Duomenų analizė
Duomenų analizė yra neapdorotų duomenų analizės mokslas, siekiant padaryti išvadas apie tą informaciją. Daugybė duomenų analizės metodų ir procesų buvo automatizuoti į mechaninius procesus ir algoritmus, kurie veikia kaip neapdoroti duomenys, skirti vartoti žmonėms.
Duomenų analizės metodai gali atskleisti tendencijas ir metriką, kuri kitu atveju būtų prarasta informacijos masėje. Ši informacija gali būti naudojama optimizuojant procesus, siekiant padidinti bendrą verslo ar sistemos efektyvumą.
Duomenų analizės supratimas
Duomenų analizė yra platus terminas, apimantis daugybę įvairių duomenų analizės rūšių. Bet kurios rūšies informacijai gali būti taikomi duomenų analizės metodai, kad būtų galima gauti įžvalgos, kurią galima panaudoti tobulinant dalykus.
Pavyzdžiui, gamybos įmonės dažnai registruoja įvairių mašinų veikimo laiką, prastovas ir darbo eilę, tada analizuoja duomenis, kad galėtų geriau planuoti darbo krūvius, kad mašinos veiktų arčiau didžiausio galingumo.
Duomenų analizė gali nuveikti kur kas daugiau nei nurodyti trūkumus gamyboje. Lošimų kompanijos naudoja duomenų analizę, norėdamos nustatyti žaidėjų, palaikančių daugumą žaidėjų, atlygio grafikus. Turinio įmonės naudoja daugybę tų pačių duomenų analizės, kad nuolat spustelėtumėte, žiūrėtumėte ar pertvarkytumėte turinį, kad gautumėte kitą rodinį ar kitą paspaudimą.
Duomenų analizės procesas apima kelis skirtingus veiksmus:
- Pirmasis žingsnis yra nustatyti duomenų reikalavimus arba tai, kaip duomenys sugrupuojami. Duomenys gali būti atskirti pagal amžių, demografinius rodiklius, pajamas ar lytį. Duomenų vertės gali būti skaitinės arba suskirstytos į kategorijas.
- Antrasis duomenų analizės žingsnis yra jų rinkimo procesas. Tai galima padaryti iš įvairių šaltinių, tokių kaip kompiuteriai, internetiniai šaltiniai, fotoaparatai, aplinkos šaltiniai arba per personalą.
- Surinkus duomenis, jie turi būti sutvarkyti, kad būtų galima analizuoti. Organizavimas gali vykti skaičiuoklėje ar kitokios formos programinėje įrangoje, kuri gali paimti statistinius duomenis.
- Prieš analizę duomenys išvalomi. Tai reiškia, kad jis yra šveičiamas ir tikrinamas, siekiant įsitikinti, ar nėra dubliavimosi ar klaidų, ar jis nėra neišsamus. Šis veiksmas padeda ištaisyti klaidas, prieš tai pereinant prie analizuojamo duomenų analitiko.
[Svarbu: duomenų analitika orientuota į išvadų darymą remiantis tuo, ką analitikas jau žino.]
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Duomenų analizė yra neapdorotų duomenų analizės mokslas, siekiant padaryti išvadas apie tą informaciją.
- Duomenų analizės metodai ir procesai buvo automatizuoti į mechaninius procesus ir algoritmus, kurie veikia kaip neapdoroti duomenys, skirti vartoti žmonėms.
- Duomenų analizė padeda verslui optimizuoti savo veiklą.
Kodėl duomenų analizė yra svarbi
Duomenų analizė yra svarbi, nes ji padeda įmonėms optimizuoti savo veiklą. Įdiegus jį į verslo modelį, įmonės gali padėti sumažinti sąnaudas, nustatydamos veiksmingesnius verslo būdus ir kaupdamos didelius duomenų kiekius.
Bendrovė taip pat gali naudoti duomenų analizę, kad priimtų geresnius verslo sprendimus ir padėtų analizuoti klientų tendencijas ir pasitenkinimą, o tai gali sukelti naujus ir geresnius produktus ir paslaugas.
Duomenų analizės tipai
Duomenų analizė yra suskirstyta į keturias pagrindines rūšis.
- Aprašoma analitika apibūdina tai, kas nutiko per tam tikrą laikotarpį. Ar padidėjo peržiūrų skaičius? Ar šį mėnesį pardavimai didesni nei praėjusį?
- Diagnostinė analizė daugiau dėmesio skiria tam, kodėl kažkas nutiko. Tai apima įvairesnius duomenų įvedimus ir šiek tiek hipotezių. Ar orai turėjo įtakos alaus pardavimams? Ar ta naujausia rinkodaros kampanija turėjo įtakos pardavimams?
- Nuspėjamoji analizė pereina prie to, kas greičiausiai įvyks artimiausiu metu. Kas atsitiko su pardavimais paskutinį kartą, kai turėjome karštą vasarą? Kiek oro modelių prognozuoja karštą šių metų vasarą?
- Prescriptive analytics siūlo veiksmų eigą. Jei matuojama karštos vasaros tikimybė, kai šių penkių oro sąlygų modelių vidurkis yra didesnis nei 58%, turėtume pridėti alaus daryklos vakarinę pamainą ir išsinuomoti papildomą baką, kad padidintume produkcijos kiekį.
Duomenų analizė paremia daugelį finansų pasaulio kokybės kontrolės sistemų, įskaitant vis populiarią „Six Sigma“ programą. Jei netinkamai ką nors išmatuojate - nesvarbu, ar tai jūsų svoris, ar defektų skaičius milijonui gamybos linijos - tai beveik neįmanoma optimizuoti.
Specialios pastabos: kas naudoja duomenų analizę?
Kai kurie sektoriai, pradėję naudoti duomenų analizę, apima kelionių ir svetingumo pramonę, kur greitai galima atsigręžti. Ši pramonė gali rinkti klientų duomenis ir išsiaiškinti, kur slypi problemos, jei jų yra, ir kaip jas išspręsti.
Sveikatos apsauga derina didelio kiekio struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų naudojimą ir naudoja duomenų analizę greitam sprendimų priėmimui. Panašiai mažmeninės prekybos pramonė naudoja daugybę duomenų, kad patenkintų nuolat kintančius pirkėjų reikalavimus. Informacija, kurią mažmenininkai renka ir analizuoja, gali padėti jiems nustatyti tendencijas, rekomenduoti gaminius ir padidinti pelną.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.