Vad är dataanalys? Forskning, typer och exempel

Vad är dataanalys?

Dataanalys definieras som en process för att rensa, transformera och modellera data för att upptäcka användbar information för affärsbeslut. Syftet med dataanalys är att extrahera användbar information från data och fatta beslut baserat på dataanalysen.

Ett enkelt exempel på dataanalys är när vi tar något beslut i vårt dagliga liv genom att tänka på vad som hände förra gången eller vad som kommer att hända genom att välja just det beslutet. Detta är inget annat än att analysera vårt förflutna eller vår framtid och fatta beslut utifrån det. För det samlar vi minnen av vårt förflutna eller drömmar om vår framtid. Så det är inget annat än dataanalys. Nu samma sak som analytiker gör för affärsändamål, kallas Data Analysis.

I detta Data Science Tutorial, du kommer att lära dig:

Varför dataanalys?

För att växa ditt företag även för att växa i ditt liv, ibland behöver du bara analysera!

Om ditt företag inte växer måste du se tillbaka och erkänna dina misstag och göra en plan igen utan att upprepa dessa misstag. Och även om ditt företag växer, då måste du se fram emot att få verksamheten att växa mer. Allt du behöver göra är att analysera dina affärsdata och affärsprocesser.

Dataanalysverktyg

Dataanalysverktyg gör det lättare för användare att bearbeta och manipulera data, analysera relationer och korrelationer mellan datamängder, och det hjälper också att identifiera mönster och trender för tolkning. Här är en komplett lista över verktyg används för dataanalys i forskning.

Typer av dataanalys: Tekniker och metoder

Det finns flera typer av dataanalys tekniker som finns baserade på affärer och teknik. De viktigaste dataanalysmetoderna är dock:

• Textanalys
• Statistisk analys
• Diagnostisk analys
• Prediktiv analys
• Preskriptiv analys

Textanalys

Textanalys kallas också för Data Mining. Det är en av metoderna för dataanalys att upptäcka ett mönster i stora datamängder med hjälp av databaser eller verktyg för datautvinning. Det brukade omvandla rådata till affärsinformation. Business Intelligence-verktyg finns på marknaden som används för att fatta strategiska affärsbeslut. Sammantaget erbjuder det ett sätt att extrahera och undersöka data och härleda mönster och slutligen tolkning av data.

Statistisk analys

Statistisk analys visar "Vad händer?" genom att använda tidigare data i form av instrumentpaneler. Statistisk analys inkluderar insamling, analys, tolkning, presentation och modellering av data. Den analyserar en uppsättning data eller ett urval av data. Det finns två kategorier av denna typ av analys – Descriptive analys och slutledningsanalys.

Descriptive analys

analyserar fullständiga data eller ett urval av sammanfattade numeriska data. Den visar medelvärde och avvikelse för kontinuerliga data medan procent och frekvens för kategoriska data.

Inferentiell analys

analyserar prov från kompletta data. I denna typ av analys kan du hitta olika slutsatser från samma data genom att välja olika prover.

Diagnostisk analys

Diagnostisk analys visar "Varför hände det?" genom att hitta orsaken från den insikt som finns i Statistisk analys. Denna analys är användbar för att identifiera beteendemönster för data. Om ett nytt problem dyker upp i din affärsprocess kan du titta på denna analys för att hitta liknande mönster för det problemet. Och det kan ha chanser att använda liknande recept för de nya problemen.

Prediktiv analys

Predictive Analysis visar "vad som sannolikt kommer att hända" genom att använda tidigare data. Det enklaste exemplet på dataanalys är som om jag förra året köpte två klänningar baserat på mina besparingar och om min lön i år ökar dubbelt så kan jag köpa fyra klänningar. Men självklart är det inte lätt så här eftersom du måste tänka på andra omständigheter som chanserna att priserna på kläder höjs i år eller kanske istället för klänningar du vill köpa en ny cykel, eller så behöver du köpa ett hus!

Så här gör denna analys förutsägelser om framtida resultat baserat på nuvarande eller tidigare data. Prognos är bara en uppskattning. Dess noggrannhet baseras på hur mycket detaljerad information du har och hur mycket du gräver i den.

Preskriptiv analys

Preskriptiv analys kombinerar insikten från alla tidigare analyser för att avgöra vilken åtgärd som ska vidtas i ett aktuellt problem eller beslut. De flesta datadrivna företag använder Prescriptive Analysis eftersom prediktiv och beskrivande analys inte räcker för att förbättra dataprestanda. Utifrån aktuella situationer och problem analyserar de data och fattar beslut.

Dataanalysprocess

Smakämnen Dataanalysprocess är inget annat än att samla information genom att använda ett lämpligt program eller verktyg som låter dig utforska data och hitta ett mönster i den. Baserat på den informationen och datan kan du fatta beslut, eller så kan du dra slutsatser.

Dataanalys består av följande faser:

• Insamling av datakrav
• Datainsamling
• Rengöring av data
• Dataanalys
• Datatolkning
• Datavisualisering

Insamling av datakrav

Först och främst måste du fundera över varför du vill göra den här dataanalysen? Allt du behöver för att ta reda på syftet eller syftet med att göra analysen av data. Du måste bestämma vilken typ av dataanalys du vill göra! I den här fasen måste du bestämma vad du ska analysera och hur du ska mäta det, du måste förstå varför du undersöker och vilka åtgärder du måste använda för att göra denna analys.

Datainsamling

Efter kravinsamling får du en tydlig uppfattning om vilka saker du måste mäta och vad som bör vara dina resultat. Nu är det dags att samla in din data baserat på krav. När du har samlat in din data, kom ihåg att den insamlade informationen måste bearbetas eller organiseras för analys. Eftersom du samlat in data från olika källor måste du föra en logg med ett insamlingsdatum och källa för data.

Rengöring av data

Vilken data som än samlas in kanske inte är användbar eller irrelevant för ditt mål med analys, därför bör den rengöras. Data som samlas in kan innehålla dubbletter av poster, blanksteg eller fel. Uppgifterna ska vara rensade och felfria. Den här fasen måste göras före Analys eftersom baserat på datarensning kommer din utdata av Analys att ligga närmare ditt förväntade resultat.

Dataanalys

När data har samlats in, rengjorts och bearbetats är den redo för analys. När du manipulerar data kan du upptäcka att du har exakt den information du behöver, eller så kan du behöva samla in mer data. Under denna fas kan du använda dataanalysverktyg och programvara som hjälper dig att förstå, tolka och dra slutsatser baserat på kraven.

Datatolkning

Efter att ha analyserat dina data är det äntligen dags att tolka dina resultat. Du kan välja sätt att uttrycka eller kommunicera din dataanalys antingen du kan använda helt enkelt i ord eller kanske en tabell eller ett diagram. Använd sedan resultaten av din dataanalysprocess för att bestämma din bästa tillvägagångssätt.

Datavisualisering

Datavisualisering är mycket vanligt i ditt dagliga liv; de visas ofta i form av diagram och grafer. Med andra ord, data som visas grafiskt så att det blir lättare för den mänskliga hjärnan att förstå och bearbeta den. Datavisualisering används ofta för att upptäcka okända fakta och trender. Genom att observera samband och jämföra datamängder kan du hitta ett sätt att ta reda på meningsfull information.

Sammanfattning

• Dataanalys innebär en process för att rensa, transformera och modellera data för att upptäcka användbar information för affärsbeslut
• Typer av dataanalys är text, statistisk, diagnostisk, prediktiv, preskriptiv analys
• Dataanalys består av insamling av datakrav, datainsamling, datarensning, dataanalys, datatolkning, datavisualisering