Ce este analiza datelor?
Analiza datelor este definită ca un proces de curățare, transformare și modelare a datelor pentru a descoperi informații utile pentru luarea deciziilor de afaceri. Scopul Analizei datelor este de a extrage informații utile din date și de a lua decizia pe baza analizei datelor.
Un exemplu simplu de analiză a datelor este că, de fiecare dată când luăm orice decizie în viața noastră de zi cu zi, ne gândim la ce s-a întâmplat ultima dată sau la ce se va întâmpla prin alegerea acelei decizii. Aceasta nu este altceva decât să ne analizăm trecutul sau viitorul și să luăm decizii pe baza acestuia. Pentru aceasta, adunăm amintiri din trecutul nostru sau visele despre viitorul nostru. Deci, asta nu este altceva decât analiza datelor. Acum, același lucru pe care îl face analistul în scopuri comerciale, se numește Analiza datelor.
În acest tutorial, veți învăța:
- De ce analiza datelor?
- Instrumente de analiză a datelor
- Tipuri de analiză a datelor: tehnici și metode
- Procesul de analiză a datelor
De ce analiza datelor?
Pentru a-ți dezvolta afacerea chiar și pentru a crește în viața ta, uneori tot ce trebuie să faci este Analiză!
Dacă afacerea dvs. nu crește, atunci trebuie să vă uitați înapoi și să vă recunoașteți greșelile și să faceți din nou un plan, fără a repeta aceste greșeli. Și chiar dacă afacerea dvs. crește, atunci trebuie să așteptați cu nerăbdare să faceți afacerea să crească mai mult. Tot ce trebuie să faceți este să vă analizați datele de afaceri și procesele de afaceri.
Instrumente de analiză a datelor
Instrumentele de analiză a datelor facilitează procesarea și manipularea datelor de către utilizatori, analizează relațiile și corelațiile dintre seturile de date și, de asemenea, ajută la identificarea tiparelor și tendințelor de interpretare. Iată o listă completă a instrumentelor utilizate pentru analiza datelor în cercetare.
Tipuri de analiză a datelor: tehnici și metode
Există mai multe tipuri de tehnici de analiză a datelor care există bazate pe afaceri și tehnologie. Cu toate acestea, principalele metode de analiză a datelor sunt:
- Analiza textului
- Analize statistice
- Analiza diagnosticului
- Analiza predictivă
- Analiza prescriptivă
Analiza textului
Analiza textului este, de asemenea, denumită Data Mining. Este una dintre metodele de analiză a datelor pentru a descoperi un model în seturi mari de date folosind baze de date sau instrumente de extragere a datelor. Obișnuia să transforme datele brute în informații comerciale. Instrumentele de Business Intelligence sunt prezente pe piață, care sunt utilizate pentru a lua decizii strategice de afaceri. În general, oferă o modalitate de a extrage și examina date și modele de derivare și, în cele din urmă, interpretarea datelor.
Analize statistice
Analiza statistică arată „Ce se întâmplă?” prin utilizarea datelor anterioare sub formă de tablouri de bord. Analiza statistică include colectarea, analiza, interpretarea, prezentarea și modelarea datelor. Acesta analizează un set de date sau un eșantion de date. Există două categorii ale acestui tip de analiză - Analiza descriptivă și analiza inferențială.
Analiza descriptivă
analizează date complete sau un eșantion de date numerice rezumate. Acesta arată media și abaterea pentru datele continue, în timp ce procentul și frecvența pentru datele categorice.
Analiza inferențială
analizează eșantionul din date complete. În acest tip de analiză, puteți găsi concluzii diferite din aceleași date selectând eșantioane diferite.
Analiza diagnosticului
Analiza de diagnostic arată „De ce s-a întâmplat?” prin găsirea cauzei din perspectiva găsită în Analiza statistică. Această analiză este utilă pentru a identifica tiparele de comportament ale datelor. Dacă apare o nouă problemă în procesul dvs. de afaceri, atunci puteți analiza această analiză pentru a găsi modele similare ale acestei probleme. Și poate avea șanse să folosească rețete similare pentru noile probleme.
Analiza predictivă
Analiza predictivă arată „ceea ce este posibil să se întâmple” prin utilizarea datelor anterioare. Cel mai simplu exemplu de analiză a datelor este ca și cum anul trecut am cumpărat două rochii pe baza economiilor mele și dacă anul acesta salariul meu crește dublu, atunci pot cumpăra patru rochii. Dar, desigur, nu este ușor așa pentru că trebuie să vă gândiți la alte circumstanțe, cum ar fi șansele ca prețurile la haine să crească anul acesta sau poate în loc de rochii doriți să cumpărați o bicicletă nouă sau trebuie să cumpărați o casă!
Deci, aici, această analiză face predicții despre rezultatele viitoare pe baza datelor actuale sau anterioare. Prognoza este doar o estimare. Acuratețea sa se bazează pe câtă informație detaliată aveți și cât săpați în ele.
Analiza prescriptivă
Analiza prescriptivă combină informațiile din toate analizele anterioare pentru a determina ce acțiune trebuie luată într-o problemă sau decizie curentă. Majoritatea companiilor bazate pe date utilizează Analiza Prescriptivă, deoarece Analiza predictivă și descriptivă nu sunt suficiente pentru a îmbunătăți performanța datelor. Pe baza situațiilor și problemelor actuale, aceștia analizează datele și iau decizii.
Procesul de analiză a datelor
Procesul de analiză a datelor nu este altceva decât strângerea de informații prin utilizarea unei aplicații corespunzătoare sau un instrument care vă permite să explorați datele și de a găsi un model în ea. Pe baza acestor informații și date, puteți lua decizii sau puteți obține concluzii finale.
Analiza datelor constă din următoarele faze:
- Colectarea cerințelor de date
- Colectare de date
- Curățarea datelor
- Analiza datelor
- Interpretarea datelor
- Vizualizarea datelor
Colectarea cerințelor de date
În primul rând, trebuie să vă gândiți de ce doriți să faceți această analiză a datelor? Tot ce aveți nevoie pentru a afla scopul sau scopul efectuării analizei datelor. Trebuie să decideți ce tip de analiză de date doriți să faceți! În această fază, trebuie să decideți ce să analizați și cum să îl măsurați, trebuie să înțelegeți de ce investigați și ce măsuri trebuie să utilizați pentru a face această analiză.
Colectare de date
După colectarea cerințelor, veți avea o idee clară despre ce lucruri trebuie să măsurați și care ar trebui să fie concluziile dvs. Acum este timpul să colectați datele pe baza cerințelor. După ce colectați datele, amintiți-vă că datele colectate trebuie procesate sau organizate pentru analiză. Pe măsură ce ați colectat date din diferite surse, trebuie să păstrați un jurnal cu data de colectare și sursa datelor.
Curățarea datelor
Acum, orice date colectate ar putea să nu fie utile sau irelevante pentru scopul dvs. de analiză, prin urmare ar trebui curățate. Datele colectate pot conține înregistrări duplicate, spații albe sau erori. Datele trebuie curățate și fără erori. Această fază trebuie făcută înainte de analiză, deoarece pe baza curățării datelor, rezultatul analizei va fi mai aproape de rezultatul așteptat.
Analiza datelor
Odată ce datele sunt colectate, curățate și procesate, acestea sunt gata pentru analiză. Pe măsură ce manipulați datele, este posibil să constatați că aveți informațiile exacte de care aveți nevoie sau poate că va trebui să colectați mai multe date. În această fază, puteți utiliza instrumente și software de analiză a datelor care vă vor ajuta să înțelegeți, să interpretați și să obțineți concluzii pe baza cerințelor.
Interpretarea datelor
După ce v-am analizat datele, este în sfârșit timpul să vă interpretați rezultatele. Puteți alege modalitatea de a vă exprima sau de a comunica analiza datelor, fie o puteți folosi pur și simplu în cuvinte sau poate într-un tabel sau grafic. Apoi utilizați rezultatele procesului de analiză a datelor pentru a decide cea mai bună acțiune.
Vizualizarea datelor
Vizualizarea datelor este foarte frecventă în viața de zi cu zi; apar adesea sub formă de diagrame și grafice. Cu alte cuvinte, datele sunt prezentate grafic, astfel încât creierului uman îi va fi mai ușor să o înțeleagă și să o proceseze. Vizualizarea datelor este adesea folosită pentru a descoperi fapte și tendințe necunoscute. Observând relațiile și comparând seturile de date, puteți găsi o modalitate de a afla informații semnificative.
Rezumat:
- Analiza datelor înseamnă un proces de curățare, transformare și modelare a datelor pentru a descoperi informații utile pentru luarea deciziilor de afaceri
- Tipurile de analiză a datelor sunt analize text, statistice, diagnostice, predictive, prescriptive
- Analiza datelor constă în colectarea datelor, colectarea datelor, curățarea datelor, analiza datelor, interpretarea datelor, vizualizarea datelor