Co to jest analiza danych? Badania, typy i przykłady

Co to jest analiza danych?

Analiza danych definiuje się jako proces czyszczenia, przekształcania i modelowania danych w celu odkrycia informacji przydatnych do podejmowania decyzji biznesowych. Celem analizy danych jest wydobycie przydatnych informacji z danych i podjęcie decyzji na podstawie analizy danych.

Prostym przykładem analizy danych jest to, że za każdym razem, gdy podejmujemy jakąkolwiek decyzję w naszym codziennym życiu, myślimy o tym, co wydarzyło się ostatnim razem lub co się stanie, wybierając tę ​​konkretną decyzję. To nic innego, jak analizowanie naszej przeszłości lub przyszłości i podejmowanie na jej podstawie decyzji. W tym celu gromadzimy wspomnienia z naszej przeszłości lub marzenia o naszej przyszłości. To nic innego jak analiza danych. To samo, co analityk robi dla celów biznesowych, nazywa się analizą danych.

W tym Nauka danych Poradnik, dowiesz się:

Dlaczego analiza danych?

Aby rozwijać swój biznes, a nawet rozwijać się w swoim życiu, czasami wszystko, co musisz zrobić, to Analiza!

Jeśli Twój biznes się nie rozwija, musisz spojrzeć wstecz, przyznać się do swoich błędów i ponownie opracować plan, nie powtarzając tych błędów. A nawet jeśli Twój biznes się rozwija, musisz patrzeć w przyszłość, aby biznes rozwijał się jeszcze bardziej. Wszystko, co musisz zrobić, to przeanalizować dane biznesowe i procesy biznesowe.

Narzędzia do analizy danych

Narzędzia do analizy danych
Narzędzia do analizy danych

Narzędzia do analizy danych ułatwiają użytkownikom przetwarzanie i manipulowanie danymi, analizowanie zależności i korelacji pomiędzy zbiorami danych, a także pomagają identyfikować wzorce i tendencje do interpretacji. Oto pełna lista narzędzia wykorzystywane do analizy danych w badaniach.

Rodzaje analizy danych: techniki i metody

Istnieje kilka rodzaje analizy danych istniejących technik opartych na biznesie i technologii. Jednakże głównymi metodami analizy danych są:

  • Analiza tekstu
  • Analiza statystyczna
  • Analiza diagnostyczna
  • Analiza predykcyjna
  • Analiza nakazowa

Analiza tekstu

Analiza tekstu jest również nazywana eksploracją danych. Jest to jedna z metod analizy danych polegająca na odkrywaniu wzorców w dużych zbiorach danych za pomocą baz danych lub narzędzia eksploracji danych. Służył do przekształcania surowych danych w informacje biznesowe. Na rynku obecne są narzędzia Business Intelligence, które służą do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Ogólnie rzecz biorąc, oferuje sposób wyodrębniania i badania danych oraz wyprowadzania wzorców, a na koniec interpretacji danych.

Analiza statystyczna

Analiza statystyczna pokazuje „Co się stało?” wykorzystując dane z przeszłości w formie dashboardów. Analiza statystyczna obejmuje gromadzenie, analizę, interpretację, prezentację i modelowanie danych. Analizuje zbiór danych lub próbkę danych. Istnieją dwie kategorie tego typu analiz – DescriptAnaliza żywa i analiza wnioskowania.

Descriptżywa analiza

analizuje kompletne dane lub próbkę podsumowanych danych liczbowych. Pokazuje średnią i odchylenie dla danych ciągłych, a procent i częstotliwość dla danych kategorycznych.

Analiza wnioskowania

analizuje próbkę z pełnych danych. W tego typu analizie można wyciągnąć różne wnioski z tych samych danych, wybierając różne próbki.

Analiza diagnostyczna

Analiza diagnostyczna pokazuje „Dlaczego tak się stało?” poprzez znalezienie przyczyny na podstawie wniosków z analizy statystycznej. Analiza ta jest przydatna do identyfikacji wzorców zachowań danych. Jeśli w procesie biznesowym pojawi się nowy problem, możesz zajrzeć do tej analizy, aby znaleźć podobne wzorce tego problemu. I może mieć szanse na zastosowanie podobnych recept na nowe problemy.

Analiza predykcyjna

Analiza predykcyjna pokazuje „co prawdopodobnie się wydarzy” na podstawie poprzednich danych. Najprostszym przykładem analizy danych jest sytuacja, gdy w zeszłym roku kupiłam dwie sukienki na podstawie moich oszczędności, a w tym roku moja pensja wzrośnie dwukrotnie, to mogę kupić cztery sukienki. Ale oczywiście nie jest to takie proste, ponieważ trzeba pomyśleć o innych okolicznościach, takich jak prawdopodobieństwo, że ceny ubrań wzrosną w tym roku lub może zamiast sukienek chcesz kupić nowy rower lub musisz kupić dom!

Zatem w tym przypadku analiza pozwala przewidzieć przyszłe wyniki na podstawie bieżących lub przeszłych danych. Prognozowanie to tylko szacunki. Jego dokładność zależy od tego, ile szczegółowych informacji posiadasz i ile w nich zagłębiasz się.

Analiza nakazowa

Analiza preskryptywna łączy w sobie wiedzę ze wszystkich poprzednich analiz, aby określić, jakie działania należy podjąć w związku z bieżącym problemem lub decyzją. Większość firm opartych na danych korzysta z analizy preskryptywnej, ponieważ analiza predykcyjna i opisowa nie wystarczą, aby poprawić wydajność danych. Na podstawie bieżących sytuacji i problemów analizują dane i podejmują decyzje.

Proces analizy danych

Kurs Proces analizy danych to nic innego jak zbieranie informacji za pomocą odpowiedniej aplikacji lub narzędzia, które pozwala eksplorować dane i znajdować w nich prawidłowość. Na podstawie tych informacji i danych możesz podejmować decyzje lub wyciągać ostateczne wnioski.

Analiza danych składa się z następujących faz:

  • Gromadzenie wymagań dotyczących danych
  • Gromadzenie danych
  • Czyszczenie danych
  • Analiza danych
  • Interpretacja danych
  • Wizualizacja danych

Gromadzenie wymagań dotyczących danych

Przede wszystkim musisz się zastanowić, dlaczego chcesz przeprowadzić tę analizę danych? Wszystko, czego potrzebujesz, aby dowiedzieć się, jaki jest cel lub cel przeprowadzenia analizy danych. Musisz zdecydować, jakiego rodzaju analizę danych chcesz przeprowadzić! W tej fazie musisz zdecydować, co analizować i jak to mierzyć, musisz zrozumieć, dlaczego badasz i jakich środków musisz użyć, aby przeprowadzić tę analizę.

Gromadzenie danych

Po zebraniu wymagań uzyskasz jasny obraz tego, co należy zmierzyć i jakie powinny być wnioski. Teraz przyszedł czas na zebranie danych w oparciu o wymagania. Po zebraniu danych pamiętaj, że zebrane dane muszą zostać przetworzone lub uporządkowane w celu analizy. Ponieważ zbierałeś dane z różnych źródeł, musisz prowadzić dziennik z datą pobrania i źródłem danych.

Czyszczenie danych

Teraz wszelkie zebrane dane mogą nie być przydatne lub nieistotne dla celu analizy, dlatego należy je wyczyścić. Gromadzone dane mogą zawierać zduplikowane rekordy, białe spacje lub błędy. Dane powinny być czyste i wolne od błędów. Tę fazę należy wykonać przed analizą, ponieważ na podstawie oczyszczenia danych wyniki analizy będą bliższe oczekiwanemu wynikowi.

Analiza danych

Po zebraniu, oczyszczeniu i przetworzeniu dane są gotowe do analizy. Manipulując danymi, może się okazać, że posiadasz dokładnie te informacje, których potrzebujesz, lub może zaistnieć potrzeba zebrania większej ilości danych. W tej fazie możesz użyć narzędzia do analizy danych oraz oprogramowanie, które pomoże Ci zrozumieć, zinterpretować i wyciągnąć wnioski na podstawie wymagań.

Interpretacja danych

Po przeanalizowaniu danych nadszedł czas na interpretację wyników. Możesz wybrać sposób wyrażenia lub przekazania analizy danych albo po prostu słowami, albo tabelą lub wykresem. Następnie wykorzystaj wyniki procesu analizy danych, aby wybrać najlepszy sposób działania.

Wizualizacja danych

Wizualizacja danych jest bardzo powszechna w życiu codziennym; często pojawiają się w formie wykresów i wykresów. Inaczej mówiąc, dane pokazane graficznie, tak aby ludzkiemu mózgowi łatwiej było je zrozumieć i przetworzyć. Wizualizacja danych często wykorzystywana jest do odkrywania nieznanych faktów i trendów. Obserwując relacje i porównując zbiory danych, możesz znaleźć sposób na uzyskanie znaczących informacji.

Podsumowanie

  • Analiza danych oznacza proces czyszczenia, przekształcania i modelowania danych w celu odkrycia informacji przydatnych do podejmowania decyzji biznesowych
  • Rodzaje analizy danych to analiza tekstowa, statystyczna, diagnostyczna, predykcyjna i nakazowa
  • Analiza danych obejmuje zbieranie wymagań dotyczących danych, gromadzenie danych, czyszczenie danych, analizę danych, interpretację danych, wizualizację danych