Analityka danych

Co to jest analiza danych?

Analityka danych to nauka polegająca na analizie surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji. Wiele technik i procesów analizy danych zostało zautomatyzowanych w procesach mechanicznych i algorytmach, które działają na surowych danych przeznaczonych do spożycia przez ludzi.

Zrozumienie analizy danych

Analiza danych to szerokie pojęcie, które obejmuje wiele różnych typów analizy danych. Każdy rodzaj informacji może zostać poddany technikom analizy danych w celu uzyskania wglądu, który można wykorzystać do ulepszenia rzeczy. Techniki analizy danych mogą ujawnić trendy i wskaźniki, które w przeciwnym razie zostałyby utracone w masie informacji. Informacje te można następnie wykorzystać do optymalizacji procesów w celu zwiększenia ogólnej wydajności firmy lub systemu.

Na przykład firmy produkcyjne często rejestrują czas działania, przestoje i kolejkę pracy dla różnych maszyn, a następnie analizują dane, aby lepiej zaplanować obciążenia, aby maszyny działały bliżej maksymalnej wydajności.

Analiza danych może zrobić znacznie więcej niż tylko wskazać wąskie gardła w produkcji. Firmy zajmujące się grami używają analizy danych do ustalania harmonogramów nagród dla graczy, dzięki którym większość graczy pozostaje aktywna w grze. Firmy zajmujące się treścią używają wielu takich samych analiz danych, abyś mógł klikać, oglądać lub ponownie organizować treści, aby uzyskać inny widok lub kolejne kliknięcie.

Analiza danych jest ważna, ponieważ pomaga firmom optymalizować ich wydajność. Wdrożenie go do modelu biznesowego oznacza, że ​​firmy mogą pomóc obniżyć koszty, identyfikując bardziej wydajne sposoby prowadzenia działalności i przechowując duże ilości danych. Firma może również korzystać z analizy danych, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i pomagać w analizowaniu trendów i satysfakcji klientów, co może prowadzić do nowych – i lepszych – produktów i usług.

Proces związany z analizą danych obejmuje kilka różnych etapów:

1. Pierwszym krokiem jest określenie wymagań dotyczących danych lub sposobu ich grupowania. Dane można oddzielić według wieku, danych demograficznych, dochodów lub płci. Wartości danych mogą być liczbowe lub podzielone według kategorii.
2. Drugim krokiem w analizie danych jest proces ich gromadzenia. Można to zrobić z różnych źródeł, takich jak komputery, źródła internetowe, kamery, źródła środowiskowe lub personel.
3. Po zebraniu danych należy je uporządkować, aby można było je przeanalizować. Organizacja może odbywać się na arkuszu kalkulacyjnym lub w innej formie oprogramowania, które może pobierać dane statystyczne.
4. Dane są następnie czyszczone przed analizą. Oznacza to, że jest on czyszczony i sprawdzany, aby upewnić się, że nie ma duplikatów lub błędów oraz że nie jest niekompletny. Ten krok pomaga poprawić wszelkie błędy, zanim przejdzie do analityka danych do analizy.

[Ważne: analiza danych koncentruje się na wyciąganiu wniosków na podstawie tego, co analityk już wie.]

Rodzaje analizy danych

Analiza danych dzieli się na cztery podstawowe typy.

1. Analiza opisowa opisuje, co wydarzyło się w danym okresie. Czy liczba wyświetleń wzrosła? Czy sprzedaż w tym miesiącu jest większa niż w zeszłym?
2. Analiza diagnostyczna koncentruje się bardziej na tym, dlaczego coś się wydarzyło. Wiąże się to z bardziej zróżnicowanymi danymi wejściowymi i odrobiną hipotez. Czy pogoda wpłynęła na sprzedaż piwa? Czy ta ostatnia kampania marketingowa wpłynęła na sprzedaż?
3. Analityka predykcyjna przenosi się do tego, co prawdopodobnie wydarzy się w najbliższej przyszłości. Co się stało ze sprzedażą ostatnim razem, gdy mieliśmy upalne lato? Ile modeli pogodowych przewiduje upalne lato w tym roku?
4. Analizy nakazowe sugerują sposób działania. Jeśli prawdopodobieństwo upalnego lata jest mierzone jako średnia z tych pięciu modeli pogodowych powyżej 58%, powinniśmy dołożyć do browaru wieczorną zmianę i wynająć dodatkowy zbiornik, aby zwiększyć wydajność.

Analiza danych stanowi podstawę wielu systemów kontroli jakości w świecie finansów, w tym zawsze popularnego programu Six Sigma. Jeśli nie mierzysz czegoś odpowiednio – niezależnie od tego, czy chodzi o wagę, czy liczbę defektów na milion na linii produkcyjnej – optymalizacja jest prawie niemożliwa.

Niektóre z sektorów, które przyjęły wykorzystanie analizy danych, obejmują branżę turystyczną i hotelarską, gdzie zmiany mogą być szybkie. Ta branża może zbierać dane klientów i dowiedzieć się, gdzie występują problemy i jak je naprawić.

Opieka zdrowotna łączy wykorzystanie dużej ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych oraz wykorzystuje analizę danych do podejmowania szybkich decyzji. Podobnie branża detaliczna wykorzystuje duże ilości danych, aby sprostać stale zmieniającym się wymaganiom kupujących. Informacje zbierane i analizowane przez sprzedawców detalicznych mogą pomóc im zidentyfikować trendy, polecić produkty i zwiększyć zyski.

Często Zadawane Pytania