Čo je analýza údajov?
Analýza údajov je definovaná ako proces čistenia, transformácie a modelovania údajov s cieľom zistiť užitočné informácie pre obchodné rozhodovanie. Účelom analýzy údajov je získať užitočné informácie z údajov a prijať rozhodnutie založené na analýze údajov.
Jednoduchým príkladom analýzy údajov je vždy, keď prijmeme akékoľvek rozhodnutie v každodennom živote, a to premýšľaním o tom, čo sa stalo naposledy, alebo čo sa stane, keď sa rozhodneme pre konkrétne rozhodnutie. Nejde o nič iné, ako analyzovať našu minulosť alebo budúcnosť a robiť na základe toho rozhodnutia. Za týmto účelom zhromažďujeme spomienky na našu minulosť alebo sny o našej budúcnosti. Takže to nie je nič iné ako analýza dát. To isté, čo analytik robí pre obchodné účely, sa volá Analýza dát.
V tomto návode sa dozviete:
- Prečo analýza dát?
- Nástroje na analýzu údajov
- Typy analýzy údajov: techniky a metódy
- Proces analýzy údajov
Prečo analýza dát?
Ak chcete rozšíriť svoje podnikanie aj vo svojom živote, niekedy musíte urobiť iba analýzu!
Ak vaše podnikanie nerastie, musíte sa obzrieť späť, uznať svoje chyby a urobiť plán znova bez toho, aby ste tieto chyby opakovali. A aj keď sa vaše podnikanie rozrastá, musíte sa tešiť na to, aby sa podnik rozvíjal viac. Musíte len analyzovať svoje obchodné údaje a obchodné procesy.
Nástroje na analýzu údajov
Nástroje na analýzu údajov uľahčujú používateľom spracovanie a manipuláciu s údajmi, analyzujú vzťahy a korelácie medzi súbormi údajov a tiež pomáhajú identifikovať vzory a trendy interpretácie. Tu je kompletný zoznam nástrojov používaných na analýzu údajov vo výskume.
Typy analýzy údajov: techniky a metódy
Existuje niekoľko typov techník analýzy údajov, ktoré existujú na základe podnikania a technológie. Hlavné metódy analýzy údajov sú však:
- Textová analýza
- Štatistická analýza
- Diagnostická analýza
- Prediktívna analýza
- Predpísaná analýza
Textová analýza
Textová analýza sa označuje aj ako dolovanie dát. Je to jedna z metód analýzy údajov na zistenie vzoru vo veľkých súboroch údajov pomocou databáz alebo nástrojov na dolovanie údajov. Používalo sa na transformáciu nespracovaných údajov na obchodné informácie. Na trhu sú nástroje Business Intelligence, ktoré sa používajú na prijímanie strategických obchodných rozhodnutí. Celkovo ponúka spôsob, ako extrahovať a preskúmať údaje a odvodiť vzory a nakoniec interpretáciu údajov.
Štatistická analýza
Štatistická analýza ukazuje „Čo sa stalo?“ pomocou minulých údajov vo forme informačných panelov. Štatistická analýza zahŕňa zber, analýzu, interpretáciu, prezentáciu a modelovanie údajov. Analyzuje súbor údajov alebo vzorku údajov. Existujú dva kategórie tohto typu analýzy - deskriptívna analýza a inferenciálna analýza.
Deskriptívna analýza
analyzuje úplné údaje alebo vzorku súhrnných číselných údajov. Zobrazuje priemer a odchýlku pre nepretržité údaje, zatiaľ čo percento a frekvenciu pre kategorické údaje.
Inferenčná analýza
analyzuje vzorku z úplných údajov. V tomto type analýzy môžete nájsť rôzne závery z rovnakých údajov výberom rôznych vzoriek.
Diagnostická analýza
Diagnostická analýza ukazuje „Prečo sa to stalo?“ nájdením príčiny z poznatku zisteného v Štatistickej analýze. Táto analýza je užitočná na identifikáciu vzorcov správania údajov. Ak do vášho obchodného procesu dorazí nový problém, môžete sa pozrieť do tejto analýzy a nájsť podobné vzorce tohto problému. Možno bude mať šanca použiť podobné recepty na nové problémy.
Prediktívna analýza
Prediktívna analýza ukazuje „čo sa pravdepodobne stane“ pomocou predchádzajúcich údajov. Najjednoduchší príklad analýzy údajov je, ako keby som si minulý rok kúpil dve šaty na základe svojich úspor a ak sa tento rok môj plat zvýši dvojnásobne, môžem si kúpiť štyri šaty. Ale to samozrejme nie je ľahké, pretože musíte myslieť na iné okolnosti, ako je napríklad šanca na zvýšenie cien oblečenia v tomto roku, alebo možno namiesto šiat chcete kúpiť nový bicykel alebo si musíte kúpiť dom!
Táto analýza teda predpovedá budúce výsledky na základe súčasných alebo minulých údajov. Prognózovanie je len odhad. Jeho presnosť závisí od toho, koľko podrobných informácií máte a koľko v nich hĺbite.
Predpísaná analýza
Predpísaná analýza kombinuje pohľad zo všetkých predchádzajúcich analýz na určenie toho, aké kroky treba podniknúť v prípade aktuálneho problému alebo rozhodnutia. Väčšina spoločností založených na dátach využíva preskriptívnu analýzu, pretože prediktívna a deskriptívna analýza nestačia na zlepšenie výkonu údajov. Na základe aktuálnych situácií a problémov analyzujú údaje a robia rozhodnutia.
Proces analýzy údajov
Proces analýzy údajov nie je nič iné ako zhromažďovanie informácií pomocou vhodnej aplikácie alebo nástroja, ktorý vám umožní preskúmať údaje a nájsť v nich vzor. Na základe týchto informácií a údajov môžete robiť rozhodnutia alebo prijímať konečné závery.
Analýza dát pozostáva z nasledujúcich fáz:
- Zhromažďovanie požiadaviek na údaje
- Zber dát
- Čistenie údajov
- Analýza dát
- Interpretácia údajov
- Vizualizácia údajov
Zhromažďovanie požiadaviek na údaje
Najskôr si musíte premyslieť, prečo chcete vykonať túto analýzu údajov? Všetko, čo potrebujete, je zistiť účel alebo cieľ vykonania Analýzy údajov. Musíte sa rozhodnúť, ktorý typ analýzy údajov ste chceli vykonať! V tejto fáze sa musíte rozhodnúť, čo budete analyzovať a ako to merať, musíte pochopiť, prečo vyšetrujete a aké opatrenia musíte použiť na vykonanie tejto analýzy.
Zber dát
Po zhromaždení požiadaviek získate jasnú predstavu o tom, čo musíte merať a aké by mali byť vaše zistenia. Teraz je čas zhromaždiť vaše údaje na základe požiadaviek. Po zhromaždení údajov nezabudnite, že zhromaždené údaje musia byť spracované alebo usporiadané na účely analýzy. Keď ste zhromažďovali údaje z rôznych zdrojov, musíte si viesť denník s dátumom zhromaždenia a zdrojom údajov.
Čistenie údajov
Čokoľvek, čo sa zhromaždí, nemusí byť užitočné alebo irelevantné pre váš cieľ analýzy, a preto by malo byť vyčistené. Zhromažďované údaje môžu obsahovať duplicitné záznamy, medzery alebo chyby. Dáta by mali byť vyčistené a bezchybné. Táto fáza musí byť vykonaná pred analýzou, pretože na základe vyčistenia údajov bude váš výstup z analýzy bližší očakávanému výsledku.
Analýza dát
Hneď ako sa údaje zhromaždia, vyčistia a spracujú, sú pripravené na analýzu. Pri manipulácii s údajmi môžete zistiť, že máte presné informácie, ktoré potrebujete, alebo možno budete musieť zhromaždiť viac údajov. Počas tejto fázy môžete použiť nástroje a softvér na analýzu údajov, ktoré vám pomôžu porozumieť, interpretovať a odvodiť závery na základe požiadaviek.
Interpretácia údajov
Po analýze vašich údajov je konečne čas interpretovať vaše výsledky. Môžete si zvoliť spôsob, ako vyjadriť alebo oznámiť svoju analýzu údajov, a to buď slovami, alebo tabuľkou alebo grafom. Potom použite výsledky procesu analýzy údajov na určenie najlepšieho postupu.
Vizualizácia údajov
Vizualizácia údajov je vo vašom každodennom živote veľmi častá; často sa objavujú vo forme tabuliek a grafov. Inými slovami, údaje zobrazené graficky, aby ich ľudský mozog ľahšie pochopil a spracoval. Vizualizácia údajov sa často používa na objavovanie neznámych faktov a trendov. Pozorovaním vzťahov a porovnávaním súborov údajov môžete nájsť spôsob, ako zistiť zmysluplné informácie.
Zhrnutie:
- Analýza údajov znamená proces čistenia, transformácie a modelovania údajov, aby sa našli užitočné informácie pre obchodné rozhodovanie
- Druhy analýzy údajov sú textová, štatistická, diagnostická, prediktívna a normatívna analýza
- Analýza údajov pozostáva zo zhromažďovania požiadaviek na údaje, zberu údajov, čistenia údajov, analýzy údajov, interpretácie údajov, vizualizácie údajov