Що таке аналіз даних?
Аналіз даних визначається як процес очищення, перетворення та моделювання даних для виявлення корисної інформації для прийняття ділових рішень. Метою аналізу даних є отримання корисної інформації з даних та прийняття рішення на основі аналізу даних.
Простий приклад аналізу даних - це коли ми приймаємо якесь рішення в нашому повсякденному житті, думаючи про те, що сталося минулого разу, або що станеться, вибравши саме це рішення. Це не що інше, як аналіз нашого минулого чи майбутнього та прийняття рішень на основі них. Для цього ми збираємо спогади про своє минуле або мрії про наше майбутнє. Тож це не що інше, як аналіз даних. Зараз те саме, що робить аналітик для комерційних цілей, називається Аналіз даних.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь:
- Чому аналіз даних?
- Інструменти аналізу даних
- Види аналізу даних: прийоми та методи
- Процес аналізу даних
Чому аналіз даних?
Щоб розвивати свій бізнес, навіть рости у своєму житті, іноді все, що вам потрібно зробити, це аналіз!
Якщо ваш бізнес не розвивається, вам доведеться озирнутися назад, визнати свої помилки і скласти план знову, не повторюючи цих помилок. І навіть якщо ваш бізнес зростає, вам доведеться з нетерпінням чекати, щоб бізнес зростав ще більше. Все, що вам потрібно зробити, це проаналізувати ваші бізнес-дані та бізнес-процеси.
Інструменти аналізу даних
Інструменти аналізу даних полегшують користувачам обробку даних і маніпулювання ними, аналіз взаємозв’язків та кореляцій між наборами даних, а також допомагає виявити закономірності та тенденції інтерпретації. Ось повний перелік інструментів, що використовуються для аналізу даних у дослідженнях.
Види аналізу даних: прийоми та методи
Існує кілька типів методів аналізу даних , які існують на основі бізнесу та технологій. Однак основними методами аналізу даних є:
- Аналіз тексту
- Статистичний аналіз
- Діагностичний аналіз
- Прогностичний аналіз
- Давній аналіз
Аналіз тексту
Аналіз тексту також називають видобутком даних. Це один із методів аналізу даних, щоб виявити закономірність у великих наборах даних за допомогою баз даних або інструментів аналізу даних. Раніше він трансформував необроблені дані у ділову інформацію. Інструменти бізнес-аналітики присутні на ринку, який використовується для прийняття стратегічних бізнес-рішень. Загалом він пропонує спосіб вилучення та вивчення даних та виведення шаблонів і, нарешті, інтерпретацію даних.
Статистичний аналіз
Статистичний аналіз показує "Що сталося?" за допомогою минулих даних у формі інформаційних панелей. Статистичний аналіз включає збір, аналіз, інтерпретацію, представлення та моделювання даних. Він аналізує набір даних або зразок даних. Існує дві категорії цього типу аналізу - описовий аналіз та інференційний аналіз.
Описовий аналіз
аналізує повні дані або зразок узагальнених числових даних. Він показує середнє значення та відхилення для безперервних даних, тоді як відсоток та частота для категоріальних даних.
Інференційний аналіз
аналізує зразок із повних даних. У цьому типі аналізу ви можете знайти різні висновки з тих самих даних, вибравши різні вибірки.
Діагностичний аналіз
Діагностичний аналіз показує "Чому це сталося?" знаходячи причину на основі аналізу статистичного аналізу. Цей аналіз корисний для виявлення моделей поведінки даних. Якщо у вашому бізнес-процесі з’являється нова проблема, ви можете заглянути в цей Аналіз, щоб знайти подібні закономірності цієї проблеми. І у нього можуть бути шанси використовувати подібні рецепти для нових проблем.
Прогностичний аналіз
Прогнозивний аналіз показує, "що може статися", використовуючи попередні дані. Найпростіший приклад аналізу даних - це те, якби минулого року я купив дві сукні на основі своїх заощаджень, а якщо цього року моя зарплата зросла вдвічі, то я можу купити чотири сукні. Але, звичайно, це непросто, оскільки вам доводиться думати про інші обставини, такі як шанси на зростання ціни на одяг цього року, або, можливо, замість суконь ви хочете придбати новий велосипед, або вам потрібно купити будинок!
Отже, цей Аналіз робить прогнози щодо майбутніх результатів на основі поточних чи минулих даних. Прогнозування - це лише оцінка. Його точність залежить від того, скільки у вас детальної інформації і скільки ви в ній копаєте.
Давній аналіз
Аналіз приписів поєднує уявлення з усіх попередніх аналізів, щоб визначити, які дії вжити для поточної проблеми чи рішення. Більшість компаній, що керуються даними, використовують рецептурний аналіз, оскільки прогнозного та описового аналізу недостатньо для підвищення продуктивності даних. Спираючись на поточні ситуації та проблеми, вони аналізують дані та приймають рішення.
Процес аналізу даних
Процес аналізу даних - це не що інше, як збір інформації за допомогою відповідної програми або інструменту, який дозволяє досліджувати дані та знаходити в них шаблон. Виходячи з цієї інформації та даних, ви можете приймати рішення або отримувати остаточні висновки.
Аналіз даних складається з наступних етапів:
- Збір вимог до даних
- Збір даних
- Очищення даних
- Аналіз даних
- Інтерпретація даних
- Візуалізація даних
Збір вимог до даних
Перш за все, вам слід подумати, чому ви хочете зробити цей аналіз даних? Все, що вам потрібно, щоб з’ясувати мету або мету проведення аналізу даних. Ви повинні вирішити, який тип аналізу даних ви хотіли зробити! На цьому етапі ви повинні вирішити, що аналізувати і як це виміряти, ви повинні розуміти, для чого ви проводите розслідування та які заходи ви повинні використовувати для цього аналізу.
Збір даних
Після збору вимог ви отримаєте чітке уявлення про те, які речі ви повинні виміряти, і якими мають бути ваші висновки. Тепер настав час збирати ваші дані на основі вимог. Збираючи свої дані, пам’ятайте, що зібрані дані повинні бути оброблені або організовані для аналізу. Оскільки ви збирали дані з різних джерел, вам доведеться вести журнал із датою збору та джерелом даних.
Очищення даних
Тепер будь-які дані, які збираються, можуть бути не корисними або несуттєвими для вашої мети Аналізу, отже, їх слід очистити. Дані, які збираються, можуть містити повторювані записи, пробіли або помилки. Дані повинні бути очищені без помилок. Цю фазу необхідно виконати перед Аналізом, оскільки на основі очищення даних результати Аналізу будуть ближчими до очікуваних результатів.
Аналіз даних
Після збору, очищення та обробки даних вони готові до аналізу. Під час маніпулювання даними ви можете виявити, що у вас є точна інформація, яка вам потрібна, або вам може знадобитися зібрати більше даних. На цьому етапі ви можете використовувати інструменти та програмне забезпечення для аналізу даних, які допоможуть вам зрозуміти, інтерпретувати та зробити висновки на основі вимог.
Інтерпретація даних
Проаналізувавши ваші дані, нарешті настав час інтерпретувати ваші результати. Ви можете обрати спосіб вираження або передачі аналізу даних, або просто використовувати слова, або таблицю чи діаграму. Потім використовуйте результати процесу аналізу даних, щоб визначити найкращий напрямок дій.
Візуалізація даних
Візуалізація даних дуже поширена у вашому повсякденному житті; вони часто виступають у вигляді діаграм та графіків. Іншими словами, дані відображаються графічно, щоб людському мозку було легше їх зрозуміти та обробити. Візуалізація даних часто використовується для виявлення невідомих фактів та тенденцій. Спостерігаючи за взаємозв'язками та порівнюючи масиви даних, ви можете знайти спосіб знайти значущу інформацію.
Короткий зміст:
- Аналіз даних означає процес очищення, перетворення та моделювання даних для виявлення корисної інформації для прийняття ділових рішень
- Видами аналізу даних є текстовий, статистичний, діагностичний, прогнозний, рецептурний аналіз
- Аналіз даних складається із збору вимог до даних, збору даних, очищення даних, аналізу даних, інтерпретації даних, візуалізації даних