Co to jest analiza danych? Badania, typy i przykłady
Evelyn Clarke
⚡ Inteligentne podsumowanie
Analiza danych to proces oczyszczania, przekształcania i modelowania danych, dzięki któremu organizacja możetracUzyskaj przydatne informacje i działaj zgodnie z nimi. Pięć technik i sześciofazowy przepływ pracy tworzą strukturę pracy.
Co to jest analiza danych?
Analiza danych jest definiowana jako proces oczyszczania, transformacji i modelowania danych w celu odkrycia użytecznych informacji do podejmowania decyzji biznesowych. Celem analizy danych jest np.tracwyciągać użyteczne informacje z danych i podejmować decyzje na podstawie tej analizy.
Prosty przykład analizy danych pojawia się, gdy podejmujemy decyzję w życiu codziennym, zastanawiając się nad tym, co wydarzyło się ostatnio lub co się stanie, jeśli wybierzemy konkretną opcję. To nic innego jak analiza naszej przeszłości lub przyszłości i podejmowanie decyzji na jej podstawie, gromadzenie wspomnień z przeszłości lub oczekiwań dotyczących przyszłości. Analityk robi to samo w celach biznesowych i to właśnie nazywa się analizą danych.
Analiza danych mieści się w szerszym obszarze Nauka danych, która obejmuje również inżynierię danych, uczenie maszynowe i wdrażanie.
Dlaczego analiza danych jest ważna?
Aby rozwinąć swój biznes, a nawet swoje życie, czasami wystarczy analiza.
Jeśli Twój biznes się nie rozwija, musisz spojrzeć wstecz, przyznać się do błędów i ponownie opracować plan, unikając ich powtarzania. A nawet jeśli Twój biznes się rozwija, musisz myśleć o tym, jak sprawić, by rozwijał się jeszcze bardziej. Wystarczy przeanalizować dane biznesowe i procesy biznesowe.
Narzędzia do analizy danych
Każda z faz opisana poniżej jest realizowana przy użyciu oprogramowania. Zrzut ekranu poniżej pokazuje rodzaj interfejsu, jaki prezentuje narzędzie analityczne.
Narzędzia do analizy danych ułatwiają użytkownikom przetwarzanie i manipulowanie danymi, analizowanie relacji i korelacji między zbiorami danych oraz identyfikację wzorców i trendów w celu ich interpretacji. Arkusze kalkulacyjne obejmują małe zbiory danych, zapytania SQL do magazynu danych, Python oraz R Obsługują statystyki i modelowanie, a platformy Business Intelligence publikują wyniki na pulpicie nawigacyjnym. Oto pełna lista narzędzia stosowane w badaniach.
Rodzaje analizy danych: techniki i metody
Istnieje kilka rodzaje analizy danych Istnieją techniki oparte na biznesie i technologii. Jednak głównymi metodami analizy danych są:
- Analiza tekstu
- Analiza statystyczna
- Analiza diagnostyczna
- Analiza predykcyjna
- Analiza nakazowa
Pięć z nich nawiązuje do siebie nawzajem. Poniższa tabela przedstawia pytania, na które odpowiada każda z nich, zanim kolejne sekcje wyjaśnią je indywidualnie.
| Technika | Pytanie, na które odpowiada | Typowy wynik |
|---|---|---|
| Analiza tekstu | Jakie wzorce kryją się w tekście niestrukturyzowanym? | Tematy, słowa kluczowe, wydobyte reguły |
| Analiza statystyczna | Co się stało? | Panele, statystyki podsumowujące |
| Analiza diagnostyczna | Dlaczego to się stało? | Przyczyny źródłowe, wzorce zachowań |
| Analiza predykcyjna | Co może się wydarzyć? | Prognozy, wyniki ryzyka |
| Analiza nakazowa | Co powinniśmy z tym zrobić? | Rekomendowane działania |
Analiza tekstu
Analiza tekstu jest również nazywana eksploracją danych. Jest to jedna z metod analizy danych służąca do odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych za pomocą baz danych lub narzędzia eksploracji danychPrzekształca surowe dane w informacje biznesowe. Narzędzia Business Intelligence dostępne na rynku służą do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Ogólnie rzecz biorąc, oferuje sposób na…traci analizować dane, wywodzić wzorce i na koniec interpretować dane.
Analiza statystyczna
Analiza statystyczna pokazuje „Co się stało?”, wykorzystując dane historyczne w formie pulpitów nawigacyjnych. Obejmuje ona gromadzenie, analizę, interpretację, prezentację i modelowanie danych i działa na pełnym zestawie danych lub na próbie. Istnieją dwie kategorie tego typu analizy – analiza opisowa i analiza wnioskowania.
Descriptżywa analiza
DescriptAnaliza dynamiczna podsumowuje kompletne dane lub próbkę danych liczbowych. Raportuje średnią i odchylenie standardowe dla danych ciągłych oraz wartości procentowe i częstości dla danych kategorycznych.
Analiza wnioskowania
Analiza inferencyjna opiera się na próbie pobranej z kompletnych danych. W tym typie analizy można wyciągnąć różne wnioski z tej samej populacji, wybierając różne próby.
Analiza diagnostyczna
Analiza diagnostyczna pokazuje „Dlaczego tak się stało?”, znajdując przyczynę leżącą u podstaw wniosków uzyskanych w analizie statystycznej. Analiza ta jest przydatna do identyfikacji wzorców zachowań w danych. Jeśli w Twoim procesie biznesowym pojawi się nowy problem, możesz przeanalizować tę analizę, aby znaleźć podobne wzorce. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że podobne rozwiązanie będzie miało zastosowanie do nowego problemu.
Analiza predykcyjna
Analiza predykcyjna pokazuje „Co jest prawdopodobne?” na podstawie danych z przeszłości. Prosty przykład analizy danych: jeśli w zeszłym roku kupiłam dwie sukienki z oszczędności, a w tym roku moja pensja się podwoi, to mogę kupić cztery sukienki. Oczywiście nie jest to takie proste, ponieważ trzeba wziąć pod uwagę inne okoliczności — ceny ubrań mogły wzrosnąć w tym roku, albo zamiast sukienek możesz chcieć kupić nowy rower, albo możesz potrzebować kupić dom.
Zatem ta analiza prognozuje przyszłe wyniki na podstawie bieżących lub historycznych danych. Prognoza to jedynie szacunek; jej dokładność zależy od ilości szczegółowych informacji i ich dogłębnego przeanalizowania.
Analiza nakazowa
Analiza preskryptywna łączy wnioski z 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 same analizy predykcyjne i opisowe nie wystarczają do poprawy wydajności danych. Na podstawie bieżących sytuacji i problemów, firmy analizują dane i podejmują decyzje.
Proces analizy danych
Wybór techniki odpowiada na to, co chcesz wiedzieć; poniższy proces odpowiada na pytanie, jak przebiega praca. proces analizy danych To gromadzenie informacji za pomocą odpowiedniej aplikacji lub narzędzia, które pozwala na eksplorację danych i znalezienie w nich wzorca. Na podstawie tych informacji można podejmować decyzje lub wyciągać wnioski.
Analiza danych składa się z następujących faz:
- Gromadzenie wymagań dotyczących danych
- Zbieranie danych
- Czyszczenie danych
- Analiza danych
- Interpretacja danych
- Wizualizacja danych
Gromadzenie wymagań dotyczących danych
Przede wszystkim zastanów się, dlaczego chcesz przeprowadzić tę analizę danych. Musisz określić cel analizy danych i zdecydować, jaki rodzaj analizy chcesz przeprowadzić. Na tym etapie decydujesz, co analizować i jak to mierzyć, a także wyjaśniasz, dlaczego prowadzisz badanie i jakie miary będą w nim stosowane.
Gromadzenie danych
Po zebraniu wymagań będziesz mieć jasny obraz tego, co musisz zmierzyć i jakie powinny być Twoje wyniki. Teraz nadszedł czas na zebranie danych w oparciu o te wymagania. Po zebraniu dane muszą zostać przetworzone lub uporządkowane do analizy. Ponieważ dane pochodzą z różnych źródeł, prowadź dziennik z datą zebrania i źródłem każdego zestawu danych.
Czyszczenie danych
Zebrane dane mogą być bezużyteczne lub nieistotne dla zamierzonego celu, dlatego należy je oczyścić. Zebrane dane mogą zawierać zduplikowane rekordy, przypadkowe spacje lub błędy. Dane powinny być czyste i wolne od błędów. Ten etap należy wykonać przed analizą, ponieważ jakość oczyszczania decyduje o tym, jak bardzo wynik jest zbliżony do oczekiwanego.
Analiza danych
Po zebraniu, oczyszczeniu i przetworzeniu danych są one gotowe do analizy. Podczas przetwarzania danych możesz odkryć, że posiadasz dokładnie te informacje, których potrzebujesz, lub że musisz zebrać ich więcej. Na tym etapie korzystasz z oprogramowania do analizy danych, aby zrozumieć, zinterpretować i wyciągnąć wnioski na podstawie wymagań.
Interpretacja danych
Po przeanalizowaniu danych nadszedł wreszcie czas na interpretację wyników. Możesz wybrać sposób przedstawienia lub zakomunikowania analizy – w sposób słowny, w formie tabeli lub wykresu. Następnie wykorzystaj wyniki analizy danych, aby wybrać najlepszy sposób działania.
Wizualizacja danych
Wizualizacja danych jest bardzo powszechna w życiu codziennym i często przybiera formę wykresów i diagramów. Innymi słowy, dane są prezentowane graficznie, aby ułatwić ludzkiemu mózgowi ich zrozumienie i przetwarzanie. Wizualizacja danych jest często wykorzystywana do odkrywania nieznanych faktów i trendów. Obserwując relacje i porównując zbiory danych, można wydobyć istotne informacje.
