データ分析とは何ですか? 研究、種類、例

データ分析とは何ですか？

データ分析 ビジネス上の意思決定に役立つ情報を発見するために、データをクリーニング、変換、およびモデル化するプロセスとして定義されます。データ分析の目的は、データから有用な情報を抽出し、データ分析に基づいて意思決定を行うことです。

データ分析の簡単な例としては、日常生活で何か決定を下すときは常に、前回何が起こったのか、またはその特定の決定を選択することで何が起こるのかを考えることが挙げられます。これは、私たちの過去や未来を分析し、それに基づいて意思決定を行うことに他なりません。そのために、私たちは過去の記憶や未来の夢を集めます。つまり、それはデータ分析に他なりません。現在、アナリストがビジネス目的で行うのと同じことをデータ分析と呼びます。

この中のデータサイエンスチュートリアルでは、次のことを学びます:

なぜデータ分析なのか?

ビジネスを成長させ、人生を成長させるために必要なのは、場合によっては分析だけです。

ビジネスが成長していない場合は、過去を振り返って間違いを認め、同じ間違いを繰り返さないように再度計画を立てる必要があります。また、ビジネスが成長している場合でも、ビジネスをさらに成長させることに目を向ける必要があります。必要なのは、ビジネスデータとビジネスプロセスを分析することだけです。

データ分析ツール

データ分析ツールを使用すると、ユーザーはデータの処理と操作、データセット間の関係や相関関係の分析が容易になり、解釈のためのパターンや傾向を特定するのにも役立ちます。ここに完全なリストがあります豊富なツール群研究におけるデータ分析に使用されます。

データ分析の種類: 技術と方法

いくつかある データ分析の種類 ビジネスとテクノロジーをベースに存在する技術。ただし、主なデータ分析方法は次のとおりです。

テキスト分析
統計分析
診断分析
予測分析
処方分析

テキスト分析

テキスト分析はデータマイニングとも呼ばれます。データベースやデータを使用して大規模なデータセットの中からパターンを発見するデータ分析方法の XNUMX つです。データマイニングツール。生データをビジネス情報に変換するために使用されていました。戦略的なビジネス上の意思決定を行うために使用されるビジネスインテリジェンスツールが市場に存在します。全体として、データを抽出して調査し、パターンを導き出し、最終的にデータを解釈する方法を提供します。

統計分析

統計分析は、ダッシュボードの形式で過去のデータを使用して「何が起こったか」を示します。統計分析には、データの収集、分析、解釈、プレゼンテーション、およびモデリングが含まれます。データセットまたはデータのサンプルを分析します。このタイプの分析には2つのカテゴリがあります。 Descript仮説分析と推論分析。

Descript分析

完全なデータまたは要約された数値データのサンプルを分析します。連続データの場合は平均と偏差が表示され、カテゴリデータの場合はパーセンテージと頻度が表示されます。

推論分析

完全なデータからサンプルを分析します。このタイプの分析では、異なるサンプルを選択することによって、同じデータから異なる結論を見つけることができます。

診断分析

診断分析により、「なぜそれが起こったのか?」がわかります。統計分析で得られた洞察から原因を見つけます。この分析は、データの動作パターンを特定するのに役立ちます。ビジネスプロセスに新しい問題が発生した場合は、この分析を調べて、その問題の類似のパターンを見つけることができます。そして、新たな問題に対しても同様の処方箋を用いる可能性がある。

予測分析

予測分析は、過去のデータを使用して「何が起こる可能性があるか」を示します。最も単純なデータ分析の例は、昨年貯金に基づいてドレスを 2 着購入し、今年は給与が 2 倍に増えればドレスを 4 着購入できるというものです。しかし、もちろんこれは簡単なことではありません。今年は衣服の価格が上がる可能性があるとか、ドレスの代わりに新しい自転車を購入したいとか、家を購入する必要があるとか、他の状況も考慮する必要があるからです。

したがって、この分析では、現在または過去のデータに基づいて将来の結果について予測します。予測はあくまで推定値です。その正確さは、どれだけ詳細な情報を持っているか、そしてそれをどれだけ掘り下げるかによって決まります。

処方分析

規範的分析は、これまでのすべての分析からの洞察を組み合わせて、現在の問題や意思決定においてどのようなアクションをとるべきかを決定します。予測分析や記述分析だけではデータのパフォーマンスを向上させるのに十分ではないため、ほとんどのデータドリブン企業は処方分析を利用しています。現状と問題点に基づいてデータを分析し、意思決定を行います。

データ分析プロセス

この データ分析プロセス データを調査してそのパターンを見つけることができる適切なアプリケーションまたはツールを使用して情報を収集することです。その情報やデータに基づいて意思決定を行ったり、最終的な結論を得たりできます。

データ分析は次のフェーズで構成されます。

データ要件の収集
データ収集
データクリーニング
データ解析
データ解釈
データ

データ要件の収集

まず最初に、なぜこのデータ分析を行うのかを考える必要があります。データ分析を行う目的や目的を見つけるために必要なのはすべてです。どのタイプのデータ分析を実行するかを決定する必要があります。この段階では、何を分析するか、そしてそれをどのように測定するかを決定する必要があります。なぜ調査するのか、そしてこの分析を行うためにどのような手段を使用する必要があるのかを理解する必要があります。

データ収集

要件を収集した後は、何を測定する必要があるか、何が結果となるべきかについて明確なアイデアが得られます。次に、要件に基づいてデータを収集します。データを収集したら、収集したデータを分析用に処理または整理する必要があることに注意してください。さまざまなソースからデータを収集したため、収集日とデータのソースを記録したログを保存する必要があります。

データクリーニング

収集されたデータが何であれ、分析の目的に役に立たない、または無関係である可能性があるため、データをクリーンアップする必要があります。収集されるデータには、重複レコード、空白、またはエラーが含まれる場合があります。データはクリーンアップされ、エラーがなくなる必要があります。データクリーニングに基づいて、分析の出力が期待される結果に近づくため、このフェーズは分析の前に実行する必要があります。

データ解析

データが収集、クリーニング、処理されると、分析の準備が整います。データを操作すると、必要な正確な情報が得られる場合や、さらに多くのデータを収集する必要がある場合があります。このフェーズ中に使用できるのは、データ分析ツール要件を理解し、解釈し、要件に基づいて結論を導き出すのに役立つソフトウェア。

データ解釈

データを分析したら、いよいよ結果を解釈します。データ分析を表現または伝達する方法を選択できます。単純に言葉で使用することも、表やグラフで使用することもできます。次に、データ分析プロセスの結果を使用して、最適な行動方針を決定します。

データ

データの視覚化は日常生活で非常に一般的です。多くの場合、チャートやグラフの形で表示されます。言い換えれば、人間の脳が理解し、処理しやすいようにグラフで表示されるデータです。データの視覚化は、未知の事実や傾向を発見するためによく使用されます。関係を観察し、データセットを比較することで、意味のある情報を見つける方法を見つけることができます。

まとめ

データ分析とは、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を発見するためにデータをクリーニング、変換、モデル化するプロセスを意味します。
データ分析の種類は、テキスト分析、統計分析、診断分析、予測分析、処方分析です。
データ分析は、データ要件の収集、データ収集、データクリーニング、データ分析、データ解釈、データ視覚化で構成されます。

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