Что такое анализ данных?
Анализ данных определяется как процесс очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации для принятия бизнес-решений. Целью анализа данных является извлечение полезной информации из данных и принятие решения на основе анализа данных.
Простой пример анализа данных - всякий раз, когда мы принимаем какое-либо решение в повседневной жизни, размышляя о том, что произошло в прошлый раз, или о том, что произойдет, выбирая это конкретное решение. Это не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе. Для этого мы собираем воспоминания о нашем прошлом или мечты о нашем будущем. Так что это не что иное, как анализ данных. То же самое, что аналитик делает для бизнес-целей, называется анализом данных.
В этом руководстве вы узнаете:
- Почему анализ данных?
- Инструменты анализа данных
- Типы анализа данных: методы и методы
- Процесс анализа данных
Почему анализ данных?
Чтобы вырасти свой бизнес даже для того, чтобы расти в своей жизни, иногда все, что вам нужно, - это анализ!
Если ваш бизнес не растет, вам нужно оглянуться назад, признать свои ошибки и снова составить план, не повторяя этих ошибок. И даже если ваш бизнес растет, вы должны рассчитывать на его дальнейший рост. Все, что вам нужно сделать, это проанализировать свои бизнес-данные и бизнес-процессы.
Инструменты анализа данных
Инструменты анализа данных упрощают пользователям обработку данных и манипулирование ими, анализ взаимосвязей и корреляций между наборами данных, а также помогают выявлять закономерности и тенденции для интерпретации. Вот полный список инструментов, используемых для анализа данных в исследованиях.
Типы анализа данных: методы и методы
Существует несколько типов методов анализа данных , основанных на бизнесе и технологиях. Однако основными методами анализа данных являются:
- Текстовый анализ
- Статистический анализ
- Диагностический анализ
- Прогнозный анализ
- Предписывающий анализ
Текстовый анализ
Анализ текста также называется интеллектуальным анализом данных. Это один из методов анализа данных для обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием баз данных или инструментов интеллектуального анализа данных. Он использовался для преобразования необработанных данных в бизнес-информацию. На рынке присутствуют инструменты бизнес-аналитики, которые используются для принятия стратегических бизнес-решений. В целом он предлагает способ извлечения и изучения данных, а также построения закономерностей и, наконец, интерпретации данных.
Статистический анализ
Статистический анализ показывает: «Что случилось?» используя прошлые данные в виде информационных панелей. Статистический анализ включает сбор, анализ, интерпретацию, представление и моделирование данных. Он анализирует набор данных или выборку данных. Есть две категории этого типа анализа - описательный анализ и анализ выводов.
Описательный анализ
анализирует полные данные или выборку обобщенных числовых данных. Он показывает среднее значение и отклонение для непрерывных данных, тогда как процент и частота для категориальных данных.
Логический анализ
анализирует образец из полных данных. В этом типе анализа вы можете делать разные выводы из одних и тех же данных, выбирая разные образцы.
Диагностический анализ
Диагностический анализ показывает "Почему это произошло?" найдя причину на основе результатов статистического анализа. Этот анализ полезен для выявления моделей поведения данных. Если в вашем бизнес-процессе появляется новая проблема, вы можете изучить этот Анализ, чтобы найти похожие модели этой проблемы. И у него могут быть шансы использовать аналогичные рецепты для решения новых проблем.
Прогнозный анализ
Прогнозный анализ показывает, «что может произойти», используя предыдущие данные. Самый простой пример анализа данных: если в прошлом году я купил два платья на основе своих сбережений, и если в этом году моя зарплата увеличится вдвое, то я могу купить четыре платья. Но, конечно, это непросто, потому что вам нужно подумать о других обстоятельствах, например, о шансах повышения цен на одежду в этом году, или, может быть, вместо платьев вы хотите купить новый велосипед или вам нужно купить дом!
Итак, этот анализ делает прогнозы будущих результатов на основе текущих или прошлых данных. Прогноз - это всего лишь оценка. Его точность зависит от того, сколько подробной информации у вас есть и сколько вы в ней копаетесь.
Предписывающий анализ
Предписывающий анализ объединяет выводы из всего предыдущего анализа, чтобы определить, какое действие следует предпринять в отношении текущей проблемы или решения. Большинство компаний, управляемых данными, используют предписывающий анализ, поскольку прогнозного и описательного анализа недостаточно для повышения производительности данных. Исходя из текущих ситуаций и проблем, они анализируют данные и принимают решения.
Процесс анализа данных
Процесс анализа данных - это не что иное, как сбор информации с помощью подходящего приложения или инструмента, который позволяет вам исследовать данные и находить в них закономерность. На основе этой информации и данных вы можете принимать решения или делать окончательные выводы.
Анализ данных состоит из следующих этапов:
- Сбор требований к данным
- Сбор информации
- Очистка данных
- Анализ данных
- Интерпретация данных
- Визуализация данных
Сбор требований к данным
Прежде всего, вы должны подумать, почему вы хотите проводить этот анализ данных? Все, что вам нужно, чтобы узнать цель или цель анализа данных. Вы должны решить, какой тип анализа данных вы хотите провести! На этом этапе вы должны решить, что анализировать и как это измерять, вы должны понять, почему вы исследуете, и какие меры вы должны использовать для проведения этого анализа.
Сбор информации
После сбора требований вы получите четкое представление о том, что вам нужно измерить и каковы должны быть ваши выводы. Пришло время собрать данные в соответствии с требованиями. После сбора данных помните, что собранные данные необходимо обработать или организовать для анализа. Поскольку вы собирали данные из различных источников, вам необходимо вести журнал с датой сбора и источником данных.
Очистка данных
Собранные данные могут оказаться бесполезными или неуместными для вашей цели анализа, поэтому их следует очистить. Собираемые данные могут содержать повторяющиеся записи, пробелы или ошибки. Данные должны быть чистыми и безошибочными. Этот этап необходимо выполнить перед анализом, потому что на основе очистки данных результат анализа будет ближе к ожидаемому результату.
Анализ данных
После того, как данные собраны, очищены и обработаны, они готовы к анализу. По мере того, как вы манипулируете данными, вы можете обнаружить, что у вас есть точная информация, которая вам нужна, или вам может потребоваться собрать больше данных. На этом этапе вы можете использовать инструменты и программное обеспечение для анализа данных, которые помогут вам понять, интерпретировать и делать выводы на основе требований.
Интерпретация данных
После анализа ваших данных, наконец, пришло время интерпретировать ваши результаты. Вы можете выбрать способ выразить или передать свой анализ данных: вы можете использовать его просто словами или, возможно, в виде таблицы или диаграммы. Затем используйте результаты процесса анализа данных, чтобы выбрать лучший курс действий.
Визуализация данных
Визуализация данных очень распространена в вашей повседневной жизни; они часто появляются в виде диаграмм и графиков. Другими словами, данные отображаются графически, чтобы человеческому мозгу было легче их понять и обработать. Визуализация данных часто используется для обнаружения неизвестных фактов и тенденций. Наблюдая за взаимосвязями и сравнивая наборы данных, вы можете найти способ найти значимую информацию.
Резюме:
- Анализ данных означает процесс очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации для принятия бизнес-решений.
- Типы анализа данных: текстовый, статистический, диагностический, прогнозный, предписывающий.
- Анализ данных состоит из сбора требований к данным, сбора данных, очистки данных, анализа данных, интерпретации данных, визуализации данных.