Kaj je analiza podatkov?
Analiza podatkov je opredeljena kot postopek čiščenja, preoblikovanja in modeliranja podatkov za odkrivanje koristnih informacij za poslovno odločanje. Namen analize podatkov je pridobiti koristne informacije iz podatkov in sprejeti odločitev na podlagi analize podatkov.
Preprost primer analize podatkov je, da kadar koli sprejmemo kakršno koli odločitev v vsakdanjem življenju, tako da razmišljamo o tem, kaj se je zgodilo zadnjič ali kaj se bo zgodilo z izbiro te odločitve. To ni nič drugega kot analiziranje naše preteklosti ali prihodnosti in sprejemanje odločitev, ki temeljijo na njih. Za to zbiramo spomine na svojo preteklost ali sanje o svoji prihodnosti. Torej to ni nič drugega kot analiza podatkov. Zdaj se to, kar analitik počne v poslovne namene, imenuje Analiza podatkov.
V tej vadnici boste izvedeli:
- Zakaj analiza podatkov?
- Orodja za analizo podatkov
- Vrste analize podatkov: tehnike in metode
- Proces analize podatkov
Zakaj analiza podatkov?
Če želite razviti svoje podjetje, tudi v življenju, včasih vse kar morate storiti je analiza!
Če vaše podjetje ne raste, se morate ozreti nazaj in priznati svoje napake ter znova narediti načrt, ne da bi te napake ponavljali. In tudi če vaše podjetje raste, se morate veseliti, da bo podjetje še raslo. Vse, kar morate storiti, je analizirati svoje poslovne podatke in poslovne procese.
Orodja za analizo podatkov
Orodja za analizo podatkov uporabnikom olajšajo obdelavo in obdelavo podatkov, analizo odnosov in korelacij med nabori podatkov, prav tako pa pomaga prepoznati vzorce in trende za razlago. Tu je popoln seznam orodij, ki se uporabljajo za analizo podatkov v raziskavah.
Vrste analize podatkov: tehnike in metode
Obstaja več vrst tehnik analize podatkov, ki obstajajo na podlagi poslovanja in tehnologije. Vendar so glavne metode analize podatkov:
- Analiza besedila
- Statistična analiza
- Diagnostična analiza
- Napovedna analiza
- Preskriptivna analiza
Analiza besedila
Analiza besedila se imenuje tudi Data Mining. Ena od metod analize podatkov je odkrivanje vzorca v velikih naborih podatkov z uporabo baz podatkov ali orodij za rudarjenje podatkov. Včasih je surove podatke pretvarjal v poslovne informacije. Na trgu so prisotna orodja za poslovno inteligenco, ki se uporabljajo za sprejemanje strateških poslovnih odločitev. Na splošno ponuja način pridobivanja in preučevanja podatkov ter izpeljave vzorcev in končno interpretacijo podatkov.
Statistična analiza
Statistična analiza kaže "Kaj se je zgodilo?" z uporabo preteklih podatkov v obliki nadzornih plošč. Statistična analiza vključuje zbiranje, analizo, interpretacijo, predstavitev in modeliranje podatkov. Analizira nabor podatkov ali vzorec podatkov. Obstajata dve kategoriji te vrste analiz - opisna analiza in referenčna analiza.
Opisna analiza
analizira popolne podatke ali vzorec strnjenih numeričnih podatkov. Prikazuje povprečje in odstopanje za neprekinjene podatke, medtem ko odstotek in pogostost za kategorične podatke.
Inferencialna analiza
analizira vzorec iz popolnih podatkov. V tej vrsti analize lahko iz istih podatkov najdete različne zaključke z izbiro različnih vzorcev.
Diagnostična analiza
Diagnostična analiza kaže "Zakaj se je to zgodilo?" z iskanjem vzroka iz vpogleda v statistični analizi. Ta analiza je uporabna za prepoznavanje vzorcev vedenja podatkov. Če v vašem poslovnem procesu pride nova težava, lahko v tej analizi poiščete podobne vzorce te težave. In morda bo imel možnost uporabiti podobne recepte za nove težave.
Napovedna analiza
Prediktivna analiza s predhodnimi podatki pokaže, "kaj se bo verjetno zgodilo". Primer najpreprostejše analize podatkov je, če sem lani kupil dve obleki glede na prihranek in če se mi letos plača podvoji, potem lahko kupim štiri obleke. Seveda pa to ni enostavno, ker morate razmišljati o drugih okoliščinah, kot so možnosti, da se cene oblačil letos povečajo ali morda namesto oblek želite kupiti novo kolo ali pa hišo!
Torej, ta analiza daje napovedi o prihodnjih rezultatih na podlagi sedanjih ali preteklih podatkov. Napoved je le ocena. Njegova natančnost temelji na tem, koliko podrobnih informacij imate in koliko v njih kopate.
Preskriptivna analiza
Preskriptivna analiza združuje vpogled iz vseh prejšnjih analiz, da se določi, katero dejanje je treba sprejeti pri trenutni težavi ali odločitvi. Večina podjetij, ki temeljijo na podatkih, uporabljajo preskriptivno analizo, ker napovedna in opisna analiza nista dovolj za izboljšanje učinkovitosti podatkov. Na podlagi trenutnih situacij in težav analizirajo podatke in sprejemajo odločitve.
Proces analize podatkov
Proces analize podatkov ni nič drugega kot zbiranje informacij z uporabo ustrezne aplikacije ali orodja, ki vam omogoča raziskovanje podatkov in iskanje vzorca v njih. Na podlagi teh informacij in podatkov lahko sprejemate odločitve ali pa dobite končne zaključke.
Analiza podatkov je sestavljena iz naslednjih faz:
- Zbiranje podatkovnih zahtev
- Zbiranje podatkov
- Čiščenje podatkov
- Analiza podatkov
- Interpretacija podatkov
- Vizualizacija podatkov
Zbiranje podatkovnih zahtev
Najprej morate razmisliti, zakaj želite narediti to analizo podatkov? Vse, kar potrebujete, da ugotovite namen ali cilj analize podatkov. Odločiti se morate, katero vrsto analize podatkov ste želeli narediti! V tej fazi se morate odločiti, kaj analizirati in kako to izmeriti, razumeti morate, zakaj preiskujete in katere ukrepe morate uporabiti za izvedbo te analize.
Zbiranje podatkov
Po zbiranju zahtev boste dobili jasno predstavo o tem, katere stvari morate izmeriti in kakšne naj bodo vaše ugotovitve. Zdaj je čas, da zberete podatke na podlagi zahtev. Ko zberete podatke, ne pozabite, da jih je treba obdelati ali organizirati za analizo. Ko ste zbirali podatke iz različnih virov, morate voditi dnevnik z datumom zbiranja in virom podatkov.
Čiščenje podatkov
Zbrani podatki morda ne bodo koristni ali nepomembni za vaš cilj analize, zato jih je treba očistiti. Zbrani podatki lahko vsebujejo podvojene zapise, presledke ali napake. Podatke je treba očistiti in brez napak. To fazo je treba opraviti pred analizo, ker bo na podlagi čiščenja podatkov vaš izid analize bližje pričakovanemu izidu.
Analiza podatkov
Ko so podatki zbrani, očiščeni in obdelani, so pripravljeni za analizo. Med manipulacijo podatkov boste morda ugotovili, da imate natančne podatke, ki jih potrebujete, ali pa boste morda morali zbrati več podatkov. V tej fazi lahko uporabljate orodja in programsko opremo za analizo podatkov, ki vam bodo pomagale razumeti, interpretirati in izpeljati zaključke na podlagi zahtev.
Interpretacija podatkov
Po analizi vaših podatkov je končno čas, da razložite svoje rezultate. Izberete lahko način izražanja ali sporočanja analize podatkov, ki ga lahko uporabite preprosto z besedami ali morda tabelo ali grafikon. Nato na podlagi rezultatov postopka analize podatkov določite svoj najboljši potek.
Vizualizacija podatkov
Vizualizacija podatkov je zelo pogosta v vašem vsakdanjem življenju; pogosto se pojavljajo v obliki grafikonov in grafov. Z drugimi besedami, podatki so grafično prikazani, da jih bodo človeški možgani lažje razumeli in obdelali. Vizualizacija podatkov se pogosto uporablja za odkrivanje neznanih dejstev in trendov. Z opazovanjem odnosov in primerjavo podatkovnih nizov lahko najdete način, kako najti pomembne informacije.
Povzetek:
- Analiza podatkov pomeni postopek čiščenja, preoblikovanja in modeliranja podatkov za odkrivanje koristnih informacij za poslovno odločanje
- Vrste analize podatkov so besedilo, statistična, diagnostična, predvidevalna in preskriptivna analiza
- Analiza podatkov je sestavljena iz zbiranja podatkov, zbiranja podatkov, čiščenja podatkov, analize podatkov, interpretacije podatkov, vizualizacije podatkov