Wat is data-analyse? Onderzoek, typen en voorbeelden

Wat is data-analyse?

Data-analyse wordt gedefinieerd als een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om bruikbare informatie te ontdekken voor zakelijke besluitvorming. Het doel van data-analyse is om nuttige informatie uit data te halen en op basis van de data-analyse een beslissing te nemen.

Een eenvoudig voorbeeld van data-analyse is dat wanneer we in ons dagelijks leven een beslissing nemen, we nadenken over wat er de vorige keer is gebeurd of wat er zal gebeuren als we die specifieke beslissing kiezen. Dit is niets anders dan het analyseren van ons verleden of de toekomst en het nemen van beslissingen op basis daarvan. Daarvoor verzamelen we herinneringen aan ons verleden of dromen over onze toekomst. Dat is dus niets anders dan data-analyse. Hetzelfde wat analisten voor zakelijke doeleinden doen, heet data-analyse.

In deze data Science Tutorial, je leert:

Waarom data-analyse?

Om uw bedrijf te laten groeien, zelfs in uw leven, hoeft u soms alleen maar analyse te doen!

Als uw bedrijf niet groeit, moet u terugkijken en uw fouten erkennen en opnieuw een plan maken zonder die fouten te herhalen. En zelfs als uw bedrijf groeit, moet u ernaar uitkijken om het bedrijf meer te laten groeien. Het enige dat u hoeft te doen, is uw bedrijfsgegevens en bedrijfsprocessen analyseren.

Tools voor gegevensanalyse

Tools voor data-analyse maken het voor gebruikers gemakkelijker om data te verwerken en te manipuleren, de relaties en correlaties tussen datasets te analyseren, en het helpt ook om patronen en trends voor interpretatie te identificeren. Hier is een volledige lijst van tools gebruikt voor data-analyse in onderzoek.

Soorten gegevensanalyse: technieken en methoden

Er zijn verschillende soorten data-analyse technieken die bestaan ​​op basis van business en technologie. De belangrijkste methoden voor gegevensanalyse zijn echter:

• Tekstanalyse
• Statistische analyse
• Diagnostische analyse
• Voorspellende analyse
• Prescriptieve analyse

Tekstanalyse

Tekstanalyse wordt ook wel datamining genoemd. Het is een van de methoden van data-analyse om een ​​patroon in grote datasets te ontdekken met behulp van databases of tools voor datamining. Vroeger transformeerde het ruwe gegevens in bedrijfsinformatie. Er zijn Business Intelligence-tools op de markt aanwezig die worden gebruikt om strategische zakelijke beslissingen te nemen. Over het algemeen biedt het een manier om gegevens te extraheren en te onderzoeken, patronen af ​​te leiden en uiteindelijk de gegevens te interpreteren.

Statistische analyse

Statistische analyse laat zien: “Wat gebeurt er?” door gebruik te maken van data uit het verleden in de vorm van dashboards. Statistische analyse omvat het verzamelen, analyseren, interpreteren, presenteren en modelleren van gegevens. Het analyseert een reeks gegevens of een steekproef van gegevens. Er zijn twee categorieën van dit type analyse: Descriptive analyse en inferentiële analyse.

Descriptive analyse

analyseert complete data of een steekproef van samengevatte numerieke data. Het toont gemiddelde en afwijking voor continue data, terwijl percentage en frequentie voor categorische data.

Inferentiële analyse

analyseert een monster uit volledige gegevens. Bij dit type analyse kunt u verschillende conclusies trekken uit dezelfde gegevens door verschillende monsters te selecteren.

Diagnostische analyse

Uit diagnostische analyse blijkt: “Waarom gebeurde dit?” door de oorzaak te vinden op basis van het inzicht gevonden in de statistische analyse. Deze analyse is nuttig om gedragspatronen van gegevens te identificeren. Als er zich een nieuw probleem voordoet in uw bedrijfsproces, kunt u deze analyse bekijken om vergelijkbare patronen van dat probleem te vinden. En er zijn misschien kansen om soortgelijke recepten voor de nieuwe problemen te gebruiken.

Voorspellende analyse

Predictive Analysis laat zien "wat er waarschijnlijk gaat gebeuren" door gebruik te maken van eerdere data. Het eenvoudigste voorbeeld van data-analyse is als ik vorig jaar twee jurken kocht op basis van mijn spaargeld en als mijn salaris dit jaar verdubbelt, dan kan ik vier jurken kopen. Maar natuurlijk is het niet zo makkelijk omdat je aan andere omstandigheden moet denken, zoals de kans dat de prijzen van kleding dit jaar stijgen of misschien wil je in plaats van jurken een nieuwe fiets kopen, of moet je een huis kopen!

Dus hier doet deze analyse voorspellingen over toekomstige resultaten op basis van huidige of vroegere gegevens. Voorspellingen zijn slechts een schatting. De nauwkeurigheid ervan is gebaseerd op de hoeveelheid gedetailleerde informatie die u heeft en hoeveel u erin graaft.

Prescriptieve analyse

Prescriptieve Analyse combineert de inzichten uit alle voorgaande analyses om te bepalen welke actie moet worden ondernomen bij een actueel probleem of besluit. De meeste datagestuurde bedrijven maken gebruik van prescriptieve analyse omdat voorspellende en beschrijvende analyses niet voldoende zijn om de gegevensprestaties te verbeteren. Op basis van actuele situaties en problemen analyseren zij de gegevens en nemen zij beslissingen.

Gegevensanalyseproces

Ocuco's Medewerkers Gegevensanalyseproces is niets anders dan het verzamelen van informatie door een goede applicatie of tool te gebruiken waarmee je de gegevens kunt verkennen en er een patroon in kunt vinden. Op basis van die informatie en gegevens kunt u beslissingen nemen of definitieve conclusies trekken.

Gegevensanalyse bestaat uit de volgende fasen:

• Verzamelen van gegevensvereisten
• Gegevensverzameling
• Gegevens opschonen
• Data-analyse
• Data interpretatie
• Data visualisatie

Verzamelen van gegevensvereisten

Allereerst moet je nadenken waarom je deze data-analyse wilt doen? Alles wat u nodig heeft om het doel van de analyse van gegevens te achterhalen. U moet beslissen welk type data-analyse u wilt doen! In deze fase moet u beslissen wat u analyseert en hoe u dit gaat meten. U moet begrijpen waarom u onderzoek doet en welke maatregelen u moet gebruiken om deze analyse uit te voeren.

Gegevensverzameling

Nadat u de vereisten heeft verzameld, krijgt u een duidelijk beeld van wat u moet meten en wat uw bevindingen moeten zijn. Nu is het tijd om uw gegevens te verzamelen op basis van vereisten. Zodra u uw gegevens heeft verzameld, moet u er rekening mee houden dat de verzamelde gegevens moeten worden verwerkt of georganiseerd voor analyse. Omdat u gegevens uit verschillende bronnen heeft verzameld, moet u een logboek bijhouden met de verzameldatum en de bron van de gegevens.

Gegevens opschonen

Welke gegevens er ook worden verzameld, deze zijn mogelijk niet nuttig of irrelevant voor het doel van uw analyse en moeten daarom worden opgeschoond. De gegevens die worden verzameld, kunnen dubbele records, witruimtes of fouten bevatten. De gegevens moeten worden opgeschoond en vrij van fouten. Deze fase moet vóór Analysis worden uitgevoerd, omdat op basis van het opschonen van gegevens uw output van Analysis dichter bij uw verwachte resultaat zal liggen.

Data-analyse

Zodra de gegevens zijn verzameld, opgeschoond en verwerkt, zijn deze klaar voor analyse. Terwijl u gegevens manipuleert, komt u er misschien achter dat u precies over de informatie beschikt die u nodig heeft, of dat u meer gegevens moet verzamelen. Tijdens deze fase kunt u gebruik maken van tools voor gegevensanalyse en software waarmee u de vereisten kunt begrijpen, interpreteren en er conclusies uit kunt trekken.

Data interpretatie

Nadat u uw gegevens heeft geanalyseerd, is het eindelijk tijd om uw resultaten te interpreteren. U kunt de manier kiezen waarop u uw data-analyse uitdrukt of communiceert, eenvoudigweg in woorden of misschien in een tabel of diagram. Gebruik vervolgens de resultaten van uw data-analyseproces om uw beste handelwijze te bepalen.

Data visualisatie

Datavisualisatie is heel gebruikelijk in uw dagelijks leven; ze verschijnen vaak in de vorm van diagrammen en grafieken. Met andere woorden: gegevens worden grafisch weergegeven, zodat het menselijk brein deze gemakkelijker kan begrijpen en verwerken. Datavisualisatie wordt vaak gebruikt om onbekende feiten en trends te ontdekken. Door relaties te observeren en datasets te vergelijken, kun je een manier vinden om betekenisvolle informatie te achterhalen.

Samenvatting

• Data-analyse betekent een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om bruikbare informatie te ontdekken voor zakelijke besluitvorming
• Soorten data-analyse zijn tekst-, statistische, diagnostische, voorspellende en prescriptieve analyse
• Data-analyse bestaat uit het verzamelen van gegevensvereisten, het verzamelen van gegevens, het opschonen van gegevens, het analyseren van gegevens, het interpreteren van gegevens en het visualiseren van gegevens