Kas yra duomenų analizė?
Duomenų analizė apibrėžiama kaip duomenų valymo, transformavimo ir modeliavimo procesas siekiant rasti naudingos informacijos priimant verslą. Duomenų analizės tikslas - iš duomenų išgauti naudingą informaciją ir priimti sprendimą remiantis duomenų analize.
Paprastas duomenų analizės pavyzdys yra tas, kai kasdieniame gyvenime priimame bet kokį sprendimą galvodami apie tai, kas nutiko paskutinį kartą arba kas nutiks pasirinkus tą konkretų sprendimą. Tai yra ne kas kita, o mūsų praeities ar ateities analizė ir pagal ją priimami sprendimai. Tam mes renkame prisiminimus apie savo praeitį ar svajones apie savo ateitį. Taigi tai yra ne kas kita, o duomenų analizė. Dabar tas pats dalykas, kurį analitikas daro verslo tikslais, vadinamas duomenų analize.
Šioje pamokoje sužinosite:
- Kodėl verta atlikti duomenų analizę?
- Duomenų analizės įrankiai
- Duomenų analizės tipai: technika ir metodai
- Duomenų analizės procesas
Kodėl verta atlikti duomenų analizę?
Norėdami išplėsti savo verslą, kad ir augtumėte savo gyvenime, kartais jums tereikia analizuoti!
Jei jūsų verslas neauga, tuomet jūs turite atsigręžti atgal ir pripažinti savo klaidas bei dar kartą sudaryti planą, nekartodami tų klaidų. Ir net jei jūsų verslas auga, turite tikėtis, kad verslas dar labiau augs. Viskas, ką jums reikia padaryti, tai analizuoti savo verslo duomenis ir verslo procesus.
Duomenų analizės įrankiai
Duomenų analizės priemonės leidžia vartotojams lengviau apdoroti ir manipuliuoti duomenimis, analizuoti duomenų rinkinių ryšius ir koreliacijas, taip pat padeda nustatyti interpretavimo modelius ir tendencijas. Čia yra visas įrankių, naudojamų duomenų analizei atliekant tyrimus, sąrašas.
Duomenų analizės tipai: technika ir metodai
Yra keletas duomenų analizės metodų rūšių, pagrįstų verslu ir technologijomis. Tačiau pagrindiniai duomenų analizės metodai yra šie:
- Teksto analizė
- Statistinė analizė
- Diagnostinė analizė
- Nuspėjama analizė
- Receptinė analizė
Teksto analizė
Teksto analizė dar vadinama duomenų gavyba. Tai yra vienas iš duomenų analizės metodų, norint atrasti didelių duomenų rinkinių modelį naudojant duomenų bazes ar duomenų gavybos įrankius. Jis anksčiau neapdorotus duomenis pavertė verslo informacija. Rinkoje yra verslo žvalgybos įrankių, kurie naudojami priimant strateginius verslo sprendimus. Apskritai tai suteikia galimybę išgauti ir ištirti duomenis, išvestinius modelius ir galiausiai interpretuoti duomenis.
Statistinė analizė
Statistinė analizė rodo „Kas nutiko?“ naudojant ankstesnius duomenis informacijos suvestinių pavidalu. Statistinė analizė apima duomenų rinkimą, analizę, aiškinimą, pateikimą ir modeliavimą. Tai analizuoja duomenų rinkinį arba duomenų pavyzdį. Yra dvi tokio tipo analizės kategorijos - aprašomoji analizė ir išvadinė analizė.
Aprašomoji analizė
analizuoja visus duomenis arba apibendrintų skaitinių duomenų pavyzdį. Tai rodo nenutrūkstamų duomenų vidurkį ir nuokrypį, o kategorinių duomenų procentą ir dažnumą.
Išvadinė analizė
analizuoja imtį iš visų duomenų. Šio tipo analizėje galite rasti skirtingas išvadas iš tų pačių duomenų pasirinkdami skirtingus pavyzdžius.
Diagnostinė analizė
Diagnostinė analizė rodo "Kodėl tai įvyko?" radę priežastį iš įžvalgos, rastos statistinėje analizėje. Ši analizė yra naudinga norint nustatyti duomenų elgesio modelius. Jei jūsų verslo procese iškyla nauja problema, galite pasidomėti šia analize ir rasti panašių tos problemos modelių. Ir tai gali turėti galimybę naudoti panašius receptus naujoms problemoms spręsti.
Nuspėjama analizė
Nuspėjamoji analizė parodo „kas gali nutikti“, naudojant ankstesnius duomenis. Paprasčiausias duomenų analizės pavyzdys yra toks, kaip jei praėjusiais metais nusipirkau dvi sukneles pagal savo santaupas ir jei šiais metais mano atlyginimas padidėja dvigubai, tai galiu nusipirkti keturias sukneles. Bet, žinoma, tai nėra lengva, nes reikia galvoti apie kitas aplinkybes, pvz., Padidėja drabužių kainų tikimybė šiais metais, o gal vietoj suknelių norite nusipirkti naują dviratį, arba jums reikia nusipirkti namą!
Taigi šioje analizėje pateikiamos būsimų rezultatų prognozės, pagrįstos esamais ar ankstesniais duomenimis. Prognozavimas yra tik įvertinimas. Jo tikslumas priklauso nuo to, kiek išsamios informacijos turite ir kiek joje kasate.
Receptinė analizė
Receptinė analizė sujungia visos ankstesnės analizės įžvalgas, kad nustatytų, kokių veiksmų reikia imtis atsižvelgiant į dabartinę problemą ar sprendimą. Dauguma duomenų valdomų įmonių naudoja receptinę analizę, nes prognozinei ir aprašomajai analizei nepakanka, kad pagerėtų duomenų našumas. Remdamiesi esamomis situacijomis ir problemomis, jie analizuoja duomenis ir priima sprendimus.
Duomenų analizės procesas
Duomenų analizė procesas yra nieko, bet rinkti informaciją, naudojant tinkamą taikymą arba įrankis, kuris leidžia jums ištirti duomenis ir rasti modelį į jį. Remdamiesi ta informacija ir duomenimis, galite priimti sprendimus arba gauti galutines išvadas.
Duomenų analizė susideda iš šių etapų:
- Duomenų reikalavimo rinkimas
- Duomenų rinkimas
- Duomenų valymas
- Duomenų analizė
- Duomenų aiškinimas
- Duomenų vizualizavimas
Duomenų reikalavimo rinkimas
Pirmiausia turite pagalvoti, kodėl norite atlikti šią duomenų analizę? Viskas, ko jums reikia norint sužinoti duomenų analizės tikslą ar tikslą. Turite nuspręsti, kokio tipo duomenų analizę norėjote atlikti! Šiame etape turite nuspręsti, ką analizuoti ir kaip tai įvertinti, turite suprasti, kodėl tiriate ir kokias priemones turite naudoti, kad atliktumėte šią analizę.
Duomenų rinkimas
Surinkę reikalavimus, gausite aiškią idėją apie tai, kokius dalykus turite išmatuoti ir kokie turėtų būti jūsų atradimai. Dabar atėjo laikas rinkti duomenis pagal reikalavimus. Kai surinksite savo duomenis, nepamirškite, kad surinkti duomenys turi būti apdoroti arba sutvarkyti analizei. Rinkdami duomenis iš įvairių šaltinių, turite turėti žurnalą su duomenų surinkimo data ir šaltiniu.
Duomenų valymas
Bet kokie surinkti duomenys gali būti nenaudingi ar nesusiję su jūsų analizės tikslu, todėl juos reikia išvalyti. Surinktuose duomenyse gali būti pasikartojančių įrašų, tarpų ar klaidų. Duomenys turėtų būti išvalyti ir be klaidų. Šis etapas turi būti atliktas prieš analizę, nes remiantis duomenų valymu, jūsų analizės rezultatas bus artimesnis numatomam rezultatui.
Duomenų analizė
Surinkus, išvalius ir apdorojus duomenis, jie bus paruošti analizei. Tvarkydami duomenis galite rasti tikslią informaciją, kurios jums reikia, arba jums gali reikėti surinkti daugiau duomenų. Šiame etape galite naudoti duomenų analizės įrankius ir programinę įrangą, kuri padės suprasti, interpretuoti ir padaryti išvadas pagal reikalavimus.
Duomenų aiškinimas
Išanalizavus jūsų duomenis, pagaliau atėjo laikas interpretuoti rezultatus. Galite pasirinkti būdą, kaip išreikšti ar perduoti duomenų analizę, arba galite naudoti tiesiog žodžiais, o gal lentelę ar diagramą. Tada naudokitės savo duomenų analizės proceso rezultatais ir nuspręskite geriausią savo veiksmų planą.
Duomenų vizualizavimas
Duomenų vizualizavimas yra labai įprastas jūsų kasdieniame gyvenime; jie dažnai rodomi diagramų ir grafikų pavidalu. Kitaip tariant, duomenys pateikiami grafiškai, kad žmogaus smegenims būtų lengviau juos suprasti ir apdoroti. Duomenų vizualizacija dažnai naudojama norint sužinoti nežinomus faktus ir tendencijas. Stebėdami santykius ir lygindami duomenų rinkinius, galite rasti būdą, kaip sužinoti prasmingą informaciją.
Santrauka:
- Duomenų analizė reiškia duomenų valymo, transformavimo ir modeliavimo procesą, siekiant rasti naudingos informacijos priimant verslą
- Duomenų analizės tipai yra tekstinė, statistinė, diagnostinė, nuspėjamoji, receptinė analizė
- Duomenų analizę sudaro duomenų reikalavimo rinkimas, duomenų rinkimas, duomenų valymas, duomenų analizė, duomenų aiškinimas, duomenų vizualizavimas
