Hva er dataanalyse?
Dataanalyse er definert som en prosess for rengjøring, transformering og modellering av data for å oppdage nyttig informasjon for forretningsbeslutninger. Formålet med dataanalyse er å hente ut nyttig informasjon fra dataene og ta avgjørelsen basert på dataanalysen.
Et enkelt eksempel på dataanalyse er når vi tar noen beslutning i vårt daglige liv, er å tenke på hva som skjedde sist eller hva som vil skje ved å velge den bestemte avgjørelsen. Dette er ingenting annet enn å analysere vår fortid eller fremtid og ta beslutninger basert på den. For det samler vi minner fra fortiden vår eller drømmer om fremtiden vår. Så det er ingenting annet enn dataanalyse. Nå heter den samme analytikeren for forretningsformål, Data Analysis.
I denne opplæringen lærer du:
- Hvorfor dataanalyse?
- Verktøy for dataanalyse
- Typer dataanalyse: Teknikker og metoder
- Dataanalyseprosess
Hvorfor dataanalyse?
For å utvide virksomheten din til og med å vokse i livet ditt, er det noen ganger alt du trenger å gjøre Analyse!
Hvis virksomheten din ikke vokser, må du se tilbake og erkjenne feilene dine og lage en plan igjen uten å gjenta disse feilene. Og selv om virksomheten din vokser, må du se frem til å få virksomheten til å vokse mer. Alt du trenger å gjøre er å analysere forretningsdataene og forretningsprosessene dine.
Verktøy for dataanalyse
Dataanalyseverktøy gjør det enklere for brukere å behandle og manipulere data, analysere forholdet og sammenhengen mellom datasett, og det hjelper også til å identifisere mønstre og trender for tolkning. Her er en komplett liste over verktøy som brukes til dataanalyse i forskning.
Typer dataanalyse: Teknikker og metoder
Det finnes flere typer dataanalyseteknikker som finnes basert på virksomhet og teknologi. Imidlertid er de viktigste dataanalysemetodene:
- Tekstanalyse
- Statistisk analyse
- Diagnostisk analyse
- Prediktiv analyse
- Reseptiv analyse
Tekstanalyse
Tekstanalyse blir også referert til som Data Mining. Det er en av metodene for dataanalyse for å oppdage et mønster i store datasett ved hjelp av databaser eller data mining verktøy. Det pleide å transformere rådata til forretningsinformasjon. Business Intelligence-verktøy er til stede i markedet som brukes til å ta strategiske forretningsbeslutninger. Samlet sett gir det en måte å trekke ut og undersøke data og avledede mønstre og til slutt tolkning av dataene.
Statistisk analyse
Statistisk analyse viser "Hva skjer?" ved å bruke tidligere data i form av dashbord. Statistisk analyse inkluderer innsamling, analyse, tolkning, presentasjon og modellering av data. Den analyserer et datasett eller et utvalg av data. Det er to kategorier av denne typen analyser - beskrivende analyse og inferensiell analyse.
Beskrivende analyse
analyserer komplette data eller et utvalg av oppsummerte numeriske data. Det viser gjennomsnitt og avvik for kontinuerlige data mens prosent og frekvens for kategoriske data.
Inferensiell analyse
analyserer prøven fra komplette data. I denne typen analyser kan du finne forskjellige konklusjoner fra de samme dataene ved å velge forskjellige eksempler.
Diagnostisk analyse
Diagnostisk analyse viser "Hvorfor skjedde det?" ved å finne årsaken fra innsikten som finnes i Statistisk analyse. Denne analysen er nyttig for å identifisere atferdsmønstre for data. Hvis det kommer et nytt problem i forretningsprosessen din, kan du se på denne analysen for å finne lignende mønstre for det problemet. Og det kan ha sjanser til å bruke lignende resepter for de nye problemene.
Prediktiv analyse
Prediktiv analyse viser "hva som sannsynligvis vil skje" ved å bruke tidligere data. Det enkleste dataanalyseeksemplet er som om jeg i fjor kjøpte to kjoler basert på sparepengene mine, og hvis lønnen min øker dobbelt så kan jeg kjøpe fire kjoler. Men det er selvfølgelig ikke lett som dette fordi du må tenke på andre forhold som sjansene for at prisene på klær økes i år, eller kanskje du i stedet for kjoler vil kjøpe en ny sykkel, eller du må kjøpe et hus!
Så her gir denne analysen spådommer om fremtidige resultater basert på nåværende eller tidligere data. Prognoser er bare et estimat. Nøyaktigheten er basert på hvor mye detaljert informasjon du har og hvor mye du graver i den.
Reseptiv analyse
Reseptiv analyse kombinerer innsikten fra alle tidligere analyser for å bestemme hvilken handling du skal ta i et nåværende problem eller beslutning. De fleste datadrevne selskaper bruker Prescriptive Analysis fordi prediktiv og deskriptiv analyse ikke er nok til å forbedre dataytelsen. Basert på nåværende situasjoner og problemer analyserer de dataene og tar beslutninger.
Dataanalyseprosess
Den Data Analysis Process er ingenting, men samling informasjon ved hjelp av et riktig program eller verktøy som lar deg utforske dataene og finne et mønster i det. Basert på den informasjonen og dataene kan du ta avgjørelser, eller du kan få endelige konklusjoner.
Dataanalyse består av følgende faser:
- Innsamling av datakrav
- Datainnsamling
- Datarengjøring
- Dataanalyse
- Datatolkning
- Datavisualisering
Innsamling av datakrav
Først og fremst må du tenke på hvorfor vil du gjøre denne dataanalysen? Alt du trenger for å finne ut formålet eller målet med analysen av data. Du må bestemme hvilken type dataanalyse du ønsket å gjøre! I denne fasen må du bestemme hva du skal analysere og hvordan du måler den, du må forstå hvorfor du undersøker og hvilke tiltak du må bruke for å gjøre denne analysen.
Datainnsamling
Etter kravinnsamling vil du få en klar ide om hvilke ting du må måle og hva som skal være dine funn. Nå er det på tide å samle inn data basert på krav. Når du har samlet inn dataene dine, må du huske at de innsamlede dataene må behandles eller organiseres for analyse. Når du har samlet inn data fra forskjellige kilder, må du ha en logg med samlingsdato og datakilde.
Datarengjøring
Uansett hva data som samles inn, kan det hende at det ikke er nyttig eller irrelevant for analysens mål, og derfor bør det renses. Dataene som samles inn kan inneholde duplikater, hvite mellomrom eller feil. Dataene skal renses og være feilfrie. Denne fasen må gjøres før analyse, for basert på datarengjøring vil resultatet av analysen være nærmere forventet resultat.
Dataanalyse
Når dataene er samlet inn, renset og behandlet, er de klare for analyse. Når du manipulerer data, kan det hende at du har den nøyaktige informasjonen du trenger, eller du må kanskje samle inn mer data. I løpet av denne fasen kan du bruke dataanalyseringsverktøy og programvare som vil hjelpe deg å forstå, tolke og utlede konklusjoner basert på kravene.
Datatolkning
Etter å ha analysert dataene dine, er det endelig tid for å tolke resultatene dine. Du kan velge måten å uttrykke eller kommunisere dataanalysen på, enten du bare kan bruke ord eller kanskje en tabell eller et diagram. Bruk deretter resultatene av dataanalyseprosessen din for å bestemme din beste fremgangsmåte.
Datavisualisering
Datavisualisering er veldig vanlig i ditt daglige liv; de vises ofte i form av diagrammer og grafer. Med andre ord, data vist grafisk slik at det blir lettere for den menneskelige hjerne å forstå og behandle det. Datavisualisering brukes ofte til å oppdage ukjente fakta og trender. Ved å observere forhold og sammenligne datasett kan du finne en måte å finne ut meningsfull informasjon.
Sammendrag:
- Dataanalyse betyr en prosess med rengjøring, transformering og modellering av data for å oppdage nyttig informasjon for forretningsbeslutninger
- Typer av dataanalyse er tekst, statistisk, diagnostisk, prediktiv, reseptiv analyse
- Dataanalyse består av innsamling av datakrav, datainnsamling, datarensing, dataanalyse, datatolkning, datavisualisering