Wat is data-analyse? Onderzoek, typen en voorbeelden
Evelien Clarke
⚡ Slimme samenvatting
Data-analyse is het proces van het opschonen, transformeren en modelleren van data, zodat een organisatie deze kan analyseren en gebruiken.tracnuttige informatie verzamelen en ernaar handelen. Vijf technieken en een workflow in zes fasen structureren het werk.
Wat is data-analyse?
Data-analyse Data-analyse wordt gedefinieerd als een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van data om nuttige informatie te ontdekken voor zakelijke besluitvorming. Het doel van data-analyse is om...tracnuttige informatie uit data halen en op basis van die analyse een beslissing nemen.
Een eenvoudig voorbeeld van data-analyse is te vinden in het dagelijks leven, waar we beslissingen nemen op basis van wat er de vorige keer is gebeurd, of wat er zal gebeuren als we voor een bepaalde optie kiezen. Dat is niets anders dan het analyseren van ons verleden of onze toekomst en op basis daarvan een beslissing nemen, herinneringen aan het verleden verzamelen of verwachtingen voor de toekomst formuleren. Een analist doet hetzelfde voor zakelijke doeleinden, en dat noemen we data-analyse.
Data-analyse valt binnen het bredere vakgebied van data Science, wat ook betrekking heeft op data-engineering, machine learning en implementatie.
Waarom is data-analyse belangrijk?
Om je bedrijf te laten groeien, en zelfs om te groeien in je leven, is soms alles wat je hoeft te doen een analyse.
Als uw bedrijf niet groeit, moet u terugkijken, uw fouten erkennen en een nieuw plan maken zonder ze te herhalen. En zelfs als uw bedrijf wel groeit, moet u vooruitkijken om die groei verder te stimuleren. Het enige wat u hoeft te doen, is uw bedrijfsgegevens en bedrijfsprocessen analyseren.
Tools voor gegevensanalyse
Elke fase die hieronder wordt beschreven, wordt uitgevoerd met software, en de onderstaande schermafbeelding laat zien hoe de interface van een analysetool eruitziet.
Data-analysetools maken het voor gebruikers gemakkelijker om gegevens te verwerken en te manipuleren, de relaties en correlaties tussen datasets te analyseren en patronen en trends te identificeren voor interpretatie. Spreadsheets zijn geschikt voor kleine datasets, SQL-query's voor het datawarehouse, Python en R Ze verwerken statistieken en modellen, en business intelligence-platforms publiceren de resultaten op een dashboard. Hier is een complete lijst van tools gebruikt in onderzoek.
Soorten gegevensanalyse: technieken en methoden
Er zijn verschillende soorten gegevensanalyse Er bestaan technieken die gebaseerd zijn op het bedrijfsleven en de technologie. De belangrijkste methoden voor data-analyse zijn echter:
- Tekstanalyse
- statistische analyse
- Diagnostische analyse
- Voorspellende analyse
- Prescriptieve analyse
De vijf onderdelen bouwen op elkaar voort. De tabel hieronder laat zien welke vraag elk onderdeel beantwoordt, waarna de volgende paragrafen deze vragen afzonderlijk toelichten.
| Techniek | Vraag het beantwoordt | Typische output |
|---|---|---|
| Tekstanalyse | Welke patronen schuilen er in ongestructureerde tekst? | Thema's, trefwoorden, gevonden regels |
| statistische analyse | Wat is er gebeurd? | Dashboards, samenvattende statistieken |
| Diagnostische analyse | Waarom gebeurde het? | Oorzaken, gedragspatronen |
| Voorspellende analyse | Wat gaat er waarschijnlijk gebeuren? | Prognoses, risicoscores |
| Prescriptieve analyse | Wat kunnen we hieraan doen? | Aanbevolen acties |
Tekstanalyse
Tekstanalyse wordt ook wel datamining genoemd. Het is een van de methoden voor data-analyse die gebruikt wordt om patronen te ontdekken in grote datasets met behulp van databases of tools voor dataminingHet transformeert ruwe data in zakelijke informatie. De op de markt verkrijgbare business intelligence-tools worden gebruikt om strategische zakelijke beslissingen te nemen. Over het algemeen biedt het een manier om...tracen de gegevens analyseren, patronen afleiden en de gegevens uiteindelijk interpreteren.
Statistische analyse
Statistische analyse laat zien "Wat is er gebeurd?" door gebruik te maken van historische gegevens in de vorm van dashboards. Het omvat het verzamelen, analyseren, interpreteren, presenteren en modelleren van gegevens, en het werkt met een volledige dataset of met een steekproef. Er zijn twee categorieën van dit type analyse: beschrijvende analyse en inferentiële analyse.
Descriptive analyse
DescriptEen numerieke analyse vat complete datasets of een steekproef van numerieke data samen. Voor continue data worden het gemiddelde en de standaardafwijking weergegeven, en voor categorische data percentages en frequenties.
Inferentiële analyse
Inferentiële analyse werkt met een steekproef uit de volledige dataset. Bij dit type analyse kun je, door verschillende steekproeven te selecteren, tot verschillende conclusies komen binnen dezelfde populatie.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyse laat zien "Waarom is het gebeurd?" door de oorzaak te achterhalen van de inzichten die uit de statistische analyse naar voren komen. Deze analyse is nuttig voor het identificeren van gedragspatronen in data. Als er een nieuw probleem in uw bedrijfsproces ontstaat, kunt u deze analyse raadplegen om vergelijkbare patronen te vinden. De kans is groot dat een vergelijkbare oplossing ook voor het nieuwe probleem geldt.
Voorspellende analyse
Voorspellende analyses laten zien "Wat gaat er waarschijnlijk gebeuren?" door gebruik te maken van gegevens uit het verleden. Een eenvoudig voorbeeld van data-analyse: als ik vorig jaar twee jurken kocht van mijn spaargeld en mijn salaris dit jaar verdubbelt, dan kan ik vier jurken kopen. Natuurlijk is het niet zo eenvoudig, want je moet rekening houden met andere omstandigheden — de kledingprijzen kunnen dit jaar gestegen zijn, of je wilt misschien liever een nieuwe fiets in plaats van jurken, of je moet misschien een huis kopen.
Deze analyse doet dus voorspellingen over toekomstige uitkomsten op basis van actuele of historische gegevens. Een voorspelling is slechts een schatting; de nauwkeurigheid ervan hangt af van hoeveel gedetailleerde informatie je hebt en hoe diepgaand je die analyseert.
Prescriptieve analyse
Prescriptieve analyse combineert de inzichten uit alle voorgaande analyses om te bepalen welke actie moet worden ondernomen met betrekking tot een actueel probleem of een beslissing. De meeste datagedreven bedrijven gebruiken prescriptieve analyse, omdat voorspellende en beschrijvende analyses alleen niet voldoende zijn om de dataprestaties te verbeteren. Op basis van de huidige situatie en problemen analyseren ze de data en nemen ze beslissingen.
Gegevensanalyseproces
De keuze voor een techniek beantwoordt je vraag; het onderstaande proces beschrijft hoe het werk wordt uitgevoerd. proces voor gegevensanalyse: Het gaat om het verzamelen van informatie met behulp van een geschikte applicatie of tool waarmee je de gegevens kunt analyseren en er patronen in kunt ontdekken. Op basis van die informatie kun je beslissingen nemen of conclusies trekken.
Data-analyse bestaat uit de volgende fasen:
- Gegevensvereisten verzamelen
- Software voor buiten
- Gegevens opschonen
- Data-analyse
- Data interpretatie
- Data visualisatie
Verzamelen van gegevensvereisten
Bedenk allereerst waarom je deze data-analyse wilt uitvoeren. Je moet het doel van de data-analyse bepalen en beslissen welk type data-analyse je wilt uitvoeren. In deze fase bepaal je wat je wilt analyseren en hoe je dat wilt meten, en je verduidelijkt waarom je onderzoek doet en welke meetmethoden je voor de analyse zult gebruiken.
Gegevensverzameling
Na het verzamelen van de vereisten heb je een duidelijk beeld van wat je moet meten en wat je bevindingen zouden moeten zijn. Nu is het tijd om gegevens te verzamelen op basis van die vereisten. Zodra de gegevens zijn verzameld, moeten ze worden verwerkt of georganiseerd voor analyse. Omdat de gegevens uit verschillende bronnen komen, is het belangrijk om een logboek bij te houden met de verzameldatum en de bron van elke dataset.
Gegevens opschonen
Alle verzamelde gegevens zijn mogelijk niet bruikbaar of irrelevant voor uw doel, dus moeten ze worden opgeschoond. Verzamelde gegevens kunnen dubbele records, overtollige witruimte of fouten bevatten. De gegevens moeten schoon en foutloos zijn. Deze fase moet vóór de analyse worden uitgevoerd, omdat de kwaliteit van de opschoning bepaalt hoe dicht het resultaat bij uw verwachte uitkomst ligt.
Data-analyse
Zodra de gegevens zijn verzameld, opgeschoond en verwerkt, zijn ze klaar voor analyse. Tijdens het bewerken van de gegevens kunt u ontdekken dat u precies de informatie hebt die u nodig hebt, of dat u meer gegevens moet verzamelen. In deze fase gebruikt u data-analysesoftware om de gegevens te begrijpen, te interpreteren en conclusies te trekken op basis van de vereisten.
Data interpretatie
Na het analyseren van uw gegevens is het eindelijk tijd om de resultaten te interpreteren. U kunt zelf kiezen hoe u de analyse wilt presenteren of communiceren: eenvoudig in woorden, of in de vorm van een tabel of grafiek. Gebruik vervolgens de resultaten van uw data-analyse om te bepalen wat de beste vervolgstappen zijn.
Data visualisatie
Datavisualisatie is heel gewoon in het dagelijks leven en manifesteert zich vaak in de vorm van diagrammen en grafieken. Met andere woorden, de data wordt grafisch weergegeven zodat het menselijk brein ze gemakkelijker kan begrijpen en verwerken. Datavisualisatie wordt vaak gebruikt om onbekende feiten en trends te ontdekken. Door verbanden te observeren en datasets te vergelijken, kun je waardevolle informatie boven water halen.
