Mis on andmete analüüs?
Andmete analüüs on määratletud kui andmete puhastamise, teisendamise ja modelleerimise protsess, et leida äriotsuste tegemisel kasulikku teavet. Andmeanalüüsi eesmärk on ammutada andmetest kasulikku teavet ja teha andmete analüüsil põhinev otsus.
Andmete analüüsi lihtne näide on see, kui võtame oma igapäevases elus vastu otsuse, mõeldes sellele, mis juhtus eelmisel korral või mis juhtub selle konkreetse otsuse valimisega. See pole midagi muud kui meie mineviku või tuleviku analüüsimine ja selle põhjal otsuste tegemine. Selleks kogume mälestusi oma minevikust või unistustest oma tulevikust. Nii et see pole midagi muud kui andmete analüüs. Nüüd, mida analüütik teeb ärilistel eesmärkidel, nimetatakse andmeanalüüsiks.
Selles õpetuses saate teada:
- Miks andmete analüüs?
- Andmete analüüsi tööriistad
- Andmete analüüsi tüübid: tehnikad ja meetodid
- Andmete analüüsi protsess
Miks andmete analüüs?
Ettevõtte kasvatamiseks, isegi oma elus kasvamiseks on mõnikord vaja vaid analüüsi!
Kui teie ettevõte ei kasva, peate tagasi vaatama ja oma vigu tunnistama ning uuesti plaani tegema, neid vigu kordamata. Ja isegi kui teie ettevõte kasvab, peate ootama, kuidas äri veelgi kasvada. Kõik, mida peate tegema, on analüüsida oma ettevõtte andmeid ja äriprotsesse.
Andmete analüüsi tööriistad
Andmeanalüüsi tööriistad muudavad kasutajate jaoks andmete töötlemise ja manipuleerimise, andmekogumite vaheliste seoste ja seoste analüüsimise lihtsamaks ning ühtlasi aitavad need tuvastada tõlgendamise mustreid ja suundumusi. Siin on täielik loetelu tööriistadest, mida kasutatakse uuringute andmete analüüsimiseks.
Andmete analüüsi tüübid: tehnikad ja meetodid
Äril ja tehnoloogial põhinevaid andmeanalüüsi tehnikaid on mitut tüüpi . Kuid peamised andmeanalüüsi meetodid on:
- Teksti analüüs
- Statistiline analüüs
- Diagnostiline analüüs
- Ennustav analüüs
- Ettekirjutusanalüüs
Teksti analüüs
Tekstianalüüsi nimetatakse ka andmekaevanduseks. See on üks andmeanalüüsi meetodeid, et andmebaaside või andmekaevandamise tööriistade abil avastada muster suurtes andmekogumites. Seda kasutati toorandmete muutmisel äriteabeks. Ärianalüüsi tööriistad on turul olemas, mida kasutatakse strateegiliste äriotsuste vastuvõtmiseks. Üldiselt pakub see võimalust andmete väljavõtmiseks ja uurimiseks ning mustrite tuletamiseks ja lõpuks andmete tõlgendamiseks.
Statistiline analüüs
Statistiline analüüs näitab "Mis juhtub?" kasutades varasemaid andmeid armatuurlaudade kujul. Statistiline analüüs hõlmab andmete kogumist, analüüsi, tõlgendamist, esitamist ja modelleerimist. See analüüsib andmete kogumit või andmevalimit. Seda tüüpi analüüse on kahte kategooriat - kirjeldav analüüs ja järeldav analüüs.
Kirjeldav analüüs
analüüsib täielikke andmeid või kokkuvõtlike arvandmete valimit. See näitab pidevate andmete keskmist ja hälvet, samas kui kategooriliste andmete puhul protsent ja sagedus.
Järeldatav analüüs
analüüsib valimi täielike andmete põhjal. Seda tüüpi analüüside põhjal leiate samade andmete põhjal erinevad järeldused, valides erinevad proovid.
Diagnostiline analüüs
Diagnostiline analüüs näitab "Miks see juhtus?" statistilise analüüsi põhjal saadud ülevaate põhjal põhjuse leidmisega. See analüüs on kasulik andmete käitumismudelite tuvastamiseks. Kui teie äriprotsessi saabub uus probleem, saate selle analüüsi abil uurida selle probleemi sarnaseid mustreid. Ja tal võib olla võimalusi uute probleemide jaoks sarnaseid retsepte kasutada.
Ennustav analüüs
Ennustav analüüs näitab varasemate andmete abil seda, mis tõenäoliselt juhtub. Lihtsaim andmeanalüüsi näide on selline, et kui eelmisel aastal ostsin säästude põhjal kaks kleiti ja kui sel aastal tõuseb minu palk kaks korda, siis saan osta neli kleiti. Kuid muidugi pole see niivõrd lihtne, sest peate mõtlema muudele asjaoludele, näiteks sel aastal on riiete hinnatõusuvõimaluste suurenemine või võib-olla kleitide asemel soovite osta uue ratta või peate ostma maja!
Nii et siin teeb see analüüs prognoose tulevaste tulemuste kohta praeguste või varasemate andmete põhjal. Prognoosimine on vaid hinnang. Selle täpsus põhineb sellel, kui palju üksikasjalikku teavet teil on ja kui palju te selle sisse kaevate.
Ettekirjutusanalüüs
Ettekirjutusanalüüs ühendab kogu eelmise analüüsi ülevaate, et teha kindlaks, milliseid toiminguid praeguse probleemi või otsuse korral teha. Enamik andmepõhiseid ettevõtteid kasutab retseptianalüüsi, kuna andmete jõudluse parandamiseks ei piisa prognoosivast ja kirjeldavast analüüsist. Praeguste olukordade ja probleemide põhjal analüüsivad nad andmeid ja teevad otsuseid.
Andmete analüüsi protsess
Analüüsi protsess on vaid andmete kogumine, kasutades nõuetekohase taotluse või vahend, mis võimaldab teil uurida andmeid ja leida muster see. Selle teabe ja andmete põhjal saate teha otsuseid või saada lõplikke järeldusi.
Andmete analüüs koosneb järgmistest etappidest:
- Andmenõuete kogumine
- Andmete kogumine
- Andmete puhastamine
- Andmete analüüs
- Andmete tõlgendamine
- Andmete visualiseerimine
Andmenõuete kogumine
Kõigepealt peate mõtlema, miks soovite seda andmete analüüsi teha? Kõik, mida vajate, et teada saada andmete analüüsi eesmärk või eesmärk. Peate otsustama, millist tüüpi andmete analüüsi soovite teha! Selles etapis peate otsustama, mida analüüsida ja kuidas seda mõõta, peate mõistma, miks te uurite ja milliseid meetmeid peate selle analüüsi tegemiseks kasutama.
Andmete kogumine
Pärast nõuete kogumist saate selge ülevaate selle kohta, mida peate mõõtma ja millised peaksid olema teie leiud. Nüüd on aeg koguda oma andmeid vastavalt nõuetele. Kui olete oma andmeid kogunud, pidage meeles, et kogutud andmeid tuleb analüüsimiseks töödelda või korraldada. Andmete kogumisel erinevatest allikatest peate pidama logi koos andmete kogumise kuupäeva ja allikaga.
Andmete puhastamine
Nüüd ei pruugi kõik kogutavad andmed olla teie analüüsi eesmärgi jaoks kasulikud ega asjakohased, seetõttu tuleks need puhastada. Kogutavad andmed võivad sisaldada topeltkirjeid, tühikuid või vigu. Andmed tuleks puhastada ja tõrgeteta. See etapp tuleb teha enne analüüsi, kuna andmete puhastamise põhjal on teie analüüsi väljund lähemal teie eeldatavale tulemusele.
Andmete analüüs
Kui andmed on kogutud, puhastatud ja töödeldud, on need analüüsimiseks valmis. Andmetega manipuleerides võite leida, et teil on täpselt vajalik teave või peate koguma rohkem andmeid. Selles etapis saate kasutada andmeanalüüsi tööriistu ja tarkvara, mis aitavad teil nõuete põhjal mõista, tõlgendada ja järeldusi teha.
Andmete tõlgendamine
Pärast andmete analüüsimist on lõpuks aeg tulemusi tõlgendada. Saate valida viisi, kuidas oma andmeanalüüsi väljendada või edastada, kas saate kasutada lihtsalt sõnades või tabelis või diagrammis. Seejärel kasutage oma parima analüüsi valimiseks oma andmeanalüüsi protsessi tulemusi.
Andmete visualiseerimine
Andmete visualiseerimine on teie igapäevases elus väga levinud; need ilmuvad sageli diagrammide ja graafikutena. Teisisõnu, andmed kuvatakse graafiliselt, nii et inimese ajul on neid lihtsam mõista ja töödelda. Andmete visualiseerimist kasutatakse sageli tundmatute faktide ja suundumuste avastamiseks. Seoseid jälgides ja andmekogumeid võrreldes saate leida võimaluse sisuka teabe saamiseks.
Kokkuvõte:
- Andmete analüüs tähendab andmete puhastamise, teisendamise ja modelleerimise protsessi, et leida äriotsuste tegemisel kasulikku teavet
- Andmeanalüüsi tüübid on tekst, statistiline, diagnostiline, ennustav, ettekirjutusanalüüs
- Andmete analüüs koosneb andmenõuete kogumisest, andmete kogumisest, andmete puhastamisest, andmete analüüsist, andmete tõlgendamisest, andmete visualiseerimisest