Что такое анализ данных? Исследования, типы и примеры

Что такое анализ данных?

Анализ данных определяется как процесс очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации для принятия бизнес-решений. Целью анализа данных является извлечение полезной информации из данных и принятие решения на основе анализа данных.

Простой пример анализа данных: всякий раз, когда мы принимаем какое-либо решение в нашей повседневной жизни, мы думаем о том, что произошло в прошлый раз или о том, что произойдет, выбрав это конкретное решение. Это не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие на его основе решений. Для этого мы собираем воспоминания о нашем прошлом или мечты о нашем будущем. Так что это не что иное, как анализ данных. Теперь то же самое, что аналитик делает для бизнес-целей, называется анализом данных.

В этом Наука данных Мастер-класс, вы узнаете:

Почему анализ данных?

Чтобы развивать свой бизнес и расти в своей жизни, иногда все, что вам нужно делать, это анализ!

Если ваш бизнес не растет, вам придется оглянуться назад, признать свои ошибки и снова составить план, не повторяя этих ошибок. И даже если ваш бизнес растет, вы должны рассчитывать на то, что он будет расти еще больше. Все, что вам нужно сделать, это проанализировать ваши бизнес-данные и бизнес-процессы.

Инструменты анализа данных

Инструменты анализа данных упрощают пользователям обработку данных и манипулирование ими, анализируют связи и корреляции между наборами данных, а также помогают выявлять закономерности и тенденции для интерпретации. Вот полный список инструменты используется для анализа данных в исследованиях.

Виды анализа данных: методы и методы

Есть несколько виды анализа данных методы, которые существуют на основе бизнеса и технологий. Однако основными методами анализа данных являются:

• Анализ текста
• Статистический анализ
• Диагностический анализ
• Прогнозный анализ
• Предписывающий анализ

Анализ текста

Анализ текста также называют интеллектуальным анализом данных. Это один из методов анализа данных, позволяющий обнаружить закономерности в больших наборах данных с использованием баз данных или инструменты интеллектуального анализа данных. Раньше он преобразовывал необработанные данные в бизнес-информацию. На рынке присутствуют инструменты бизнес-аналитики, которые используются для принятия стратегических бизнес-решений. В целом он предлагает способ извлечения и изучения данных, выявления закономерностей и, наконец, интерпретации данных.

Статистический анализ

Статистический анализ показывает: «Что случилось?» используя прошлые данные в виде информационных панелей. Статистический анализ включает сбор, анализ, интерпретацию, представление и моделирование данных. Он анализирует набор данных или выборку данных. Существует две категории этого типа анализа: Descriptive анализ и логический анализ.

DescriptIвный анализ

анализирует полные данные или выборку обобщенных числовых данных. Он показывает среднее значение и отклонение для непрерывных данных, тогда как процент и частоту для категориальных данных.

Логический анализ

анализирует образец на основе полных данных. В этом типе анализа вы можете сделать разные выводы из одних и тех же данных, выбрав разные образцы.

Диагностический анализ

Диагностический анализ показывает: «Почему это произошло?» путем нахождения причины на основе знаний, полученных в статистическом анализе. Этот анализ полезен для выявления закономерностей поведения данных. Если в вашем бизнес-процессе возникает новая проблема, вы можете изучить этот анализ, чтобы найти схожие закономерности этой проблемы. И у него могут быть шансы использовать аналогичные рецепты для решения новых проблем.

Прогнозный анализ

Прогнозный анализ показывает, «что может произойти», используя предыдущие данные. Самый простой пример анализа данных: если в прошлом году я купил два платья на основе своих сбережений, а если в этом году моя зарплата увеличится вдвое, я смогу купить четыре платья. Но, конечно, это не так просто, потому что вам нужно подумать о других обстоятельствах, например, о том, что в этом году цены на одежду вырастут, или, может быть, вместо платья вы захотите купить новый велосипед, или вам нужно купить дом!

Итак, этот анализ делает прогнозы о будущих результатах на основе текущих или прошлых данных. Прогнозирование – это всего лишь оценка. Его точность зависит от того, насколько подробной информацией вы располагаете и насколько глубоко вы в ней копаетесь.

Предписывающий анализ

Предписывающий анализ объединяет результаты всего предыдущего анализа, чтобы определить, какое действие следует предпринять в отношении текущей проблемы или решения. Большинство компаний, ориентированных на данные, используют предписывающий анализ, поскольку прогнозного и описательного анализа недостаточно для повышения производительности данных. На основе текущих ситуаций и проблем они анализируют данные и принимают решения.

Процесс анализа данных

Территория Процесс анализа данных — это не что иное, как сбор информации с помощью соответствующего приложения или инструмента, который позволяет вам исследовать данные и находить в них закономерности. На основе этой информации и данных вы можете принимать решения или делать окончательные выводы.

Анализ данных состоит из следующих этапов:

• Сбор требований к данным
• Сбор данных
• Очистка данных
• Анализ данных
• Интерпретация данных
• Визуализация данных

Сбор требований к данным

Прежде всего, вам нужно подумать о том, почему вы хотите провести этот анализ данных? Все, что вам нужно, чтобы выяснить цель или цель проведения анализа данных. Вы должны решить, какой тип анализа данных вы хотите провести! На этом этапе вы должны решить, что анализировать и как это измерять, вы должны понять, почему вы проводите расследование и какие меры вы должны использовать для проведения этого анализа.

Сбор данных

После сбора требований вы получите четкое представление о том, что вам нужно измерить и каковы должны быть ваши выводы. Теперь пришло время собрать данные на основе требований. Собрав данные, помните, что собранные данные необходимо обработать или систематизировать для анализа. Поскольку вы собирали данные из различных источников, вам необходимо вести журнал с указанием даты сбора и источника данных.

Очистка данных

Теперь любые собранные данные могут оказаться бесполезными или нерелевантными для вашей цели анализа, поэтому их следует очистить. Собираемые данные могут содержать повторяющиеся записи, пробелы или ошибки. Данные должны быть очищены и не содержать ошибок. Этот этап необходимо выполнить перед анализом, поскольку после очистки данных результаты анализа будут ближе к ожидаемому результату.

Анализ данных

После того как данные собраны, очищены и обработаны, они готовы к анализу. Манипулируя данными, вы можете обнаружить, что у вас есть именно та информация, которая вам нужна, или вам может потребоваться собрать больше данных. На этом этапе вы можете использовать инструменты анализа данных и программное обеспечение, которое поможет вам понять, интерпретировать и сделать выводы на основе требований.

Интерпретация данных

После анализа данных пришло время интерпретировать результаты. Вы можете выбрать способ выражения или передачи вашего анализа данных: вы можете использовать его просто словами или, возможно, в виде таблицы или диаграммы. Затем используйте результаты процесса анализа данных, чтобы решить, как лучше действовать.

Визуализация данных

Визуализация данных очень распространена в вашей повседневной жизни; они часто появляются в виде диаграмм и графиков. Другими словами, данные отображаются графически, чтобы человеческому мозгу было легче их понять и обработать. Визуализация данных часто используется для обнаружения неизвестных фактов и тенденций. Наблюдая за взаимосвязями и сравнивая наборы данных, вы можете найти способ получить значимую информацию.

Резюме

• Анализ данных означает процесс очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации для принятия бизнес-решений.
• Типы анализа данных: текстовый, статистический, диагностический, прогнозный, предписывающий анализ.
• Анализ данных состоит из сбора требований к данным, сбора данных, очистки данных, анализа данных, интерпретации данных и визуализации данных.