Analiza datelor
Analiza datelor este știința analizei datelor brute pentru a face concluzii cu privire la informațiile respective. Multe dintre tehnicile și procesele de analiză a datelor au fost automatizate în procese mecanice și algoritmi care lucrează peste datele brute pentru consumul uman.
Tehnicile de analiză a datelor pot dezvălui tendințe și valori care altfel s-ar pierde în masa informației. Aceste informații pot fi apoi utilizate pentru optimizarea proceselor pentru creșterea eficienței generale a unei afaceri sau a unui sistem.
Înțelegerea analizelor de date
Analiza datelor este un termen larg care cuprinde multe tipuri diferite de analiză a datelor. Orice tip de informații pot fi supuse tehnicilor de analiză a datelor pentru a obține o perspectivă care poate fi folosită pentru a îmbunătăți lucrurile.
De exemplu, companiile producătoare înregistrează adesea timpul de funcționare, timpul de oprire și coada de lucru pentru diverse mașini și apoi analizează datele pentru a planifica mai bine sarcinile de lucru, astfel încât mașinile să funcționeze mai aproape de capacitatea maximă.
Analiza datelor poate face mult mai mult decât sublinia blocajele în producție. Companiile de jocuri folosesc analitice de date pentru a stabili programele de recompense pentru jucătorii care mențin majoritatea jucătorilor activi în joc. Companiile de conținut utilizează multe din aceleași analize de date pentru a vă menține să faceți clic, vizionare sau reorganizare de conținut pentru a obține o altă vizualizare sau un alt clic.
Procesul implicat în analiza datelor implică mai multe etape diferite:
- Primul pas este de a determina cerințele de date sau modul în care acestea sunt grupate. Datele pot fi separate în funcție de vârstă, demografie, venit sau sex. Valorile datelor pot fi numerice sau împărțite pe categorii.
- Al doilea pas în analiza datelor este procesul de colectare a acesteia. Acest lucru poate fi realizat printr-o varietate de surse, cum ar fi computere, surse online, camere de luat vederi, surse de mediu sau prin personal.
- Odată colectate datele, acestea trebuie organizate pentru a putea fi analizate. Organizarea poate avea loc pe o foaie de calcul sau o altă formă de software care poate lua date statistice.
- Datele sunt apoi curățate înainte de analiză. Acest lucru înseamnă că este spălat și verificat pentru a vă asigura că nu există duplicare sau eroare și că nu este incomplet. Acest pas ajută la corectarea eventualelor erori înainte de a trece la un analist de date pentru a fi analizat.
[Important: Analiza datelor se concentrează pe a ajunge la concluzii pe baza a ceea ce analistul știe deja.]
Cheie de luat cu cheie
- Analiza datelor este știința analizei datelor brute pentru a face concluzii cu privire la informațiile respective.
- Tehnicile și procesele de analiză a datelor au fost automatizate în procese mecanice și algoritmi care lucrează peste datele brute pentru consum uman.
- Analiza datelor ajută o afacere să-și optimizeze performanța.
De ce contează analiza datelor
Analiza datelor este importantă deoarece ajută întreprinderile să își 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.
De asemenea, o companie poate folosi analiza datelor pentru a lua decizii de afaceri mai bune și a ajuta la analizarea tendințelor și a satisfacției clienților, ceea ce poate duce la produse și servicii noi și mai bune.
Tipuri de analize de date
Analiza datelor este împărțită în patru tipuri de bază.
- Analitica descriptivă descrie ce s-a întâmplat într-o anumită perioadă de timp. Numărul de vizionări a crescut? Vânzările sunt mai puternice luna aceasta decât ultima?
- Analiza diagnosticului 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? A fost cea mai recentă campanie de marketing vânzările?
- Analitica predictivă se îndreaptă spre ceea ce este probabil să se întâmple în termenul apropiat. Ce s-a întâmplat cu vânzările ultima dată când am avut o vară caldă? Câte modele meteo prezic o vară caldă în acest an?
- Analitica prescriptivă sugerează un curs de acțiune. Dacă probabilitatea unei veri calde este măsurată, în medie, aceste cinci modele meteo sunt peste 58%, ar trebui să adăugăm o schimbare de seară la bere și să închiriem un rezervor suplimentar pentru a crește randamentul.
Analiza datelor stă la baza mai multor sisteme de control al calității din lumea financiară, inclusiv a popularului program Six Sigma. 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 o optimizați.
Considerații speciale: Cine utilizează analiza datelor?
Unele dintre sectoarele care au adoptat utilizarea analizei de date includ industria de călătorie și ospitalitate, unde transformările pot fi rapide. Această industrie poate colecta date despre clienți și a afla unde sunt problemele, dacă există, și cum să le rezolvi.
Asistența medicală combină utilizarea unor volume mari de date structurate și nestructurate și folosește analiza datelor pentru a lua decizii rapide. În mod similar, industria de vânzare cu amănuntul folosește cantități numeroase de date pentru a răspunde cererilor în continuă schimbare ale cumpărătorilor. Comercianții de informații care colectează și analizează îi pot ajuta să identifice tendințele, să recomande produse și să crească profiturile.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.