Vad är dataanalys?
Dataanalys definieras som en process för rengöring, omvandling och modellering av data för att upptäcka användbar information för affärsbeslut. Syftet med dataanalys är att extrahera användbar information från data och fatta beslut baserat på dataanalysen.
Ett enkelt exempel på dataanalys är när vi fattar något beslut i vårt dagliga liv är att tänka på vad som hände förra gången eller vad som kommer att hända genom att välja det specifika beslutet. Detta är inget annat än att analysera vårt förflutna eller framtid och fatta beslut baserat på det. För det samlar vi minnen från vårt förflutna eller drömmar om vår framtid. Så det är inget annat än dataanalys. Nu samma sak analytiker gör för affärsändamål, kallas dataanalys.
I den här handledningen lär du dig:
- Varför dataanalys?
- Verktyg för dataanalys
- Typer av dataanalys: tekniker och metoder
- Process för dataanalys
Varför dataanalys?
Att växa ditt företag till och med att växa i ditt liv, ibland är allt du behöver göra Analys!
Om ditt företag inte växer måste du se tillbaka och erkänna dina misstag och göra en plan igen utan att upprepa dessa misstag. Och även om ditt företag växer måste du se fram emot att få verksamheten att växa mer. Allt du behöver göra är att analysera dina affärsdata och affärsprocesser.
Verktyg för dataanalys
Dataanalysverktyg gör det lättare för användare att bearbeta och manipulera data, analysera förhållandena och korrelationerna mellan datamängder, och det hjälper också till att identifiera mönster och trender för tolkning. Här är en komplett lista över verktyg som används för dataanalys i forskning.
Typer av dataanalys: tekniker och metoder
Det finns flera typer av dataanalystekniker som finns baserade på affärer och teknik. De viktigaste dataanalysmetoderna är dock:
- Textanalys
- Statistisk analys
- Diagnostisk analys
- Prediktiv analys
- Förskrivningsanalys
Textanalys
Textanalys kallas också Data Mining. Det är en av metoderna för dataanalys att upptäcka ett mönster i stora datamängder med hjälp av databaser eller verktyg för datautvinning. Det brukade omvandla rådata till affärsinformation. Business Intelligence-verktyg finns på marknaden som används för att fatta strategiska affärsbeslut. Sammantaget erbjuder det ett sätt att extrahera och undersöka data och härleda mönster och slutligen tolkning av data.
Statistisk analys
Statistisk analys visar "Vad händer?" genom att använda tidigare data i form av instrumentpaneler. Statistisk analys inkluderar insamling, analys, tolkning, presentation och modellering av data. Den analyserar en uppsättning data eller ett urval av data. Det finns två kategorier av denna typ av analys - beskrivande analys och inferentiell analys.
Beskrivande analys
analyserar fullständig data eller ett urval av sammanfattade numeriska data. Det visar medelvärde och avvikelse för kontinuerlig data medan procent och frekvens för kategoriska data.
Inferentiell analys
analyserar urval från fullständiga data. I denna typ av analys kan du hitta olika slutsatser från samma data genom att välja olika prover.
Diagnostisk analys
Diagnostisk analys visar "Varför hände det?" genom att hitta orsaken från insikten som finns i statistisk analys. Denna analys är användbar för att identifiera beteendemönster för data. Om ett nytt problem anländer i din affärsprocess kan du undersöka denna analys för att hitta liknande mönster för det problemet. Och det kan ha chanser att använda liknande recept för de nya problemen.
Prediktiv analys
Prediktiv analys visar "vad som sannolikt kommer att hända" med hjälp av tidigare data. Det enklaste exemplet på dataanalys är som om jag förra året köpte två klänningar baserat på mina besparingar och om det här året min lön ökar dubbelt så kan jag köpa fyra klänningar. Men det är naturligtvis inte så lätt eftersom du måste tänka på andra omständigheter som att chanserna för klädpriserna höjs i år eller kanske istället för klänningar du vill köpa en ny cykel, eller så måste du köpa ett hus!
Så här gör denna analys förutsägelser om framtida resultat baserat på nuvarande eller tidigare data. Prognoser är bara en uppskattning. Dess noggrannhet baseras på hur mycket detaljerad information du har och hur mycket du gräver i den.
Förskrivningsanalys
Förskrivningsanalys kombinerar insikten från alla tidigare analyser för att avgöra vilken åtgärd som ska vidtas i ett aktuellt problem eller beslut. De flesta datadrivna företag använder receptbelagd analys eftersom prediktiv och beskrivande analys inte räcker för att förbättra dataprestanda. Baserat på nuvarande situationer och problem analyserar de data och fattar beslut.
Process för dataanalys
Den dataanalysprocessen är ingenting annat än samla information genom att använda en korrekt tillämpning eller verktyg som gör det möjligt att utforska data och finna ett mönster i den. Baserat på denna information och data kan du fatta beslut, eller så kan du få slutgiltiga slutsatser.
Dataanalys består av följande faser:
- Insamling av datakrav
- Datainsamling
- Datarengöring
- Dataanalys
- Datatolkning
- Datavisualisering
Insamling av datakrav
Först och främst måste du tänka på varför vill du göra den här dataanalysen? Allt du behöver för att ta reda på syftet eller syftet med analysen av data. Du måste bestämma vilken typ av dataanalys du ville göra! I den här fasen måste du bestämma vad du ska analysera och hur du mäter det, du måste förstå varför du undersöker och vilka åtgärder du måste använda för att göra denna analys.
Datainsamling
Efter kravuppsamling får du en klar uppfattning om vilka saker du måste mäta och vad som ska vara dina resultat. Nu är det dags att samla in dina data baserat på krav. När du samlar in dina data, kom ihåg att den insamlade informationen måste bearbetas eller organiseras för analys. När du samlat in data från olika källor måste du ha en logg med ett samlingsdatum och datakälla.
Datarengöring
Nu kan oavsett vilken data som samlas in kanske inte vara användbar eller irrelevant för ditt analysmål, därför bör den rengöras. Uppgifterna som samlas in kan innehålla dubbletter, vita blanksteg eller fel. Uppgifterna bör rengöras och felfria. Denna fas måste göras före analys eftersom baserat på datarengöring kommer din analysutdata att vara närmare ditt förväntade resultat.
Dataanalys
När data har samlats in, rensats och bearbetats är de redo för analys. När du manipulerar data kan det hända att du har exakt den information du behöver, eller så kan du behöva samla in mer data. Under denna fas kan du använda dataanalysverktyg och programvara som hjälper dig att förstå, tolka och dra slutsatser baserat på kraven.
Datatolkning
Efter att ha analyserat dina data är det äntligen dags att tolka dina resultat. Du kan välja sätt att uttrycka eller kommunicera din dataanalys antingen du kan använda helt enkelt i ord eller kanske en tabell eller ett diagram. Använd sedan resultaten av din dataanalysprocess för att avgöra din bästa åtgärd.
Datavisualisering
Datavisualisering är mycket vanligt i ditt dagliga liv; de visas ofta i form av diagram och grafer. Med andra ord, data som visas grafiskt så att det blir lättare för den mänskliga hjärnan att förstå och bearbeta den. Datavisualisering används ofta för att upptäcka okända fakta och trender. Genom att observera relationer och jämföra datamängder kan du hitta ett sätt att ta reda på meningsfull information.
Sammanfattning:
- Dataanalys innebär en process för rengöring, omvandling och modellering av data för att upptäcka användbar information för affärsbeslut
- Typer av dataanalys är text, statistisk, diagnostisk, förutsägbar, receptbelagd analys
- Dataanalys består av datainsamling, datainsamling, datarengöring, dataanalys, datatolkning, datavisualisering