Ce este analiza datelor? Cercetare, tipuri și exemple

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este definit ca un proces de curățare, transformare și modelare a datelor pentru a descoperi informații utile pentru luarea deciziilor de afaceri. Scopul analizei datelor este de a extrage informații utile din date și de a lua o decizie pe baza analizei datelor.

Un exemplu simplu de analiză a datelor este de fiecare dată când luăm o decizie în viața noastră de zi cu zi este gândindu-ne la ceea ce s-a întâmplat data trecută sau la ce se va întâmpla prin alegerea acelei decizii. Acesta nu este altceva decât să ne analizăm trecutul sau viitorul și să luăm decizii pe baza acestuia. Pentru asta, adunăm amintiri din trecutul nostru sau visele despre viitorul nostru. Deci asta nu este altceva decât analiza datelor. Acum același lucru pe care îl face analistul în scopuri de afaceri, se numește Analiza datelor.

În acest Știința datelor Tutorial, vei învăța:

De ce analiza datelor?

Pentru a-ți crește afacerea chiar și pentru a crește în viața ta, uneori tot ce trebuie să faci este Analiză!

Dacă afacerea ta nu crește, atunci trebuie să te uiți înapoi și să-ți recunoști greșelile și să faci din nou un plan fără a repeta acele greșeli. Și chiar dacă afacerea dvs. este în creștere, atunci trebuie să așteptați cu nerăbdare să faceți ca afacerea să crească mai mult. Tot ce trebuie să faceți este să vă analizați datele și procesele de afaceri.

Instrumente de analiză a datelor

Instrumentele de analiză a datelor facilitează procesarea și manipularea datelor de către utilizatori, analizează relațiile și corelațiile dintre seturile de date și, de asemenea, ajută la identificarea modelelor și tendințelor pentru interpretare. Iată o listă completă a Unelte utilizate pentru analiza datelor în cercetare.

Tipuri de analiză a datelor: tehnici și metode

Există mai multe tipuri de analize de date tehnici care există bazate pe afaceri și tehnologie. Cu toate acestea, principalele metode de analiză a datelor sunt:

• Analiza textului
• Analiza statistică
• Analiza Diagnostică
• Analiza predictivă
• Analiza prescriptivă

Analiza textului

Analiza textului este denumită și data mining. Este una dintre metodele de analiză a datelor pentru a descoperi un model în seturi mari de date folosind baze de date sau instrumente de extragere a datelor. Obișnuia să transforme datele brute în informații de afaceri. Instrumentele de Business Intelligence sunt prezente pe piață, care sunt folosite pentru a lua decizii strategice de afaceri. În general, oferă o modalitate de a extrage și examina date și modele de derivare și, în final, de interpretare a datelor.

Analiza statistică

Analiza statistică arată „Ce se întâmplă?” prin utilizarea datelor anterioare sub formă de tablouri de bord. Analiza statistică include colectarea, analiza, interpretarea, prezentarea și modelarea datelor. Analizează un set de date sau un eșantion de date. Există două categorii de acest tip de analiză - DescriptAnaliză ive și Analiză inferențială.

Descriptive Analiză

analizează date complete sau un eșantion de date numerice rezumate. Afișează media și abaterea pentru datele continue, în timp ce procentul și frecvența pentru datele categorice.

Analiza inferenţială

analizează eșantion din date complete. În acest tip de analiză, puteți găsi concluzii diferite din aceleași date selectând mostre diferite.

Analiza Diagnostică

Analiza de diagnosticare arată „De ce s-a întâmplat?” prin găsirea cauzei din intuiția găsită în Analiza statistică. Această analiză este utilă pentru a identifica modelele de comportament ale datelor. Dacă apare o nouă problemă în procesul dvs. de afaceri, atunci puteți analiza această analiză pentru a găsi modele similare ale acelei probleme. Și poate avea șanse să folosească rețete similare pentru noile probleme.

Analiza predictivă

Analiza predictivă arată „ce este probabil să se întâmple” folosind datele anterioare. Cel mai simplu exemplu de analiză a datelor este ca dacă anul trecut mi-am cumpărat două rochii pe baza economiilor mele și dacă anul acesta salariul îmi crește de două ori, atunci îmi pot cumpăra patru rochii. Dar bineînțeles că nu este ușor așa pentru că trebuie să te gândești la alte circumstanțe precum șansele ca prețurile la haine să crească anul acesta sau poate în loc de rochii vrei să cumperi o nouă bicicletă, sau trebuie să-ți cumperi o casă!

Deci, aici, această analiză face predicții despre rezultatele viitoare pe baza datelor actuale sau trecute. Prognoza este doar o estimare. Precizia sa se bazează pe cât de multe informații detaliate aveți și cât de mult săpați în ele.

Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă combină informațiile din toate analizele anterioare pentru a determina ce acțiune să ia într-o problemă sau o decizie curentă. Majoritatea companiilor bazate pe date utilizează analiza prescriptivă, deoarece analiza predictivă și descriptivă nu sunt suficiente pentru a îmbunătăți performanța datelor. Pe baza situațiilor și problemelor actuale, ei analizează datele și iau decizii.

Procesul de analiză a datelor

Procesul de analiză a datelor nu este altceva decât colectarea de informații prin utilizarea unei aplicații sau instrument adecvat care vă permite să explorați datele și să găsiți un model în ele. Pe baza acestor informații și date, puteți lua decizii sau puteți obține concluzii finale.

Analiza datelor constă din următoarele faze:

• Colectarea cerințelor de date
• Colectarea datelor
• Curatarea datelor
• Analiza datelor
• Interpretarea datelor
• Vizualizarea datelor

Colectarea cerințelor de date

În primul rând, trebuie să vă gândiți de ce doriți să faceți această analiză a datelor? Tot ce aveți nevoie pentru a afla scopul sau scopul efectuării Analizei datelor. Trebuie să decideți ce tip de analiză a datelor doriți să faceți! În această fază, trebuie să decizi ce să analizezi și cum să-l măsori, trebuie să înțelegi de ce investighezi și ce măsuri trebuie să folosești pentru a face această Analiză.

Colectarea datelor

După colectarea cerințelor, veți obține o idee clară despre lucrurile pe care trebuie să le măsurați și care ar trebui să fie constatările dvs. Acum este timpul să vă colectați datele în funcție de cerințe. Odată ce ați colectat datele, amintiți-vă că datele colectate trebuie să fie procesate sau organizate pentru Analiză. Pe măsură ce ați colectat date din diverse surse, trebuie să păstrați un jurnal cu data de colectare și sursa datelor.

Curatarea datelor

Acum, orice date colectate ar putea să nu fie utile sau irelevante pentru scopul dvs. de analiză, prin urmare ar trebui să fie curățate. Datele care sunt colectate pot conține înregistrări duplicate, spații albe sau erori. Datele trebuie curățate și fără erori. Această fază trebuie făcută înainte de analiză, deoarece pe baza curățării datelor, rezultatul analizei va fi mai aproape de rezultatul așteptat.

Analiza datelor

Odată ce datele sunt colectate, curățate și procesate, acestea sunt gata pentru analiză. Pe măsură ce manipulați datele, este posibil să descoperiți că aveți exact informațiile de care aveți nevoie sau este posibil să aveți nevoie să colectați mai multe date. În această fază, puteți utiliza instrumente de analiză a datelor și software care vă va ajuta să înțelegeți, să interpretați și să trageți concluzii pe baza cerințelor.

Interpretarea datelor

După ce ți-ai analizat datele, este în sfârșit timpul să-ți interpretezi rezultatele. Puteți alege modul de exprimare sau de a comunica analiza datelor, fie o puteți utiliza pur și simplu în cuvinte sau poate un tabel sau o diagramă. Apoi utilizați rezultatele procesului dvs. de analiză a datelor pentru a decide cel mai bun curs de acțiune.

Vizualizarea datelor

Vizualizarea datelor este foarte comună în viața de zi cu zi; ele apar adesea sub formă de diagrame și grafice. Cu alte cuvinte, datele prezentate grafic, astfel încât creierul uman să le fie mai ușor să le înțeleagă și să le proceseze. Vizualizarea datelor este adesea folosită pentru a descoperi fapte și tendințe necunoscute. Prin observarea relațiilor și comparând seturi de date, puteți găsi o modalitate de a afla informații semnificative.

Rezumat

• Analiza datelor înseamnă un proces de curățare, transformare și modelare a datelor pentru a descoperi informații utile pentru luarea deciziilor de afaceri
• Tipurile de analiză a datelor sunt text, statistică, diagnostic, predictivă, prescriptivă
• Analiza datelor constă în colectarea cerințelor de date, colectarea datelor, curățarea datelor, analiza datelor, interpretarea datelor, vizualizarea datelor