Co to jest analiza danych?
Analiza danych jest definiowana jako proces czyszczenia, przekształcania i modelowania danych w celu odkrycia informacji przydatnych przy podejmowaniu decyzji biznesowych. Celem analizy danych jest wydobycie użytecznych informacji z danych i podjęcie decyzji na podstawie analizy danych.
Prostym przykładem analizy danych jest to, że gdy podejmujemy jakąkolwiek decyzję w naszym codziennym życiu, myślimy o tym, co wydarzyło się ostatnim razem lub co stanie się po wybraniu tej konkretnej decyzji. To nic innego jak analizowanie naszej przeszłości lub przyszłości i podejmowanie na tej podstawie decyzji. W tym celu zbieramy wspomnienia z naszej przeszłości lub marzenia o naszej przyszłości. To nic innego jak analiza danych. Teraz to samo, co analityk robi dla celów biznesowych, nazywa się analizą danych.
W tym samouczku dowiesz się:
- Dlaczego analiza danych?
- Narzędzia do analizy danych
- Rodzaje analizy danych: techniki i metody
- Proces analizy danych
Dlaczego analiza danych?
Aby Twoja firma rozwijała się nawet w Twoim życiu, czasami wszystko, co musisz zrobić, to analiza!
Jeśli Twoja firma nie rozwija się, musisz spojrzeć wstecz, przyznać się do swoich błędów i ponownie sporządzić plan bez ich powtarzania. A nawet jeśli Twoja firma się rozwija, musisz spodziewać się, że będzie się rozwijał jeszcze bardziej. Wystarczy przeanalizować dane biznesowe i procesy biznesowe.
Narzędzia do analizy danych
Narzędzia do analizy danych ułatwiają użytkownikom przetwarzanie i manipulowanie danymi, analizowanie relacji i korelacji między zestawami danych, a także pomaga identyfikować wzorce i trendy do interpretacji. Oto pełna lista narzędzi wykorzystywanych do analizy danych w badaniach.
Rodzaje analizy danych: techniki i metody
Istnieje kilka rodzajów technik analizy danych opartych na biznesie i technologii. Jednak główne metody analizy danych to:
- Analiza tekstu
- Analiza statystyczna
- Analiza diagnostyczna
- Analiza predykcyjna
- Analiza nakazowa
Analiza tekstu
Analiza tekstu jest również nazywana eksploracją danych. Jest to jedna z metod analizy danych służąca do wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych przy użyciu baz danych lub narzędzi do eksploracji danych. Kiedyś przekształcał surowe dane w informacje biznesowe. Na rynku obecne są narzędzia Business Intelligence, które służą do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Ogólnie rzecz biorąc, oferuje sposób na wyodrębnienie i zbadanie danych oraz wyprowadzenie wzorców, a wreszcie interpretację danych.
Analiza statystyczna
Analiza statystyczna pokazuje „Co się stało?” wykorzystując dane historyczne w postaci dashboardów. Analiza statystyczna obejmuje zbieranie, analizę, interpretację, prezentację i modelowanie danych. Analizuje zestaw danych lub próbkę danych. Istnieją dwie kategorie tego typu analiz - analiza opisowa i analiza wnioskowa.
Analiza opisowa
analizuje kompletne dane lub próbkę zsumowanych danych liczbowych. Pokazuje średnią i odchylenie dla danych ciągłych, natomiast procent i częstotliwość dla danych jakościowych.
Analiza wnioskowa
analizuje próbkę z pełnych danych. W przypadku tego typu analizy można znaleźć różne wnioski z tych samych danych, wybierając różne próbki.
Analiza diagnostyczna
Analiza diagnostyczna pokazuje „Dlaczego to się stało?” znajdując przyczynę na podstawie wglądu w analizie statystycznej. Ta analiza jest przydatna do identyfikowania wzorców zachowań danych. Jeśli w Twoim procesie biznesowym pojawi się nowy problem, możesz zajrzeć do tej analizy, aby znaleźć podobne wzorce tego problemu. I może mieć szanse na zastosowanie podobnych recept na nowe problemy.
Analiza predykcyjna
Analiza predykcyjna pokazuje, „co może się zdarzyć” na podstawie wcześniejszych danych. Najprostszy przykład analizy danych jest taki, że jeśli w zeszłym roku kupiłam dwie sukienki w oparciu o moje oszczędności, a jeśli w tym roku moja pensja wzrośnie dwukrotnie, to mogę kupić cztery sukienki. Ale oczywiście nie jest to takie proste, bo trzeba pomyśleć o innych okolicznościach, np. Szanse na wzrost cen ubrań w tym roku, a może zamiast sukienek chcesz kupić nowy rower lub kupić dom!
Więc tutaj, ta Analiza tworzy prognozy dotyczące przyszłych wyników na podstawie aktualnych lub przeszłych danych. Prognozowanie to tylko szacunek. Jego dokładność zależy od tego, ile posiadasz szczegółowych informacji i ile w nich kopiesz.
Analiza nakazowa
Analiza nakazowa łączy wgląd we wszystkie poprzednie analizy, aby określić, jakie działanie należy podjąć w związku z bieżącym problemem lub decyzją. Większość firm opartych na danych wykorzystuje analizę preskryptywną, ponieważ analiza predykcyjna i opisowa nie wystarczą, aby poprawić wydajność danych. Na podstawie aktualnych sytuacji i problemów analizują dane i podejmują decyzje.
Proces analizy danych
Proces Analizy Danych to nic innego jak zbieranie informacji za pomocą odpowiedniej aplikacji lub narzędzia, które pozwala na eksplorację danych i znalezienie w nich wzorca. Na podstawie tych informacji i danych możesz podejmować decyzje lub wyciągać ostateczne wnioski.
Analiza danych składa się z następujących faz:
- Zbieranie wymagań dotyczących danych
- Gromadzenie danych
- Czyszczenie danych
- Analiza danych
- Interpretacja danych
- Wizualizacja danych
Zbieranie wymagań dotyczących danych
Przede wszystkim musisz pomyśleć o tym, dlaczego chcesz wykonać tę analizę danych? Wszystko, czego potrzebujesz, aby dowiedzieć się, jaki jest cel lub cel wykonania Analizy danych. Musisz zdecydować, jaki rodzaj analizy danych chcesz wykonać! Na tym etapie musisz zdecydować, co przeanalizować i jak to zmierzyć, musisz zrozumieć, dlaczego prowadzisz dochodzenie i jakie środki musisz zastosować, aby przeprowadzić tę analizę.
Gromadzenie danych
Po zebraniu wymagań uzyskasz jasny obraz tego, jakie rzeczy musisz zmierzyć i jakie powinny być twoje wyniki. Teraz nadszedł czas, aby zebrać dane w oparciu o wymagania. Po zebraniu danych pamiętaj, że zebrane dane muszą zostać przetworzone lub uporządkowane do analizy. Ponieważ zbierałeś dane z różnych źródeł, musisz prowadzić dziennik z datą i źródłem danych.
Czyszczenie danych
Teraz wszystkie zebrane dane mogą nie być przydatne lub nieistotne dla celu analizy, dlatego należy je wyczyścić. Gromadzone dane mogą zawierać zduplikowane rekordy, spacje lub błędy. Dane powinny być wyczyszczone i wolne od błędów. Tę fazę należy wykonać przed analizą, ponieważ w oparciu o czyszczenie danych wynik analizy będzie bliższy oczekiwanemu wynikowi.
Analiza danych
Gdy dane zostaną zebrane, wyczyszczone i przetworzone, są gotowe do analizy. Podczas manipulowania danymi może się okazać, że posiadasz dokładne informacje, których potrzebujesz, lub możesz potrzebować zebrać więcej danych. Na tym etapie możesz korzystać z narzędzi i oprogramowania do analizy danych, które pomogą Ci zrozumieć, zinterpretować i wyciągnąć wnioski na podstawie wymagań.
Interpretacja danych
Po przeanalizowaniu danych nadszedł czas na zinterpretowanie wyników. Możesz wybrać sposób wyrażenia lub przekazania analizy danych, używając po prostu słów lub tabeli lub wykresu. Następnie wykorzystaj wyniki procesu analizy danych, aby zdecydować o najlepszym sposobie postępowania.
Wizualizacja danych
Wizualizacja danych jest bardzo powszechna w życiu codziennym; często pojawiają się w postaci wykresów i wykresów. Innymi słowy, dane przedstawione graficznie, aby ludzki mózg mógł je łatwiej zrozumieć i przetworzyć. Wizualizacja danych często służy do odkrywania nieznanych faktów i trendów. Obserwując relacje i porównując zbiory danych, możesz znaleźć sposób na znalezienie znaczących informacji.
Podsumowanie:
- Analiza danych oznacza proces czyszczenia, przekształcania i modelowania danych w celu uzyskania informacji przydatnych przy podejmowaniu decyzji biznesowych
- Typy analizy danych to analiza tekstowa, statystyczna, diagnostyczna, predykcyjna, nakazowa
- Analiza danych obejmuje gromadzenie wymagań dotyczących danych, gromadzenie danych, czyszczenie danych, analizę danych, interpretację danych, wizualizację danych