Mi az adatelemzés?
Az adatelemzés az adatok tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata, amely hasznos információkat fedez fel az üzleti döntéshozatalhoz. Az adatelemzés célja hasznos információk kinyerése az adatokból és az adatelemzésen alapuló döntés meghozatala.
Az adatelemzés egyszerű példája, amikor a mindennapi életünk során bármilyen döntést hozunk, ha arra gondolunk, hogy mi történt legutóbb, vagy mi fog történni az adott döntés kiválasztásával. Ez nem más, mint a múltunk vagy a jövőnk elemzése és az alapján történő döntéshozatal. Ehhez emlékeinket gyűjtjük múltunkról vagy jövőnkről szóló álmainkról. Tehát ez nem más, mint adatelemzés. Most ugyanazt, amit az elemző üzleti célokra tesz, Data Analysis néven hívják.
Ebben az oktatóanyagban megtudhatja:
- Miért kell az adatelemzést?
- Adatelemző eszközök
- Az adatelemzés típusai: technikák és módszerek
- Adatok elemzési folyamata
Miért kell az adatelemzést?
Ahhoz, hogy vállalkozását még életében is növekedhesse, néha csak az Elemzést kell tennie!
Ha vállalkozása nem növekszik, akkor vissza kell tekintenie és tudomásul kell vennie hibáit, és újra meg kell készítenie a tervet anélkül, hogy megismételné ezeket a hibákat. És még akkor is, ha vállalkozása növekszik, akkor várom, hogy az üzlet tovább növekedjen. Mindössze annyit kell tennie, hogy elemezze üzleti adatait és üzleti folyamatait.
Adatelemző eszközök
Az adatelemző eszközök megkönnyítik a felhasználók számára az adatok feldolgozását és manipulálását, az adatkészletek közötti kapcsolatok és összefüggések elemzését, és segítenek az értelmezési minták és trendek azonosításában is. Itt található a kutatási adatok elemzéséhez használt eszközök teljes listája.
Az adatelemzés típusai: technikák és módszerek
Számos adatelemzési technika létezik, amelyek üzleti és technológiai alapon léteznek. A főbb adatelemzési módszerek azonban a következők:
- Szövegelemzés
- Statisztikai analízis
- Diagnosztikai elemzés
- Prediktív elemzés
- Vényköteles elemzés
Szövegelemzés
A szövegelemzést Data Mining néven is emlegetik. Az adatelemzés egyik módszere a nagy adatkészletek mintájának felfedezése adatbázisok vagy adatbányászati eszközök segítségével. A nyers adatokat üzleti információkká alakította. Az üzleti intelligencia eszközei jelen vannak a piacon, amelyet stratégiai üzleti döntések meghozatalára használnak. Összességében módot kínál az adatok kinyerésére és vizsgálatára, valamint a levezetési mintákra és végül az adatok értelmezésére.
Statisztikai analízis
A statisztikai elemzés azt mutatja, hogy "Mi történik?" a múltbeli adatok irányítópultok formájában történő felhasználásával. A statisztikai elemzés magában foglalja az adatok gyűjtését, elemzését, értelmezését, bemutatását és modellezését. Elemez egy adatsort vagy egy adatmintát. Az elemzésnek két kategóriája van - leíró elemzés és következtetési elemzés.
Leíró elemzés
elemzi a teljes adatot vagy az összesített numerikus adatok mintáját. Ez a folyamatos adatok átlagát és eltérését mutatja, míg a kategorikus adatok százalékát és gyakoriságát.
Következtetéses elemzés
a teljes adatok alapján elemzi a mintát. Az ilyen típusú elemzésben különböző minták kiválasztásával ugyanazon adatokból különböző következtetéseket találhat.
Diagnosztikai elemzés
A diagnosztikai elemzés azt mutatja: "Miért történt?" a statisztikai elemzésben található betekintés okának megkeresésével. Ez az elemzés hasznos az adatok viselkedési mintáinak azonosításához. Ha új probléma érkezik az üzleti folyamatba, akkor ennek az elemzésnek a segítségével megvizsgálhatja a probléma hasonló mintáit. Esélye lehet, hogy hasonló recepteket alkalmaz az új problémákra.
Prediktív elemzés
A prediktív elemzés megmutatja, hogy „mi fog történni” a korábbi adatok felhasználásával. A legegyszerűbb adatelemzési példa olyan, mintha tavaly két ruhát vásároltam volna megtakarításaim alapján, és ha idén a fizetésem duplájára nő, akkor négy ruhát vehetek. De természetesen ez nem könnyű így, mert más körülményekre is gondolnia kell, például az, hogy a ruhák árának esélye nőtt ebben az évben, vagy esetleg ruhák helyett új kerékpárt szeretne vásárolni, vagy házat kell vásárolnia!
Tehát itt ez az elemzés előrejelzéseket készít a jövőbeli eredményekről a jelenlegi vagy korábbi adatok alapján. Az előrejelzés csak becslés. Pontossága azon alapul, hogy mennyi részletes információval rendelkezik és mennyit ás bele.
Vényköteles elemzés
A vényköteles elemzés az összes korábbi elemzés betekintését ötvözi annak meghatározásához, hogy mely aktuális problémát vagy döntést kell végrehajtania. Az adatközpontú vállalatok többsége azért használja a vényköteles elemzést, mert a prediktív és a leíró elemzés nem elegendő az adatok teljesítményének javításához. A jelenlegi helyzetek és problémák alapján elemzik az adatokat és döntéseket hoznak.
Adatok elemzési folyamata
Az adatelemzési folyamat nem más, mint információgyűjtés egy megfelelő alkalmazás vagy eszköz használatával, amely lehetővé teszi az adatok feltárását és mintázat megtalálását. Ezen információk és adatok alapján döntéseket hozhat, vagy végső következtetéseket vonhat le.
Az adatelemzés a következő szakaszokból áll:
- Adatszükséglet-gyűjtés
- Adatgyűjtés
- Adattisztítás
- Adatelemzés
- Adatok értelmezése
- Adatmegjelenítés
Adatszükséglet-gyűjtés
Először is el kell gondolkodnia azon, hogy miért szeretné elvégezni ezt az adatelemzést? Mindössze annyit kell tennie, hogy megtudja az adatok elemzésének célját vagy célját. El kell döntenie, hogy melyik típusú adatelemzést kívánja elvégezni! Ebben a szakaszban el kell döntenie, hogy mit elemezzen és hogyan mérjen, meg kell értenie, miért vizsgálja és milyen intézkedéseket kell tennie ennek az elemzésnek a végrehajtásához.
Adatgyűjtés
A követelmények összegyűjtése után világos képet kap arról, hogy milyen dolgokat kell mérnie, és mik legyenek a megállapításai. Itt az ideje, hogy az igények alapján összegyűjtse adatait. Miután összegyűjtötte adatait, ne feledje, hogy az összegyűjtött adatokat feldolgozni vagy szervezni kell az elemzéshez. Mivel különböző forrásokból gyűjtött adatokat, naplót kell vezetnie, amely tartalmazza az adatgyűjtés dátumát és forrását.
Adattisztítás
Bármilyen adat gyűjtött is, lehet, hogy nem lesz hasznos vagy lényegtelen az elemzés célja szempontjából, ezért meg kell tisztítani. Az összegyűjtött adatok tartalmazhatnak ismétlődő rekordokat, szóközöket vagy hibákat. Az adatokat meg kell tisztítani és hibamentesek. Ezt a fázist az Elemzés előtt kell elvégezni, mert az adatok tisztítása alapján az Elemzés kimenete közelebb lesz a várt eredményhez.
Adatelemzés
Miután az adatokat összegyűjtöttük, megtisztítottuk és feldolgoztuk, készen állnak az elemzésre. Az adatok manipulálása során előfordulhat, hogy rendelkezik a szükséges információkkal, vagy további adatok gyűjtésére van szükség. Ebben a szakaszban használhat adatelemző eszközöket és szoftvereket, amelyek segítenek megérteni, értelmezni és következtetéseket levonni a követelmények alapján.
Adatok értelmezése
Az adatok elemzése után végre itt az ideje, hogy értelmezze az eredményeket. Választhatja az adatelemzés kifejezésének vagy közlésének módját, akár egyszerűen szavakkal, akár táblázattal vagy táblázattal. Ezután az adatelemzési folyamat eredményeinek felhasználásával döntse el a legjobb cselekvési módot.
Adatmegjelenítés
Az adatok vizualizálása nagyon gyakori a mindennapi életben; gyakran diagramok és grafikonok formájában jelennek meg. Más szavakkal, grafikusan ábrázolt adatok, hogy az emberi agy könnyebben megértse és feldolgozza azokat. Az adatok vizualizálása gyakran ismeretlen tények és trendek felfedezésére szolgál. A kapcsolatok megfigyelésével és az adatkészletek összehasonlításával megtalálhatja a módját az értelmes információk megismerésének.
Összegzés:
- Az adatelemzés az adatok tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata, amely hasznos információkat fedez fel az üzleti döntéshozatalhoz
- Az adatelemzés típusai: szöveges, statisztikai, diagnosztikai, prediktív, vényköteles elemzés
- Az adatelemzés az adatigény összegyűjtéséből, az adatgyűjtésből, az adatok tisztításából, az adatok elemzéséből, az adatok értelmezéséből, az adatok megjelenítéséből áll.