Ce este analiza datelor? Cercetare, tipuri și exemple
Echipa editorială
⚡ Rezumat inteligent
Analiza datelor este procesul de curățare, transformare și modelare a datelor, astfel încât o organizație să poată ex...tracinformații utile și acționează în funcție de ele. Cinci tehnici și un flux de lucru în șase faze structurează munca.
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 extracextrage informații utile din date și ia o decizie pe baza acelei analize.
Un exemplu simplu de analiză a datelor apare ori de câte ori luăm o decizie în viața de zi cu zi, gândindu-ne la ce s-a întâmplat ultima dată sau la ce se va întâmpla dacă alegem o anumită opțiune. Aceasta nu este altceva decât analiza trecutului sau viitorului nostru și luarea unei decizii pe baza acestuia, adunând amintiri din trecut sau așteptări despre viitor. Un analist face același lucru în scopuri comerciale, iar aceasta se numește analiză a datelor.
Analiza datelor se încadrează în domeniul mai larg al Știința datelor, care acoperă și ingineria datelor, învățarea automată și implementarea.
De ce este importantă analiza datelor?
Pentru a-ți dezvolta afacerea și chiar pentru a te dezvolta în viață, uneori tot ce trebuie să faci este să analizezi.
Dacă afacerea ta nu crește, trebuie să privești înapoi, să-ți recunoști greșelile și să faci din nou un plan fără a le repeta. Și chiar dacă afacerea ta crește, trebuie să privești înainte pentru a o face să crească și mai mult. Tot ce trebuie să faci este să analizezi datele afacerii tale și procesele tale de afaceri.
Instrumente de analiză a datelor
Fiecare fază descrisă mai jos este realizată cu ajutorul unui software, iar captura de ecran de mai jos arată tipul de interfață pe care o prezintă un instrument de analiză.
Instrumentele de analiză a datelor facilitează procesarea și manipularea datelor de către utilizatori, analizarea relațiilor și corelațiilor dintre seturile de date și identificarea tiparelor și tendințelor pentru interpretare. Foile de calcul acoperă seturi de date mici, interogările SQL din depozitul de date... Python și R gestionează statisticile și modelarea, iar platformele de business intelligence publică rezultatul într-un tablou de bord. Iată o listă completă a Unelte utilizate în cercetare.
Tipuri de analiză a datelor: tehnici și metode
Există mai multe tipuri de analiză a datelor tehnici existente bazate pe afaceri și tehnologie. Cu toate acestea, principalele metode de analiză a datelor sunt:
- Analiza textului
- analize statistice
- Analiza diagnostica
- Analiza predictivă
- Analiza prescriptivă
Cele cinci se bazează unele pe altele. Tabelul de mai jos prezintă întrebarea la care răspunde fiecare, înainte ca secțiunile următoare să le explice individual.
| Metoda de măsurare | Întrebare îi răspunde | Ieșire tipică |
|---|---|---|
| Analiza textului | Ce tipare se ascund în textul nestructurat? | Teme, cuvinte cheie, reguli minate |
| analize statistice | Ce sa întâmplat? | Tablouri de bord, statistici rezumative |
| Analiza diagnostica | De ce s-a întâmplat? | Cauzele principale, modelele de comportament |
| Analiza predictivă | Ce este probabil să se întâmple? | Prognoze, scoruri de risc |
| Analiza prescriptivă | Ce ar trebui să facem în privința asta? | Acțiuni recomandate |
Analiza textului
Analiza textului este denumită și data mining. Este una dintre metodele de analiză a datelor utilizate pentru a descoperi un model în seturi mari de date folosind baze de date sau instrumente de extragere a datelorTransformă datele brute în informații de afaceri. Instrumentele de business intelligence disponibile pe piață sunt utilizate pentru a lua decizii strategice de afaceri. Per total, oferă o modalitate de a...tracși examinați datele, derivați modele și în final interpretați datele.
Analiza statistică
Analiza statistică arată „Ce s-a întâmplat?” utilizând date anterioare sub formă de tablouri de bord. Aceasta include colectarea, analiza, interpretarea, prezentarea și modelarea datelor și funcționează pe un set complet de date sau pe un eșantion. Există două categorii ale acestui tip de analiză - analiza descriptivă și analiza inferențială.
Descriptive Analiză
DescriptAnaliza dinamică rezumă date complete sau un eșantion de date numerice. Aceasta raportează media și deviația standard pentru datele continue și procentele și frecvențele pentru datele categorice.
Analiza inferenţială
Analiza inferențială lucrează pe un eșantion extras din datele complete. În acest tip de analiză, puteți ajunge la concluzii diferite din aceeași populație prin selectarea unor eșantioane diferite.
Analiza Diagnostică
Analiza diagnostică arată „De ce s-a întâmplat?” prin găsirea cauzei din spatele informațiilor obținute în analiza statistică. Această analiză este utilă pentru identificarea tiparelor de comportament în date. Dacă apare o problemă nouă în procesul dvs. de afaceri, puteți consulta această analiză pentru a găsi tipare similare și există șanse mari ca o rețetă similară să se aplice noii probleme.
Analiza predictivă
Analiza predictivă arată „Ce este probabil să se întâmple?” utilizând date anterioare. Un exemplu simplu de analiză a datelor: dacă anul trecut am cumpărat două rochii pe baza economiilor mele, iar anul acesta salariul meu se dublează, atunci pot cumpăra patru rochii. Desigur, nu este atât de ușor, pentru că trebuie să te gândești la alte circumstanțe - prețurile hainelor s-ar putea să fi crescut anul acesta, sau în loc de rochii s-ar putea să vrei o bicicletă nouă sau s-ar putea să fie nevoie să cumperi o casă.
Așadar, această analiză face predicții despre rezultatele viitoare pe baza datelor actuale sau trecute. O prognoză este doar o estimare; acuratețea sa depinde de cât de multe informații detaliate aveți și de cât de profund le analizați.
Analiza prescriptivă
Analiza prescriptivă combină informațiile obținute din toate analizele anterioare pentru a determina ce acțiune trebuie întreprinsă cu privire la o problemă sau o decizie actuală. 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, acestea analizează datele și iau decizii.
Procesul de analiză a datelor
Alegerea unei tehnici răspunde la ceea ce doriți să știți; procesul de mai jos răspunde la modul în care se desfășoară lucrarea. proces de analiză a datelor constă în colectarea de informații folosind o aplicație sau un instrument adecvat care vă permite să explorați datele și să găsiți un tipar în acestea. Pe baza acestor informații, puteți lua decizii sau puteți trage concluzii.
Analiza datelor constă în următoarele faze:
- Colectarea cerințelor de date
- De colectare a datelor
- Curățarea datelor
- Analiza datelor
- Interpretarea datelor
- Vizualizarea datelor
Colectarea cerințelor de date
În primul rând, gândește-te de ce vrei să faci această analiză a datelor. Trebuie să găsești scopul sau scopul analizei datelor și să decizi ce tip de analiză a datelor vrei să realizezi. În această fază, decizi ce să analizezi și cum să măsori și clarifici de ce investighezi și ce măsuri va folosi analiza.
Colectarea datelor
După colectarea cerințelor, veți avea o idee clară despre ce trebuie să măsurați și care ar trebui să fie concluziile dumneavoastră. Acum este momentul să colectați date pe baza acestor cerințe. Odată colectate, datele trebuie procesate sau organizate pentru analiză. Deoarece datele provin din diverse surse, țineți un jurnal cu data colectării și sursa fiecărui set de date.
Curatarea datelor
Orice date colectate pot fi inutile sau irelevante pentru scopul propus, așa că trebuie curățate. Datele colectate pot conține înregistrări duplicate, spații albe rătăcite sau erori. Datele ar trebui să fie curate și fără erori. Această fază trebuie efectuată înainte de analiză, deoarece calitatea curățării decide cât de aproape este rezultatul 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 constatați că aveți exact informațiile de care aveți nevoie sau este posibil să fie nevoie să colectați mai multe. În această fază, utilizați software de analiză a datelor pentru a înțelege, interpreta și trage concluzii pe baza cerințelor.
Interpretarea datelor
După analizarea datelor, este în sfârșit momentul să interpretați rezultatele. Puteți alege cum să exprimați sau să comunicați analiza - simplu, în cuvinte, sub formă de tabel sau diagramă. Apoi, utilizați rezultatele procesului de analiză a datelor pentru a decide cea mai bună cale de acțiune.
Vizualizarea datelor
Vizualizarea datelor este foarte des întâlnită în viața de zi cu zi și apare adesea sub formă de diagrame și grafice. Cu alte cuvinte, datele sunt prezentate grafic, astfel încât creierul uman să le înțeleagă și să le proceseze mai ușor. Vizualizarea datelor este adesea utilizată pentru a descoperi fapte și tendințe necunoscute. Prin observarea relațiilor și compararea seturilor de date, puteți scoate la iveală informații semnificative.
