Що таке аналіз даних? Дослідження, типи та приклад
Евелін Кларк
⚡ Розумний підсумок
Аналіз даних – це процес очищення, перетворення та моделювання даних, щоб організація моглаtracкорисну інформацію та діяти на її основі. П'ять технік та шестифазний робочий процес структурують роботу.
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 дослідженняtracкорисну інформацію з даних та приймати рішення на основі цього аналізу.
Простий приклад аналізу даних відбувається щоразу, коли ми приймаємо рішення у повсякденному житті, думаючи про те, що сталося минулого разу, або що станеться, якщо ми оберемо певний варіант. Це не що інше, як аналіз нашого минулого чи майбутнього та прийняття рішень на його основі, збирання спогадів про минуле або очікувань щодо майбутнього. Аналітик робить те саме для бізнес-цілей, і це називається аналізом даних.
Аналіз даних знаходиться в межах ширшої сфери наука даних, яка також охоплює інженерію даних, машинне навчання та розгортання.
Чому важливий аналіз даних?
Щоб розвивати свій бізнес і навіть зростати у своєму житті, іноді все, що вам потрібно зробити, це провести аналіз.
Якщо ваш бізнес не зростає, вам потрібно озирнутися назад, визнати свої помилки та скласти план ще раз, не повторюючи їх. І навіть якщо ваш бізнес зростає, ви повинні прагнути до його подальшого зростання. Все, що вам потрібно зробити, це проаналізувати свої бізнес-дані та бізнес-процеси.
Інструменти аналізу даних
Кожен описаний нижче етап виконується за допомогою програмного забезпечення, а на скріншоті нижче показано інтерфейс, який пропонує інструмент аналізу.
Інструменти аналізу даних спрощують для користувачів обробку та маніпулювання даними, аналіз взаємозв'язків та кореляцій між наборами даних, а також виявлення закономірностей та тенденцій для інтерпретації. Електронні таблиці охоплюють невеликі набори даних, SQL-запити — сховище даних, Python та R обробляють статистику та моделювання, а платформи бізнес-аналітики публікують результат на інформаційній панелі. Ось повний список інструменти використовується в дослідженнях.
Види аналізу даних: прийоми та методи
Є кілька види аналізу даних методи, що існують на основі бізнесу та технологій. Однак основними методами аналізу даних є:
- Аналіз тексту
- Статистичний аналіз
- Діагностичний аналіз
- Прогностичний аналіз
- Наказовий аналіз
П’ять пунктів базуються один на одному. У таблиці нижче наведено питання, на яке відповідає кожен з них, перш ніж у наступних розділах вони пояснюються окремо.
| Техніка | Питання, на яке воно відповідає | Типовий вихід |
|---|---|---|
| Аналіз тексту | Які закономірності ховаються в неструктурованому тексті? | Теми, ключові слова, видобуті правила |
| Статистичний аналіз | Що сталося? | Інформаційні панелі, зведена статистика |
| Діагностичний аналіз | Чому це сталося? | Корінні причини, моделі поведінки |
| Прогностичний аналіз | Що ймовірно станеться? | Прогнози, оцінки ризику |
| Наказовий аналіз | Що нам з цим робити? | Рекомендовані дії |
Аналіз тексту
Аналіз тексту також називають інтелектуальним аналізом даних. Це один із методів аналізу даних, який використовується для виявлення закономірностей у великих наборах даних за допомогою баз даних або інструменти інтелекту данихВін перетворює необроблені дані на бізнес-інформацію. Інструменти бізнес-аналітики, доступні на ринку, використовуються для прийняття стратегічних бізнес-рішень. Загалом, він пропонує спосібtracта досліджувати дані, виводити закономірності та, нарешті, інтерпретувати дані.
Статистичний аналіз
Статистичний аналіз показує «Що сталося?», використовуючи минулі дані у вигляді інформаційних панелей. Він включає збір, аналіз, інтерпретацію, представлення та моделювання даних і працює з повним набором даних або з вибіркою. Існує дві категорії цього типу аналізу — описовий аналіз та висновковий аналіз.
Descriptаналіз
DescriptІвний аналіз підсумовує повні дані або вибірку числових даних. Він повідомляє про середнє значення та стандартне відхилення для безперервних даних, а також відсотки та частоти для категоріальних даних.
Інференційний аналіз
Вивідний аналіз працює з вибіркою, отриманою з повних даних. У цьому типі аналізу можна дійти різних висновків з однієї й тієї ж генеральної сукупності, вибираючи різні вибірки.
Діагностичний аналіз
Діагностичний аналіз показує, «Чому це сталося?», знаходячи причину, що стоїть за висновками, отриманими за допомогою статистичного аналізу. Цей аналіз корисний для виявлення моделей поведінки в даних. Якщо у вашому бізнес-процесі виникає нова проблема, ви можете переглянути цей аналіз, щоб знайти схожі моделі, і є велика ймовірність, що аналогічний рецепт буде застосований до нової проблеми.
Прогностичний аналіз
Прогнозний аналіз показує, «Що, ймовірно, станеться?», використовуючи попередні дані. Простий приклад аналізу даних: якщо минулого року я купила дві сукні на основі своїх заощаджень, а цього року моя зарплата подвоїлася, то я можу купити чотири сукні. Звичайно, це не так просто, тому що потрібно враховувати інші обставини — ціни на одяг могли зрости цього року, або замість суконь ви можете захотіти новий велосипед, або вам може знадобитися 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, скільки детальної інформації у вас є та наскільки глибоко ви її досліджуєте.
Рекомендаційний аналіз
Прескриптивний аналіз поєднує дані всіх попередніх аналізів, щоб визначити, які дії слід вжити щодо поточної проблеми або рішення. Більшість компаній, що працюють на основі даних, використовують прескриптивний аналіз, оскільки лише прогнозного та описового аналізу недостатньо для покращення продуктивності даних. На основі поточних ситуацій та проблем вони аналізують дані та приймають рішення.
Процес аналізу даних
Вибір техніки відповідає на те, що ви хочете знати; наведений нижче процес відповідає на те, як виконується робота. процес аналізу даних це збір інформації за допомогою відповідного застосунку або інструменту, який дозволяє досліджувати дані та знаходити в них закономірності. На основі цієї інформації можна приймати рішення або робити висновки.
Аналіз даних складається з таких фаз:
- Збір необхідних даних
- Збір даних
- Очищення даних
- Аналіз даних
- Інтерпретація даних
- Візуалізація даних
Збір вимог до даних
Перш за все, подумайте, чому ви хочете провести цей аналіз даних. Вам потрібно визначити мету або завдання аналізу даних і вирішити, який тип аналізу даних ви хочете виконати. На цьому етапі ви вирішуєте, що аналізувати та як це вимірювати, а також уточнюєте, чому ви досліджуєте та які показники використовуватимуться в аналізі.
Збір даних
Після збору вимог у вас буде чітке уявлення про те, що потрібно вимірювати та якими мають бути ваші результати. Тепер настав час збирати дані на основі цих вимог. Після збору дані необхідно обробити або організувати для аналізу. Оскільки дані надходять з різних джерел, ведіть журнал із датою збору та джерелом кожного набору даних.
Очищення даних
Будь-які зібрані дані можуть бути некорисними або невідповідними вашій меті, тому їх потрібно очистити. Зібрані дані можуть містити дублікати записів, пробіли або помилки. Дані повинні бути чистими та без помилок. Цей етап необхідно виконати перед аналізом, оскільки якість очищення визначає, наскільки близьким буде результат до очікуваного.
Аналіз даних
Після того, як дані зібрано, очищено та оброблено, вони готові до аналізу. Під час маніпулювання даними ви можете виявити, що маєте саме ту інформацію, яка вам потрібна, або ж вам може знадобитися зібрати більше. На цьому етапі ви використовуєте програмне забезпечення для аналізу даних, щоб зрозуміти, інтерпретувати та зробити висновки на основі вимог.
Інтерпретація даних
Після аналізу даних нарешті настає час інтерпретувати результати. Ви можете вибрати, як висловити або передати аналіз — просто словами, у вигляді таблиці чи діаграми. Потім використовуйте результати процесу аналізу даних, щоб визначити найкращий курс дій.
Візуалізація даних
Візуалізація даних дуже поширена в повсякденному житті і часто виглядає у вигляді діаграм та графіків. Іншими словами, дані відображаються графічно, щоб людський мозок міг їх легше зрозуміти та обробити. Візуалізація даних часто використовується для виявлення невідомих фактів і тенденцій. Спостерігаючи за взаємозв'язками та порівнюючи набори даних, можна виявити значущу інформацію.
