Hvad er dataanalyse?
Dataanalyse er defineret som en proces til rengøring, transformation og modellering af data for at finde nyttige oplysninger til forretningsbeslutning. Formålet med dataanalyse er at udtrække nyttige oplysninger fra data og tage beslutningen baseret på dataanalysen.
Et simpelt eksempel på dataanalyse er, hver gang vi tager en beslutning i vores daglige liv, ved at tænke over, hvad der skete sidste gang, eller hvad der vil ske ved at vælge den bestemte beslutning. Dette er intet andet end at analysere vores fortid eller fremtid og træffe beslutninger baseret på den. Til det samler vi minder om vores fortid eller drømme om vores fremtid. Så det er ikke andet end dataanalyse. Nu samme analytiker gør for erhvervsmæssige formål, kaldes dataanalyse.
I denne vejledning lærer du:
- Hvorfor dataanalyse?
- Værktøjer til dataanalyse
- Typer af dataanalyse: Teknikker og metoder
- Dataanalyseproces
Hvorfor dataanalyse?
For at få din virksomhed til at vokse, selv til at vokse i dit liv, er alt hvad du behøver at gøre nogle gange Analyse!
Hvis din virksomhed ikke vokser, skal du se tilbage og anerkende dine fejl og lave en plan igen uden at gentage disse fejl. Og selvom din virksomhed vokser, skal du se frem til at få virksomheden til at vokse mere. Alt du skal gøre er at analysere dine forretningsdata og forretningsprocesser.
Værktøjer til dataanalyse
Dataanalyseværktøjer gør det lettere for brugerne at behandle og manipulere data, analysere forholdet og korrelationen mellem datasæt, og det hjælper også med at identificere mønstre og tendenser til fortolkning. Her er en komplet liste over værktøjer, der bruges til dataanalyse i forskning.
Typer af dataanalyse: Teknikker og metoder
Der findes flere typer dataanalyseteknikker , der findes baseret på forretning og teknologi. De vigtigste dataanalysemetoder er dog:
- Tekstanalyse
- Statistisk analyse
- Diagnostisk analyse
- Forudsigelig analyse
- Receptpligtig analyse
Tekstanalyse
Tekstanalyse kaldes også Data Mining. Det er en af metoderne til dataanalyse at opdage et mønster i store datasæt ved hjælp af databaser eller data mining-værktøjer. Det plejede at omdanne rådata til forretningsinformation. Business Intelligence-værktøjer er til stede på markedet, som bruges til at tage strategiske forretningsbeslutninger. Samlet set giver det en måde at udtrække og undersøge data og udlede mønstre og endelig fortolkning af dataene.
Statistisk analyse
Statistisk analyse viser "Hvad sker der?" ved at bruge tidligere data i form af dashboards. Statistisk analyse inkluderer indsamling, analyse, fortolkning, præsentation og modellering af data. Den analyserer et sæt data eller en stikprøve af data. Der er to kategorier af denne type analyse - beskrivende analyse og inferentiel analyse.
Beskrivende analyse
analyserer komplette data eller en prøve af opsummerede numeriske data. Det viser gennemsnit og afvigelse for kontinuerlige data, mens procentdel og hyppighed for kategoriske data.
Inferentiel analyse
analyserer prøve fra komplette data. I denne type analyse kan du finde forskellige konklusioner fra de samme data ved at vælge forskellige prøver.
Diagnostisk analyse
Diagnostisk analyse viser "Hvorfor skete det?" ved at finde årsagen ud fra den indsigt, der findes i Statistisk analyse. Denne analyse er nyttig til at identificere adfærdsmønstre for data. Hvis der kommer et nyt problem i din forretningsproces, kan du se på denne analyse for at finde lignende mønstre for dette problem. Og det kan have chancer for at bruge lignende recepter til de nye problemer.
Forudsigelig analyse
Prediktiv analyse viser "hvad der sandsynligvis vil ske" ved hjælp af tidligere data. Det enkleste eksempel på dataanalyse er som hvis jeg sidste år købte to kjoler baseret på mine opsparinger, og hvis min løn i år stiger dobbelt så kan jeg købe fire kjoler. Men det er selvfølgelig ikke let som dette, fordi du er nødt til at tænke på andre omstændigheder som chancerne for, at priserne på tøj øges i år, eller måske i stedet for kjoler, du vil købe en ny cykel, eller du skal købe et hus!
Så her giver denne analyse forudsigelser om fremtidige resultater baseret på nuværende eller tidligere data. Prognoser er kun et skøn. Dets nøjagtighed er baseret på, hvor meget detaljeret information du har, og hvor meget du graver i den.
Receptpligtig analyse
Receptpligtig analyse kombinerer indsigt fra al tidligere analyse for at bestemme, hvilken handling der skal foretages i et nuværende problem eller en beslutning. De fleste datadrevne virksomheder bruger receptpligtig analyse, fordi forudsigende og beskrivende analyse ikke er nok til at forbedre dataydelsen. Baseret på aktuelle situationer og problemer analyserer de dataene og træffer beslutninger.
Dataanalyseproces
Det Data Analysis Process er intet andet end indsamling information ved hjælp af en korrekt anvendelse eller værktøj, som giver dig mulighed for at udforske de data og finde et mønster i det. Baseret på disse oplysninger og data kan du træffe beslutninger, eller du kan få ultimative konklusioner.
Dataanalyse består af følgende faser:
- Indsamling af datakrav
- Dataindsamling
- Datarengøring
- Dataanalyse
- Datatolkning
- Datavisualisering
Indsamling af datakrav
Først og fremmest skal du tænke over, hvorfor vil du foretage denne dataanalyse? Alt hvad du behøver for at finde ud af formålet eller målet med at udføre analysen af data. Du skal beslutte, hvilken type dataanalyse du ønskede at lave! I denne fase skal du beslutte, hvad du skal analysere, og hvordan du måler det, du skal forstå, hvorfor du undersøger, og hvilke foranstaltninger du skal bruge til at udføre denne analyse.
Dataindsamling
Efter kravindsamling får du en klar idé om, hvilke ting du skal måle, og hvad der skal være dine fund. Nu er det tid til at indsamle dine data baseret på krav. Når du har indsamlet dine data, skal du huske, at de indsamlede data skal behandles eller organiseres til analyse. Da du har indsamlet data fra forskellige kilder, skal du føre en log med en indsamlingsdato og datakilde.
Datarengøring
Uanset hvilken data der indsamles, er det muligvis ikke nyttigt eller irrelevant for dit mål med analyse, hvorfor de skal renses. De data, der indsamles, kan indeholde dubletter, hvide mellemrum eller fejl. Dataene skal renses og fejlfrie. Denne fase skal udføres før analyse, fordi baseret på datarensning vil dit output af analyse være tættere på dit forventede resultat.
Dataanalyse
Når dataene er indsamlet, renset og behandlet, er de klar til analyse. Når du manipulerer data, kan du muligvis finde ud af, at du har de nøjagtige oplysninger, du har brug for, eller måske skal du indsamle flere data. I denne fase kan du bruge dataanalyseværktøjer og software, der hjælper dig med at forstå, fortolke og udlede konklusioner baseret på kravene.
Datatolkning
Efter at have analyseret dine data er det endelig tid til at fortolke dine resultater. Du kan vælge måden at udtrykke eller kommunikere din dataanalyse på, enten du kan bruge blot i ord eller måske en tabel eller et diagram. Brug derefter resultaterne af din dataanalyseproces til at bestemme din bedste fremgangsmåde.
Datavisualisering
Datavisualisering er meget almindelig i dit daglige liv; de vises ofte i form af diagrammer og grafer. Med andre ord, data vist grafisk, så det bliver lettere for den menneskelige hjerne at forstå og behandle det. Datavisualisering bruges ofte til at opdage ukendte fakta og tendenser. Ved at observere forhold og sammenligne datasæt kan du finde en måde at finde meningsfuld information på.
Resumé:
- Dataanalyse betyder en proces med rengøring, transformation og modellering af data for at finde nyttige oplysninger til forretningsbeslutning
- Typer af dataanalyse er tekst, statistisk, diagnostisk, forudsigelig, receptpligtig analyse
- Dataanalyse består af indsamling af datakrav, dataindsamling, datarensning, dataanalyse, datatolkning, datavisualisering
