Какво е анализ на данни?
Анализът на данните се определя като процес на почистване, трансформиране и моделиране на данни за откриване на полезна информация за вземане на бизнес решения. Целта на анализа на данните е да извлече полезна информация от данните и да вземе решение въз основа на анализа на данните.
Един прост пример за анализ на данни е всеки път, когато вземаме някакво решение в ежедневния си живот, като мислим за това какво се е случило миналия път или какво ще се случи, като изберем това конкретно решение. Това не е нищо друго освен анализиране на нашето минало или бъдеще и вземане на решения въз основа на тях. За това събираме спомени от миналото си или мечти за бъдещето си. Така че това не е нищо друго освен анализ на данни. Сега същото нещо, което анализаторът прави за бизнес цели, се нарича Анализ на данни.
В този урок ще научите:
- Защо анализ на данни?
- Инструменти за анализ на данни
- Видове анализ на данни: техники и методи
- Процес на анализ на данни
Защо анализ на данни?
За да разраснете бизнеса си дори и да растете в живота си, понякога всичко, което трябва да направите е да анализирате!
Ако бизнесът ви не расте, тогава трябва да погледнете назад и да признаете грешките си и да направите план отново, без да повтаряте тези грешки. И дори ако вашият бизнес расте, тогава трябва да очаквате с нетърпение да накарате бизнеса да расте повече. Всичко, което трябва да направите, е да анализирате своите бизнес данни и бизнес процеси.
Инструменти за анализ на данни
Инструментите за анализ на данните улесняват потребителите да обработват и манипулират данни, да анализират връзките и корелациите между наборите данни, а също така помага да се идентифицират модели и тенденции за интерпретация. Ето пълен списък с инструменти, използвани за анализ на данните в научните изследвания.
Видове анализ на данни: техники и методи
Има няколко вида техники за анализ на данни , които съществуват въз основа на бизнес и технологии. Основните методи за анализ на данни обаче са:
- Анализ на текст
- Статистически анализ
- Диагностичен анализ
- Прогнозен анализ
- Предписателен анализ
Анализ на текст
Анализът на текст се нарича още Data Mining. Това е един от методите за анализ на данни за откриване на модел в големи масиви от данни, използвайки бази данни или инструменти за извличане на данни. Използва се за трансформиране на сурови данни в бизнес информация. Инструментите за бизнес разузнаване присъстват на пазара, който се използва за вземане на стратегически бизнес решения. Като цяло той предлага начин за извличане и изследване на данни и извеждане на модели и накрая интерпретация на данните.
Статистически анализ
Статистическият анализ показва "Какво се случи?" чрез използване на минали данни под формата на табла. Статистическият анализ включва събиране, анализ, интерпретация, представяне и моделиране на данни. Той анализира набор от данни или извадка от данни. Има две категории от този тип анализ - описателен анализ и инференционен анализ.
Описателен анализ
анализира пълни данни или извадка от обобщени цифрови данни. Той показва средно и отклонение за непрекъснати данни, докато процент и честота за категорични данни.
Изводен анализ
анализира проба от пълни данни. В този тип Анализ можете да намерите различни заключения от едни и същи данни, като изберете различни проби.
Диагностичен анализ
Диагностичният анализ показва "Защо се случи?" чрез намиране на причината от прозрението, намерено в статистическия анализ. Този анализ е полезен за идентифициране на модели на поведение на данните. Ако във вашия бизнес процес пристигне нов проблем, можете да разгледате този анализ, за да намерите подобни модели на този проблем. И може да има шансове да използва подобни рецепти за новите проблеми.
Прогнозен анализ
Прогнозният анализ показва „какво е вероятно да се случи“, като се използват предишни данни. Най-простият пример за анализ на данни е като ако миналата година си купих две рокли въз основа на спестяванията си и ако тази година заплатата ми се увеличи двойно, тогава мога да си купя четири рокли. Но, разбира се, не е лесно по този начин, защото трябва да помислите за други обстоятелства, като шансовете за цените на дрехите да се увеличат тази година или може би вместо рокли искате да си купите нов мотор, или трябва да си купите къща!
И така, този анализ прави прогнози за бъдещи резултати въз основа на настоящи или минали данни. Прогнозирането е само приблизителна оценка. Точността му се основава на това колко подробна информация имате и колко ровите в нея.
Предписателен анализ
Prescriptive Analysis съчетава прозрението от всички предишни Анализи, за да определи кое действие да предприеме в даден проблем или решение. Повечето компании, управлявани от данни, използват предписващ анализ, тъй като предсказуващият и описателният анализ не са достатъчни за подобряване на ефективността на данните. Въз основа на текущите ситуации и проблеми те анализират данните и вземат решения.
Процес на анализ на данни
Процесът на анализ на данни не е нищо друго освен събиране на информация чрез използване на подходящо приложение или инструмент, който ви позволява да изследвате данните и да намерите модел в тях. Въз основа на тази информация и данни можете да вземате решения или да получавате окончателни заключения.
Анализът на данните се състои от следните фази:
- Събиране на изисквания за данни
- Събиране на данни
- Почистване на данни
- Анализ на данни
- Интерпретация на данни
- Визуализация на данни
Събиране на изисквания за данни
На първо място, трябва да помислите защо искате да направите този анализ на данните? Всичко, от което се нуждаете, за да разберете целта или целта на извършването на Анализ на данните. Трябва да решите какъв тип анализ на данни сте искали да направите! На този етап трябва да решите какво да анализирате и как да го измерите, трябва да разберете защо разследвате и какви мерки трябва да използвате, за да направите този анализ.
Събиране на данни
След събирането на изискванията ще получите ясна представа за това какви неща трябва да измерите и какви трябва да бъдат вашите констатации. Сега е време да съберете данните си въз основа на изискванията. След като съберете данните си, не забравяйте, че събраните данни трябва да бъдат обработени или организирани за анализ. Тъй като сте събирали данни от различни източници, трябва да водите дневник с дата на събиране и източник на данните.
Почистване на данни
Сега каквито и данни да са събрани, може да не са полезни или неподходящи за вашата цел на анализа, поради което те трябва да бъдат почистени. Данните, които се събират, могат да съдържат дублирани записи, пропуски или грешки. Данните трябва да бъдат почистени и без грешки. Тази фаза трябва да се направи преди Анализ, тъй като въз основа на почистването на данните, изходът Ви от Анализ ще бъде по-близо до очаквания резултат.
Анализ на данни
След като данните бъдат събрани, почистени и обработени, те са готови за анализ. Докато манипулирате данни, може да откриете, че имате точната информация, от която се нуждаете, или може да се наложи да съберете повече данни. По време на тази фаза можете да използвате инструменти и софтуер за анализ на данни, които ще ви помогнат да разберете, интерпретирате и изведете заключения въз основа на изискванията.
Интерпретация на данни
След като анализирате данните си, най-накрая е време да интерпретирате резултатите си. Можете да изберете начина за изразяване или комуникация на вашия анализ на данни, или можете да използвате просто с думи, или може би таблица или диаграма. След това използвайте резултатите от процеса на анализ на данните, за да решите най-добрия начин на действие.
Визуализация на данни
Визуализирането на данни е много често във всекидневния ви живот; те често се появяват под формата на диаграми и графики. С други думи, данните са показани графично, за да бъде по-лесно за човешкия мозък да ги разбере и обработи. Визуализацията на данни често се използва за откриване на неизвестни факти и тенденции. Като наблюдавате взаимоотношенията и сравнявате набори от данни, можете да намерите начин да намерите значима информация.
Резюме:
- Анализът на данни означава процес на почистване, трансформиране и моделиране на данни, за да се открие полезна информация за вземане на бизнес решения
- Видовете анализ на данни са текстов, статистически, диагностичен, предсказуем, предписващ анализ
- Анализът на данни се състои от събиране на данни, събиране на данни, почистване на данни, анализ на данни, интерпретация на данни, визуализация на данни