Mis on andmete analüüs ja miks see on oluline?

Mis on andmete analüüs ja miks see on oluline?

Maailm muutub üha enam andmepõhiseks, töötamiseks on saadaval lõputu hulk andmeid. Suured ettevõtted nagu Google ja Microsoft kasutavad otsuste tegemiseks andmeid, kuid nad pole ainsad.





Kas see on oluline? Absoluutselt!



Andmeanalüüsi kasutavad väikeettevõtted, jaekaubandusettevõtted, meditsiinis ja isegi spordimaailmas. See on universaalne keel ja olulisem kui kunagi varem. Tundub arenenud kontseptsioon, kuid andmete analüüs on tegelikult vaid mõned praktikas rakendatud ideed.





Mis on andmete analüüs?

Andmete analüüs on andmete hindamise protsess, kasutades analüütilisi või statistilisi tööriistu, et leida kasulikku teavet. Mõned neist tööriistadest on programmeerimiskeeled, näiteks R või Python. Microsoft Excel on populaarne ka andmeanalüüsi maailmas .

Kui andmed on nende tööriistade abil kogutud ja sorteeritud, tõlgendatakse tulemusi otsuste tegemiseks. Lõpptulemused võib esitada kokkuvõttena või visuaalina, nagu diagramm või graafik.



Andmete visuaalsel kujul esitamise protsessi tuntakse kui andmete visualiseerimine . Andmete visualiseerimise tööriistad muudavad töö lihtsamaks. Sellised programmid nagu Tableau või Microsoft Power BI pakuvad teile palju visuaale, mis võivad andmed ellu äratada.

Andmeanalüüsi meetodeid on mitmeid, sealhulgas andmekaevandamine, tekstianalüüs ja äriteave.



Kuidas andmete analüüsi tehakse?

Pildikrediit: Faithie / Depositphotos

Andmete analüüs on suur teema ja see võib hõlmata mõnda järgmistest sammudest.



  • Eesmärkide määratlemine: Alustuseks visandage mõned selgelt määratletud eesmärgid. Andmetest parimate tulemuste saamiseks peaksid eesmärgid olema kristallselged.
  • Küsimused: Mõelge küsimustele, millele soovite andmete põhjal vastuse saada. Näiteks, kas punased sportautod satuvad õnnetustesse sagedamini kui teised? Mõelge välja, millised andmeanalüüsi tööriistad annavad teie küsimusele parima tulemuse.
  • Andmete kogumine: Koguge andmeid, mis on kasulikud küsimustele vastamiseks. Selles näites võib andmeid koguda erinevatest allikatest, näiteks DMV või politsei õnnetusjuhtumite aruannetest, kindlustusnõuetest ja haiglaravi üksikasjadest.
  • Andmete puhastamine: Toorandmeid võib koguda mitmes erinevas vormingus, kus on palju rämpsväärtusi ja segadust. Andmed puhastatakse ja teisendatakse, et andmeanalüüsi tööriistad saaksid neid importida. See pole glamuurne samm, kuid see on väga oluline.
  • Andmete analüüs: Importige need uued puhtad andmed andmeanalüüsi tööriistadesse. Need tööriistad võimaldavad teil andmeid uurida, mustreid leida ja küsimustele vastata. See on tulu, siit leiate tulemusi!
  • Järelduste tegemine ja ennustuste tegemine: Tehke oma andmete põhjal järeldused. Õigete tulemuste saamiseks võib need järeldused kokku võtta aruandes, visuaalselt või mõlemas.

Süveneme veidi sügavamalt mõnda andmeanalüüsis kasutatud mõistesse.

Andmete kaevandamine

Pildikrediit: Philippe Put/ Flickr

kuidas profiili ps4 -l kustutada

Andmete kaevandamine on andmeanalüüsi meetod suurte andmekogumite mustrite avastamiseks, kasutades statistikat, tehisintellekti ja masinõpet. Eesmärk on muuta andmed äriotsusteks.

Mida saate andmete kaevandamisega teha? Saate töödelda suures koguses andmeid, et tuvastada kõrvalekalded ja need otsuste tegemisest välja jätta. Ettevõtted saavad õppida klientide ostuharjumusi või kasutada rühmitamist, et leida andmetest varem tundmatuid rühmi.

Kui kasutate e -posti, näete postkasti sortimiseks veel ühte andmekaevandamise näidet. E -posti rakendused, nagu Outlook või Gmail, kasutavad seda teie meilide liigitamiseks rämpspostiks või mitte rämpspostiks.

Tekstianalüüs

Pildi krediit: Marc_Smith/ Flickr

Andmed ei piirdu ainult numbritega, teave võib pärineda ka tekstiteabest.

Tekstianalüüs on protsess, mille käigus leitakse tekstist kasulikku teavet. Seda teete töötlemata teksti töötlemisega, muutes selle loetavaks andmeanalüüsi tööriistade abil ning leides tulemusi ja mustreid. Seda nimetatakse ka teksti kaevandamiseks.

Excel teeb sellega suurepärast tööd. Excelis on tekstiga töötamiseks palju valemeid, mis võivad andmetega tööle minnes säästa aega.

Teksti kaevandamine võib koguda teavet ka veebist, andmebaasist või failisüsteemist. Mida saate selle tekstiteabega teha? Mustrite leidmiseks saate importida e -posti aadresse ja telefoninumbreid. Dokumendist leiate isegi sõnade sagedusi.

Äriteave

Pildikrediit: FutUndBeidl/ Flickr

Äriteave muudab andmed äriotsuste tegemiseks kasutatavaks luureandmeteks. Seda võib kasutada organisatsiooni strateegiliste ja taktikaliste otsuste tegemisel. See pakub ettevõtetele võimalust uurida kogutud andmete suundumusi ja saada neist teavet.

Äriteavet kasutatakse paljude asjade tegemiseks:

  • Tehke otsuseid toote paigutuse ja hinnakujunduse kohta
  • Tuvastage toote uued turud
  • Looge eelarveid ja prognoose, mis teenivad rohkem raha
  • Kasutage teatud toote nõudluse leidmiseks visuaalseid tööriistu, nagu soojuskaardid, pöördtabelid ja geograafiline kaardistamine

Andmete visualiseerimine

Pildikrediit: pressmaster/ Depositphotos

Andmete visualiseerimine on andmete visuaalne esitus. Selle asemel, et esitada andmeid tabelites või andmebaasides, esitate need diagrammides ja graafikutes. See muudab keerukad andmed arusaadavamaks, rääkimata sellest, et neid on lihtsam vaadata.

Kasutatavad rakendused (tuntud ka kui „asjade Internet”) genereerivad üha suuremat hulka andmeid. Andmete hulk (edaspidi „suurandmed”) on päris massiivne. Andmete visualiseerimine võib muuta miljonid andmepunktid lihtsateks visuaalideks, millest on lihtne aru saada.

Andmete visualiseerimiseks on mitmeid viise:

  • Andmete visualiseerimise tööriista (nt Tableau või Microsoft Power BI) kasutamine
  • Tavalised Exceli graafikud ja diagrammid
  • Interaktiivsed Exceli graafikud
  • Veebi jaoks JavaScripti abil loodud tööriist nagu D3.js

The Google'i andmekogumite visualiseerimine on suurepärane näide sellest, kuidas suurandmed võivad otsuste tegemist visuaalselt suunata.

Andmete analüüs ülevaatamisel

Andmete analüüsi kasutatakse andmete hindamiseks statistiliste tööriistadega, et leida kasulikku teavet. Kasutatakse mitmesuguseid meetodeid, sealhulgas andmekaevandamine, tekstianalüüs, äriteave, andmekogumite kombineerimine ja andmete visualiseerimine.

Microsoft Exceli Power Query tööriist on eriti kasulik andmete analüüsimiseks. Kui soovite sellega tutvuda, lugege meie juhendit oma esimese Microsoft Power Query skripti loomiseks.

Jaga Jaga Piiksuma E -post Kuidas pääseda juurde Google'i sisseehitatud mullitasemele Androidis

Kui teil on kunagi olnud vaja veenduda, et midagi on näpuotsaga tasemel, saate nüüd mõne sekundiga oma telefonile mullitaseme.

Loe edasi Seotud teemad
  • Tehnoloogia selgitatud
  • Programmeerimine
  • Suured andmed
  • Andmete analüüs
Autori kohta Anthony Grant(40 artiklit avaldatud)

Anthony Grant on vabakutseline kirjanik, kes hõlmab programmeerimist ja tarkvara. Ta on arvutiteaduse eriala, kes tegeleb programmeerimise, Exceli, tarkvara ja tehnoloogiaga.

kuidas hüpikaknad blokeeringust lahti võtta mac chrome'is
Rohkem Anthony Grantilt

Telli meie uudiskiri

Liituge meie uudiskirjaga, et saada tehnilisi näpunäiteid, ülevaateid, tasuta e -raamatuid ja eksklusiivseid pakkumisi!

Tellimiseks klõpsake siin