dei metodi di analisi dei dati per scoprire un modello in set di dati di grandi dimensioni utilizzando database o strumenti di data mining. Utilizzato per trasformare i dati grezzi in informazioni aziendali. Sul mercato sono presenti strumenti di Business Intelligence che vengono utilizzati per prendere decisioni aziendali strategiche. Nel complesso offre un modo per estrarre ed esaminare i dati e derivare modelli e infine l'interpretazione dei dati.

Analisi statistica

L’analisi statistica mostra “Cosa succede?” utilizzando i dati passati sotto forma di dashboard. L'analisi statistica include la raccolta, l'analisi, l'interpretazione, la presentazione e la modellazione dei dati. Analizza un insieme di dati o un campione di dati. Esistono due categorie di questo tipo di analisi: Descriptive Analisi e Analisi Inferenziale.

Descriptanalisi viva

analizza dati completi o un campione di dati numerici riepilogati. Mostra la media e la deviazione per i dati continui mentre la percentuale e la frequenza per i dati categorici.

Analisi inferenziale

analizza il campione da dati completi. In questo tipo di analisi è possibile trarre conclusioni diverse dagli stessi dati selezionando campioni diversi.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica mostra "Perché è successo?" trovando la causa dalle informazioni trovate nell'analisi statistica. Questa analisi è utile per identificare modelli di comportamento dei dati. Se nel tuo processo aziendale si presenta un nuovo problema, puoi esaminare questa analisi per trovare modelli simili di quel problema. E potrebbe avere la possibilità di utilizzare prescrizioni simili per i nuovi problemi.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva mostra "cosa è probabile che accada" utilizzando dati precedenti. L'esempio più semplice di analisi dei dati è come se l'anno scorso avessi comprato due vestiti in base ai miei risparmi e se quest'anno il mio stipendio raddoppia, allora potrei comprare quattro vestiti. Ma ovviamente non è facile così perché devi pensare ad altre circostanze come le possibilità che i prezzi dei vestiti aumentino quest'anno o forse invece dei vestiti vuoi comprare una nuova bici, o devi comprare una casa!

Quindi qui, questa analisi fa previsioni sui risultati futuri basati su dati attuali o passati. La previsione è solo una stima. La sua precisione si basa sulla quantità di informazioni dettagliate che hai e su quanto le scavi.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva combina le informazioni di tutte le analisi precedenti per determinare quale azione intraprendere in un problema o decisione attuale. La maggior parte delle aziende basate sui dati utilizza l'analisi prescrittiva perché l'analisi predittiva e descrittiva non è sufficiente per migliorare le prestazioni dei dati. Sulla base delle situazioni e dei problemi attuali, analizzano i dati e prendono decisioni.

Processo di analisi dei dati

Le Processo di analisi dei dati non è altro che raccogliere informazioni utilizzando un'applicazione o uno strumento adeguato che consenta di esplorare i dati e trovarne uno schema. Sulla base di tali informazioni e dati, puoi prendere decisioni o trarre conclusioni definitive.

L'analisi dei dati si compone delle seguenti fasi:

• Raccolta dei requisiti dei dati
• Raccolta dati
• Pulizia dei dati
• Analisi dei dati
• Interpretazione dei dati
• Visualizzazione dati

Raccolta dei requisiti dei dati

Prima di tutto, devi pensare perché vuoi fare questa analisi dei dati? Tutto ciò che serve per scoprire lo scopo o l'obiettivo dell'analisi dei dati. Devi decidere quale tipo di analisi dei dati vuoi fare! In questa fase devi decidere cosa analizzare e come misurarlo, devi capire perché stai indagando e quali misure devi utilizzare per fare questa Analisi.

Raccolta dati

Dopo la raccolta dei requisiti, avrai un'idea chiara di quali cose devi misurare e quali dovrebbero essere i risultati. Ora è il momento di raccogliere i tuoi dati in base ai requisiti. Una volta raccolti i tuoi dati, ricorda che i dati raccolti devono essere elaborati o organizzati per l'analisi. Poiché hai raccolto dati da varie fonti, devi tenere un registro con la data di raccolta e la fonte dei dati.

Pulizia dei dati

Ora, qualunque dato venga raccolto potrebbe non essere utile o irrilevante per il tuo scopo di analisi, quindi dovrebbe essere pulito. I dati raccolti possono contenere record duplicati, spazi bianchi o errori. I dati dovrebbero essere puliti e privi di errori. Questa fase deve essere eseguita prima dell'analisi perché, in base alla pulizia dei dati, il risultato dell'analisi sarà più vicino al risultato previsto.

Analisi dei dati

Una volta raccolti, puliti ed elaborati, i dati sono pronti per l'analisi. Man mano che manipoli i dati, potresti scoprire di avere le informazioni esatte di cui hai bisogno oppure potresti aver bisogno di raccogliere più dati. Durante questa fase è possibile utilizzare strumenti di analisi dei dati e software che ti aiuteranno a comprendere, interpretare e trarre conclusioni in base ai requisiti.

Interpretazione dei dati

Dopo aver analizzato i tuoi dati, è finalmente il momento di interpretare i risultati. Puoi scegliere il modo in cui esprimere o comunicare la tua analisi dei dati utilizzando semplicemente parole o magari una tabella o un grafico. Quindi utilizza i risultati del processo di 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; spesso appaiono sotto forma di diagrammi e grafici. In altre parole, dati mostrati graficamente in modo che sia più facile per il cervello umano comprenderli ed elaborarli. La visualizzazione dei dati viene spesso utilizzata per scoprire fatti e tendenze sconosciuti. Osservando le relazioni e confrontando i set di dati, puoi trovare un modo per trovare informazioni significative.

Sommario

• Per analisi dei dati si intende un processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili per il processo decisionale aziendale
• I tipi di analisi dei dati sono analisi testuale, statistica, diagnostica, predittiva e prescrittiva
• L'analisi dei dati consiste nella raccolta dei requisiti dei dati, nella raccolta dei dati, nella pulizia dei dati, nell'analisi dei dati, nell'interpretazione dei dati, nella visualizzazione dei dati