Що таке аналіз даних? Дослідження, типи та приклад

Що таке аналіз даних?

Аналіз даних визначається як процес очищення, перетворення та моделювання даних для виявлення корисної інформації для прийняття бізнес-рішень. Метою аналізу даних є отримання корисної інформації з даних і прийняття рішення на основі аналізу даних.

Простий приклад аналізу даних: щоразу, коли ми приймаємо будь-яке рішення в нашому повсякденному житті, ми думаємо про те, що сталося минулого разу або що станеться, вибравши це конкретне рішення. Це не що інше, як аналіз нашого минулого чи майбутнього та прийняття рішень на його основі. Для цього ми збираємо спогади про наше минуле або мріємо про наше майбутнє. Тож це не що інше, як аналіз даних. Тепер те саме, що робить аналітик для бізнес-цілей, називається аналізом даних.

В цьому наука даних Підручник, ви дізнаєтесь:

Чому саме аналіз даних?

Щоб розвивати свій бізнес навіть у своєму житті, іноді все, що вам потрібно зробити, це аналіз!

Якщо ваш бізнес не розвивається, то вам доведеться озирнутися назад, визнати свої помилки та знову скласти план, не повторюючи цих помилок. І навіть якщо ваш бізнес розвивається, ви повинні з нетерпінням чекати подальшого зростання бізнесу. Все, що вам потрібно зробити, це проаналізувати ваші бізнес-дані та бізнес-процеси.

Інструменти аналізу даних

Інструменти аналізу даних полегшують користувачам обробку та маніпулювання даними, аналізують взаємозв’язки та кореляції між наборами даних, а також допомагають визначити шаблони та тенденції для інтерпретації. Ось повний список інструменти використовується для аналізу даних у дослідженнях.

Види аналізу даних: прийоми та методи

Є кілька типи аналізу даних техніки, які існують на основі бізнесу та технологій. Однак основними методами аналізу даних є:

• Аналіз тексту
• Статистичний аналіз
• Діагностичний аналіз
• Прогностичний аналіз
• Рекомендаційний аналіз

Аналіз тексту

Аналіз тексту також називають інтелектуальним аналізом даних. Це один із методів аналізу даних для виявлення закономірностей у великих наборах даних за допомогою баз даних або інструменти інтелекту даних. Раніше він перетворював необроблені дані в бізнес-інформацію. На ринку присутні інструменти бізнес-аналітики, які використовуються для прийняття стратегічних бізнес-рішень. Загалом, він пропонує спосіб видобувати та досліджувати дані та виводити шаблони та, нарешті, інтерпретувати дані.

Статистичний аналіз

Статистичний аналіз показує "Що сталося?" за допомогою минулих даних у формі інформаційних панелей. Статистичний аналіз включає збір, аналіз, інтерпретацію, представлення та моделювання даних. Він аналізує набір даних або вибірку даних. Існує дві категорії цього типу аналізу – Descriptive Analysis і Inferencial Analysis.

Descriptаналіз

аналізує повні дані або вибірку зведених числових даних. Він показує середнє значення та відхилення для безперервних даних, тоді як відсоток і частоту для категорійних даних.

Інференційний аналіз

аналізує вибірку з повних даних. У цьому типі аналізу ви можете знайти різні висновки з тих самих даних, вибравши різні зразки.

Діагностичний аналіз

Діагностичний аналіз показує «Чому це сталося?» шляхом виявлення причини на основі інформації, знайденої в статистичному аналізі. Цей аналіз корисний для визначення моделей поведінки даних. Якщо у вашому бізнес-процесі з’являється нова проблема, ви можете переглянути цей аналіз, щоб знайти схожі моделі цієї проблеми. І у нього можуть бути шанси використовувати подібні рецепти для нових проблем.

Прогностичний аналіз

Прогнозний аналіз показує, «що ймовірно станеться», використовуючи попередні дані. Найпростіший приклад аналізу даних: якщо минулого року я купив дві сукні на основі своїх заощаджень, і якщо цього року моя зарплата збільшиться вдвічі, я можу купити чотири сукні. Але, звичайно, це нелегко, тому що вам потрібно подумати про інші обставини, наприклад, ймовірність того, що ціни на одяг зростуть цього року, або, можливо, замість суконь ви хочете купити новий велосипед, або вам потрібно купити будинок!

Отже, цей аналіз робить прогнози щодо майбутніх результатів на основі поточних або минулих даних. Прогноз — це лише оцінка. Його точність залежить від того, наскільки детальною інформацією ви володієте та наскільки ви в ній копаєтеся.

Рекомендаційний аналіз

Рекомендаційний аналіз поєднує в собі знання з усіх попередніх аналізів, щоб визначити, яку дію вжити для поточної проблеми чи рішення. Більшість компаній, що керуються даними, використовують прескриптивний аналіз, оскільки прогнозного та описового аналізу недостатньо для покращення ефективності даних. На основі поточних ситуацій і проблем вони аналізують дані та приймають рішення.

Процес аналізу даних

Команда Процес аналізу даних це не що інше, як збір інформації за допомогою відповідної програми чи інструменту, який дозволяє вам досліджувати дані та знаходити в них закономірності. На основі цієї інформації та даних ви можете приймати рішення або робити остаточні висновки.

Аналіз даних складається з наступних етапів:

• Збір вимог до даних
• Збір даних
• Очищення даних
• Аналіз даних
• Інтерпретація даних
• Візуалізація даних

Збір вимог до даних

Перш за все, ви повинні подумати, чому ви хочете зробити цей аналіз даних? Усе, що вам потрібно, щоб з’ясувати мету чи мету проведення аналізу даних. Ви повинні вирішити, який тип аналізу даних ви хочете зробити! На цьому етапі ви повинні вирішити, що аналізувати і як це вимірювати, ви повинні зрозуміти, чому ви досліджуєте і які заходи ви повинні використовувати для цього аналізу.

Збір даних

Після збору вимог ви отримаєте чітке уявлення про те, що вам потрібно виміряти та що мають бути ваші висновки. Тепер настав час зібрати ваші дані відповідно до вимог. Зібравши дані, пам’ятайте, що зібрані дані потрібно обробити або впорядкувати для аналізу. Оскільки ви збираєте дані з різних джерел, ви повинні вести журнал із зазначенням дати збору та джерела даних.

Очищення даних

Тепер будь-які зібрані дані можуть бути некорисними або невідповідними для вашої мети аналізу, тому їх слід очистити. Дані, які збираються, можуть містити повторювані записи, пробіли або помилки. Дані мають бути очищені та без помилок. Цю фазу потрібно виконати перед аналізом, оскільки на основі очищення даних ваш результат аналізу буде ближчим до очікуваного результату.

Аналіз даних

Коли дані зібрані, очищені та оброблені, вони готові до аналізу. Коли ви маніпулюєте даними, ви можете виявити, що маєте точну інформацію, яка вам потрібна, або вам може знадобитися зібрати більше даних. Під час цієї фази ви можете використовувати інструменти аналізу даних і програмне забезпечення, яке допоможе вам зрозуміти, інтерпретувати та зробити висновки на основі вимог.

Інтерпретація даних

Після аналізу даних нарешті настав час інтерпретувати результати. Ви можете вибрати спосіб вираження або передачі аналізу даних або просто словами, або, можливо, таблицею чи діаграмою. Потім скористайтеся результатами процесу аналізу даних, щоб визначити найкращий спосіб дій.

Візуалізація даних

Візуалізація даних дуже поширена у вашому повсякденному житті; вони часто з'являються у формі діаграм і графіків. Іншими словами, дані представлені графічно, щоб людському мозку було легше їх зрозуміти й обробити. Візуалізація даних часто використовується для виявлення невідомих фактів і тенденцій. Спостерігаючи за зв’язками та порівнюючи набори даних, ви можете знайти спосіб отримати значущу інформацію.

Підсумки

• Аналіз даних означає процес очищення, перетворення та моделювання даних для виявлення корисної інформації для прийняття бізнес-рішень
• Типи аналізу даних: текстовий, статистичний, діагностичний, прогнозний, наказовий аналіз
• Аналіз даних складається зі збору вимог до даних, збору даних, очищення даних, аналізу даних, інтерпретації даних, візуалізації даних