Kas ir datu analīze?
Datu analīze tiek definēta kā datu tīrīšanas, pārveidošanas un modelēšanas process, lai atklātu noderīgu informāciju biznesa lēmumu pieņemšanai. Datu analīzes mērķis ir iegūt no datiem noderīgu informāciju un pieņemt lēmumu, pamatojoties uz datu analīzi.
Vienkāršs datu analīzes piemērs ir ikreiz, kad mēs pieņemam lēmumu ikdienas dzīvē, domājot par to, kas notika pagājušajā reizē, vai to, kas notiks, izvēloties konkrēto lēmumu. Tas ir nekas cits kā mūsu pagātnes vai nākotnes analīze un uz tā balstītu lēmumu pieņemšana. Tam mēs apkopojam atmiņas par savu pagātni vai sapņiem par savu nākotni. Tātad tas nav nekas cits kā datu analīze. Tagad to pašu, ko analītiķis veic uzņēmējdarbības vajadzībām, sauc par datu analīzi.
Šajā apmācībā jūs uzzināsiet:
- Kāpēc datu analīze?
- Datu analīzes rīki
- Datu analīzes veidi: paņēmieni un metodes
- Datu analīzes process
Kāpēc datu analīze?
Lai attīstītu savu biznesu, lai pat pieaugtu jūsu dzīvē, dažreiz viss, kas jums jādara, ir analīze!
Ja jūsu bizness neaug, tad jums ir jāatskatās un jāatzīst savas kļūdas un jāsastāda plāns vēlreiz, neatkārtojot šīs kļūdas. Un pat tad, ja jūsu bizness aug, tad jums ir jācenšas panākt, lai bizness augtu vēl vairāk. Viss, kas jums jādara, ir analizēt jūsu biznesa datus un biznesa procesus.
Datu analīzes rīki
Datu analīzes rīki lietotājiem atvieglo datu apstrādi un manipulēšanu, datu kopu saistību un korelāciju analīzi, kā arī palīdz noteikt interpretācijas modeļus un tendences. Šeit ir pilns rīku saraksts, kas izmantots datu analīzei pētniecībā.
Datu analīzes veidi: paņēmieni un metodes
Ir vairāki datu analīzes paņēmieni, kas pastāv, pamatojoties uz uzņēmējdarbību un tehnoloģijām. Tomēr galvenās datu analīzes metodes ir:
- Teksta analīze
- Statistiskā analīze
- Diagnostiskā analīze
- Prognozējošā analīze
- Recepšu analīze
Teksta analīze
Teksta analīzi sauc arī par datu ieguvi. Tā ir viena no datu analīzes metodēm, lai atklātu modeli lielās datu kopās, izmantojot datu bāzes vai datu ieguves rīkus. Tas neapstrādātus datus pārveidoja par uzņēmējdarbības informāciju. Biznesa inteliģences rīki ir tirgū, ko izmanto stratēģisku biznesa lēmumu pieņemšanai. Kopumā tas piedāvā veidu, kā iegūt un pārbaudīt datus un atvasinātos modeļus, un visbeidzot to interpretēt.
Statistiskā analīze
Statistiskā analīze parāda "Kas notiek?" izmantojot iepriekšējos datus informācijas paneļu veidā. Statistiskā analīze ietver datu vākšanu, analīzi, interpretēšanu, prezentēšanu un modelēšanu. Tas analizē datu kopu vai datu paraugu. Šāda veida analīzei ir divas kategorijas - aprakstoša analīze un secinoša analīze.
Aprakstoša analīze
analizē pilnīgus datus vai apkopotu skaitlisko datu paraugu. Tas parāda nepārtrauktu datu vidējo lielumu un novirzi, savukārt kategorisko datu procentuālo daudzumu un biežumu.
Secinošā analīze
analizē paraugu no pilnīgiem datiem. Šāda veida analīzē jūs varat atrast dažādus secinājumus no vieniem un tiem pašiem datiem, atlasot dažādus paraugus.
Diagnostiskā analīze
Diagnostikas analīze parāda "Kāpēc tas notika?" atrodot cēloni no statistikas analīzē iegūtā ieskata. Šī analīze ir noderīga, lai identificētu datu uzvedības modeļus. Ja jūsu biznesa procesā rodas jauna problēma, varat izpētīt šo analīzi, lai atrastu līdzīgus šīs problēmas modeļus. Un tam var būt iespējas izmantot līdzīgas receptes jaunajām problēmām.
Prognozējošā analīze
Prognozējošā analīze parāda, kas varētu notikt, izmantojot iepriekšējos datus. Vienkāršākais datu analīzes piemērs ir tāds, piemēram, ja pagājušajā gadā es nopirku divas kleitas, pamatojoties uz uzkrājumiem, un, ja šogad mana alga pieaug dubultā, tad es varu nopirkt četras kleitas. Bet, protams, tas nav viegli, jo tas ir jādomā par citiem apstākļiem, piemēram, drēbju cenu iespējamība šogad ir palielinājusies vai varbūt kleitu vietā vēlaties iegādāties jaunu velosipēdu, vai arī jums ir jāpērk māja!
Tātad šeit šī analīze paredz nākotnes rezultātus, pamatojoties uz pašreizējiem vai iepriekšējiem datiem. Prognozēšana ir tikai aprēķins. Tās precizitāte ir atkarīga no tā, cik daudz detalizētas informācijas jums ir un cik daudz jūs tajā rakt.
Recepšu analīze
Receptīvā analīze apvieno ieskatu no visas iepriekšējās analīzes, lai noteiktu, kuras darbības veikt pašreizējās problēmas vai lēmuma gadījumā. Lielākā daļa uz datiem balstītu uzņēmumu izmanto recepšu analīzi, jo ar prognozējošu un aprakstošu analīzi nepietiek, lai uzlabotu datu veiktspēju. Pamatojoties uz pašreizējām situācijām un problēmām, viņi analizē datus un pieņem lēmumus.
Datu analīzes process
Datu analīzes process ir nekas, bet vākšana informāciju, izmantojot atbilstošu lietojumprogrammu vai rīks, kas ļauj jums izpētīt datus un atrast modeli tajā. Pamatojoties uz šo informāciju un datiem, jūs varat pieņemt lēmumus vai arī iegūt galīgos secinājumus.
Datu analīze sastāv no šādām fāzēm:
- Datu prasību apkopošana
- Datu vākšana
- Datu tīrīšana
- Datu analīze
- Datu interpretācija
- Datu vizualizācija
Datu prasību apkopošana
Pirmkārt, jums ir jādomā par to, kāpēc jūs vēlaties veikt šo datu analīzi? Viss, kas jums nepieciešams, lai uzzinātu datu analīzes mērķi vai mērķi. Jums jāizlemj, kāda veida datu analīzi vēlaties veikt! Šajā posmā jums jāizlemj, ko analizēt un kā to izmērīt, jums ir jāsaprot, kāpēc jūs veicat izmeklēšanu un kādi pasākumi jums jāizmanto, lai veiktu šo analīzi.
Datu vākšana
Pēc prasību apkopošanas jūs gūsiet skaidru priekšstatu par to, kādas lietas jums jāmēra un kādiem jābūt jūsu secinājumiem. Tagad ir pienācis laiks apkopot datus, pamatojoties uz prasībām. Kad esat apkopojis savus datus, atcerieties, ka apkopotie dati ir jāapstrādā vai jāorganizē analīzei. Vācot datus no dažādiem avotiem, jums ir jāuztur žurnāls ar datu apkopošanas datumu un avotu.
Datu tīrīšana
Tagad visi apkopotie dati var nebūt noderīgi vai neatbilstoši jūsu analīzes mērķim, tāpēc tie ir jātīra. Apkopotajos datos var būt ierakstu dublikāti, atstarpes vai kļūdas. Dati jātīra un bez kļūdām. Šī fāze jāveic pirms analīzes, jo, pamatojoties uz datu tīrīšanu, jūsu analīzes rezultāts būs tuvāk gaidītajam.
Datu analīze
Kad dati ir apkopoti, iztīrīti un apstrādāti, tie ir gatavi analīzei. Manipulējot ar datiem, iespējams, ka jums ir precīza nepieciešamā informācija, vai arī jums būs jāapkopo vairāk datu. Šajā posmā jūs varat izmantot datu analīzes rīkus un programmatūru, kas palīdzēs jums izprast, interpretēt un izdarīt secinājumus, pamatojoties uz prasībām.
Datu interpretācija
Pēc datu analīzes ir pienācis laiks interpretēt jūsu rezultātus. Varat izvēlēties veidu, kā izteikt vai paziņot datu analīzi, vai nu jūs varat izmantot vienkārši vārdos, vai arī tabulā vai diagrammā. Pēc tam izmantojiet datu analīzes procesa rezultātus, lai izlemtu labāko rīcību.
Datu vizualizācija
Datu vizualizācija ir ļoti izplatīta jūsu ikdienas dzīvē; tie bieži parādās diagrammu un diagrammu veidā. Citiem vārdiem sakot, dati tiek parādīti grafiski, lai cilvēka smadzenēm tos būtu vieglāk saprast un apstrādāt. Datu vizualizāciju bieži izmanto, lai atklātu nezināmus faktus un tendences. Novērojot attiecības un salīdzinot datu kopas, jūs varat atrast veidu, kā uzzināt nozīmīgu informāciju.
Kopsavilkums:
- Datu analīze nozīmē datu tīrīšanas, pārveidošanas un modelēšanas procesu, lai atklātu noderīgu informāciju biznesa lēmumu pieņemšanai
- Datu analīzes veidi ir teksta, statistikas, diagnostikas, prognozēšanas, receptes analīze
- Datu analīze sastāv no datu prasību apkopošanas, datu apkopošanas, datu tīrīšanas, datu analīzes, datu interpretācijas, datu vizualizācijas