Analiza datelor
Ce este analiza datelor?
Analiza datelor este știința analizei datelor brute pentru a face concluzii cu privire la acele informații. Multe dintre tehnicile și procesele de analiză a datelor au fost automatizate în procese mecanice și algoritmi care lucrează asupra datelor brute pentru consum uman.
Chei de luat masa
- Analiza datelor este știința analizei datelor brute pentru a face concluzii cu privire la acele informații.
- Tehnicile și procesele de analiză a datelor au fost automatizate în procese mecanice și algoritmi care lucrează asupra datelor brute pentru consum uman.
- Analiza datelor ajută o companie să-și optimizeze performanța.
Înțelegerea analizei datelor
Analiza datelor este un termen larg care cuprinde multe tipuri diverse de analiză a datelor. Orice tip de informație poate fi supus tehnicilor de analiză a datelor pentru a obține o perspectivă care poate fi utilizată pentru a îmbunătăți lucrurile. Tehnicile de analiză a datelor pot dezvălui tendințe și valori care altfel s-ar pierde în masa informațiilor. Aceste informații pot fi apoi utilizate pentru a optimiza procesele pentru a crește eficiența generală a unei afaceri sau a unui sistem.
De exemplu, companiile producătoare înregistrează adesea timpul de funcționare, timpul de nefuncționare și coada de lucru pentru diferite mașini și apoi analizează datele pentru a planifica mai bine încărcăturile de lucru, astfel încât mașinile să funcționeze mai aproape de capacitatea maximă.
Analiza datelor poate face mult mai mult decât să sublinieze blocaje în producție. Companiile de jocuri folosesc analiza datelor pentru a stabili programele de recompensă pentru jucătorii care păstrează majoritatea jucătorilor activi în joc. Companiile de conținut utilizează multe dintre aceleași analize de date pentru a vă face clic, vizionarea sau reorganizarea conținutului pentru a obține o altă vizualizare sau un alt clic.
Analiza datelor este importantă, deoarece ajută companiile să-și optimizeze performanțele. Implementarea acestuia în modelul de afaceri înseamnă că companiile pot contribui la reducerea costurilor prin identificarea unor modalități mai eficiente de a face afaceri și prin stocarea unor cantități mari de date. O companie poate utiliza, de asemenea, analiza datelor pentru a lua decizii de afaceri mai bune și pentru a ajuta la analiza tendințelor și satisfacției clienților, ceea ce poate duce la noi – și mai bune – produse și servicii.
Procesul implicat în analiza datelor implică mai mulți pași diferiți:
- Primul pas este de a determina cerințele de date sau cum sunt grupate datele. Datele pot fi separate prin vârstă, date demografice, venituri sau sex. Valorile datelor pot fi numerice sau pot fi împărțite pe categorii.
- Al doilea pas în analiza datelor este procesul de colectare a acestora. Acest lucru se poate face printr-o varietate de surse, cum ar fi calculatoare, surse online, camere, surse de mediu sau prin personal.
- Odată ce datele sunt colectate, acestea trebuie organizate astfel încât să poată fi analizate. Organizarea poate avea loc pe o foaie de calcul sau altă formă de software care poate prelua date statistice.
- Datele sunt apoi curățate înainte de analiză. Aceasta înseamnă că este spălată și verificată pentru a se asigura că nu există duplicări sau erori și că nu este incompletă. Acest pas ajută la corectarea oricăror erori înainte de a trece la un analist de date pentru a fi analizat.
[Important: analiza datelor se concentrează pe concluziile pe baza a ceea ce știe deja analistul.]
Tipuri de analize de date
Analiza datelor este împărțită în patru tipuri de bază.
- Analiza descriptivă descrie ceea ce sa întâmplat într-o anumită perioadă de timp. Numărul de vizualizări a crescut? Vânzările sunt mai puternice în această lună decât anul trecut?
- Analiza de diagnostic se concentrează mai mult pe motivul pentru care s-a întâmplat ceva. Aceasta implică intrări de date mai diverse și un pic de ipoteză. Vremea a afectat vânzările de bere? Ultima campanie de marketing a avut impact asupra vânzărilor?
- Analiza predictivă se mută la ceea ce se va întâmpla probabil pe termen scurt. Ce s-a întâmplat cu vânzările ultima dată când am avut o vară fierbinte? Câte modele meteo prezic o vară fierbinte anul acesta?
- Analiza prescriptivă sugerează un curs de acțiune. Dacă probabilitatea unei veri fierbinți este măsurată întrucât media acestor cinci modele meteo este peste 58%, ar trebui să adăugăm o tura de seară la fabrică de bere și să închirăm un rezervor suplimentar pentru a crește producția.
Analiza datelor stă la baza multor sisteme de control al calității din lumea financiară, inclusiv a programului Six Sigma, care este foarte popular. Dacă nu măsurați corect ceva – indiferent dacă este greutatea dvs. sau numărul de defecte pe milion într-o linie de producție – este aproape imposibil să-l optimizați.
Unele dintre sectoarele care au adoptat utilizarea analizei datelor includ industria călătoriilor și a ospitalității, unde schimbările pot fi rapide. Această industrie poate colecta date despre clienți și poate afla unde se află problemele, dacă există, și cum să le rezolve.
Asistența medicală combină utilizarea volumelor mari de date structurate și nestructurate și utilizează analiza datelor pentru a lua decizii rapide. În mod similar, industria de vânzare cu amănuntul folosește cantități abundente de date pentru a satisface cerințele în continuă schimbare ale cumpărătorilor. Informațiile pe care comercianții cu amănuntul le colectează și le analizează îi pot ajuta să identifice tendințele, să recomande produse și să mărească profiturile.
întrebări frecvente
De ce este importantă analiza datelor?
Analiza datelor este importantă, deoarece ajută companiile să-și optimizeze performanțele. Implementarea acestuia în modelul de afaceri înseamnă că companiile pot contribui la reducerea costurilor prin identificarea unor modalități mai eficiente de a face afaceri și prin stocarea unor cantități mari de date. O companie poate utiliza, de asemenea, analiza datelor pentru a lua decizii de afaceri mai bune și pentru a ajuta la analiza tendințelor și satisfacției clienților, ceea ce poate duce la noi – și mai bune – produse și servicii.
Care sunt cele patru tipuri de analize de date?
Analiza datelor este împărțită în patru tipuri de bază. Analiza descriptivă descrie ceea ce sa întâmplat într-o anumită perioadă de timp. Analiza de diagnostic se concentrează mai mult pe motivul pentru care sa întâmplat ceva. Analiza predictivă se mută la ceea ce se va întâmpla probabil pe termen scurt. În cele din urmă, analiza prescriptivă sugerează un curs de acțiune.
Cine folosește analiza datelor?
Analiza datelor a fost adoptată de mai multe sectoare, cum ar fi industria călătoriilor și a ospitalității, unde schimbările pot fi rapide. Această industrie poate colecta date despre clienți și poate afla unde se află problemele, dacă există, și cum să le rezolve. Sănătatea este un alt sector care combină utilizarea volumelor mari de date structurate și nestructurate, iar analiza datelor poate ajuta la luarea unor decizii rapide. În mod similar, industria cu amănuntul folosește cantități abundente de date pentru a satisface cerințele în continuă schimbare ale cumpărătorilor. Informațiile colectate și analizate de comercianții cu amănuntul îi pot ajuta să identifice tendințele, să recomande produse și să mărească profiturile.