Kas yra duomenų analizė ir kodėl ji svarbi?

Kas yra duomenų analizė ir kodėl ji svarbi?

Pasaulis tampa vis labiau pagrįstas duomenimis, o darbui galima pasiekti begalę duomenų. Didelės įmonės, tokios kaip „Google“ ir „Microsoft“, naudoja duomenis, kad priimtų sprendimus, tačiau jos nėra vienintelės.





Ar tai svarbu? Visiškai!



Duomenų analizę naudoja mažos įmonės, mažmeninės prekybos įmonės, medicinoje ir net sporto pasaulyje. Tai universali kalba ir svarbesnė nei bet kada anksčiau. Tai atrodo pažangi koncepcija, tačiau duomenų analizė iš tikrųjų yra tik keletas idėjų, įgyvendintų praktikoje.





Kas yra duomenų analizė?

Duomenų analizė yra duomenų vertinimo procesas, naudojant analitines ar statistines priemones, kad būtų galima rasti naudingos informacijos. Kai kurie iš šių įrankių yra programavimo kalbos, tokios kaip R arba Python. „Microsoft Excel“ taip pat populiari duomenų analizės pasaulyje .

Surinkus ir surūšiavus duomenis naudojant šias priemones, rezultatai interpretuojami priimant sprendimus. Galutiniai rezultatai gali būti pateikti kaip suvestinė arba kaip vaizdinė medžiaga, pvz., Diagrama ar grafikas.



Duomenų pateikimo vizualine forma procesas yra žinomas kaip duomenų vizualizacija . Duomenų vizualizavimo įrankiai palengvina darbą. Tokios programos kaip „Tableau“ ar „Microsoft Power BI“ suteikia daug vaizdų, kurie gali atgaivinti duomenis.

Yra keli duomenų analizės metodai, įskaitant duomenų gavybą, teksto analizę ir verslo informaciją.



Kaip atliekama duomenų analizė?

Vaizdo kreditas: Faithie / Depositphotos

Duomenų analizė yra didelė tema ir gali apimti kai kuriuos iš šių veiksmų:



  • Tikslų apibrėžimas: Pradėkite apibūdindami kai kuriuos aiškiai apibrėžtus tikslus. Norint gauti geriausius duomenų rezultatus, tikslai turėtų būti visiškai aiškūs.
  • Klausimai: Išsiaiškinkite klausimus, į kuriuos norėtumėte atsakyti naudodami duomenis. Pavyzdžiui, ar raudoni sportiniai automobiliai į avarijas patenka dažniau nei kiti? Išsiaiškinkite, kurie duomenų analizės įrankiai gaus geriausią jūsų klausimo rezultatą.
  • Duomenų rinkimas: Surinkite duomenis, kurie yra naudingi atsakant į klausimus. Šiame pavyzdyje duomenys gali būti renkami iš įvairių šaltinių, tokių kaip DMV ar policijos nelaimingų atsitikimų ataskaitos, draudimo išmokos ir išsami informacija apie hospitalizavimą.
  • Duomenų šveitimas: Neapdoroti duomenys gali būti renkami keliais skirtingais formatais, su daugybe nepageidaujamų verčių ir netvarkos. Duomenys valomi ir konvertuojami, kad duomenų analizės įrankiai galėtų juos importuoti. Tai nėra žavus žingsnis, bet labai svarbus.
  • Duomenų analizė: Importuokite šiuos naujus švarius duomenis į duomenų analizės įrankius. Šie įrankiai leidžia tyrinėti duomenis, rasti modelius ir atsakyti į klausimus „kas, jei“. Tai yra atsipirkimas, čia rasite rezultatų!
  • Išvadų darymas ir prognozavimas: Padarykite išvadas iš savo duomenų. Šios išvados gali būti apibendrintos ataskaitoje, vaizdinėje arba abiejose, kad būtų gauti teisingi rezultatai.

Šiek tiek įsigilinkime į kai kurias duomenų analizės sąvokas.

Duomenų gavyba

Vaizdo kreditas: Philippe Put/ „Flickr“

suraskite romaną pagal aprašymą

Duomenų gavyba yra duomenų analizės metodas, leidžiantis atrasti modelius dideliuose duomenų rinkiniuose, naudojant statistiką, dirbtinį intelektą ir mašinų mokymąsi. Tikslas yra paversti duomenis verslo sprendimais.

Ką galite padaryti naudodami duomenų gavybą? Galite apdoroti didelius duomenų kiekius, kad nustatytumėte nukrypimus ir neįtrauktumėte jų į sprendimų priėmimą. Įmonės gali išmokti klientų pirkimo įpročius arba naudoti grupavimą, kad surastų anksčiau nežinomas duomenų grupes.

Jei naudojate el. Paštą, matote kitą duomenų gavybos pavyzdį, skirtą pašto dėžutei rūšiuoti. El. Pašto programos, pvz., „Outlook“ ar „Gmail“, naudoja šį el. Laiškų priskyrimą kategorijai „šlamštas“ arba „ne šlamštas“.

Teksto analizė

Vaizdo kreditas: Marc_Smith/ „Flickr“

Duomenys neapsiriboja tik skaičiais, informacija gali būti gaunama ir iš tekstinės informacijos.

Teksto analizė yra naudingos informacijos iš teksto paieškos procesas. Tai darote apdorodami neapdorotą tekstą, padarydami jį skaitomą duomenų analizės įrankiais ir ieškodami rezultatų bei modelių. Tai taip pat žinoma kaip teksto kasyba.

„Excel“ su tuo puikiai susidoroja. „Excel“ turi daug formulių, skirtų darbui su tekstu, todėl galite sutaupyti laiko, kai einate į darbą su duomenimis.

Teksto kasyba taip pat gali rinkti informaciją iš žiniatinklio, duomenų bazės ar failų sistemos. Ką galite padaryti naudodami šią tekstinę informaciją? Norėdami rasti šablonus, galite importuoti el. Pašto adresus ir telefono numerius. Jūs netgi galite rasti žodžių dažnumą dokumente.

Verslo žvalgyba

Vaizdo kreditas: FutUndBeidl/ „Flickr“

Verslo žvalgyba paverčia duomenis į žvalgybą, naudojamą verslo sprendimams priimti. Jis gali būti naudojamas priimant strateginius ir taktinius organizacijos sprendimus. Tai suteikia galimybę įmonėms iš surinktų duomenų ištirti tendencijas ir gauti iš jų įžvalgų.

Verslo žvalgyba naudojama daugeliui dalykų:

  • Priimkite sprendimus dėl produktų rodymo ir kainų
  • Nustatykite naujas produktų rinkas
  • Sukurkite biudžetus ir prognozes, kad uždirbtumėte daugiau pinigų
  • Norėdami rasti tam tikro produkto paklausą, naudokite vaizdinius įrankius, tokius kaip šilumos žemėlapiai, suvestinės lentelės ir geografinis žemėlapis

Duomenų vizualizacija

Vaizdo kreditas: pressmaster/ Depositphotos

Duomenų vizualizacija yra vizualinis duomenų vaizdavimas. Užuot pateikę duomenis lentelėse ar duomenų bazėse, pateikiate juos diagramose ir diagramose. Dėl to sudėtingi duomenys tampa suprantamesni, jau nekalbant apie tai, kad juos lengviau pažvelgti.

Vis daugiau duomenų sukuriama naudojant jūsų naudojamas programas (taip pat žinomas kaip „daiktų internetas“). Duomenų kiekis (vadinamas „dideliais duomenimis“) yra gana masyvi. Duomenų vizualizacija gali paversti milijonus duomenų taškų paprastais vaizdiniais, kuriuos lengva suprasti.

Yra įvairių duomenų vizualizavimo būdų:

  • Naudojant duomenų vizualizavimo įrankį, pvz., „Tableau“ ar „Microsoft Power BI“
  • Standartinės „Excel“ diagramos ir diagramos
  • Interaktyvios „Excel“ diagramos
  • Žiniatinkliui skirtas įrankis, pvz., „D3.js“, sukurtas naudojant „JavaScript“

The „Google“ duomenų rinkinių vizualizacija yra puikus pavyzdys, kaip dideli duomenys gali vizualiai padėti priimti sprendimus.

Duomenų analizė peržiūroje

Duomenų analizė naudojama duomenims įvertinti naudojant statistines priemones, kad būtų galima rasti naudingos informacijos. Naudojami įvairūs metodai, įskaitant duomenų gavybą, teksto analizę, verslo informaciją, duomenų rinkinių derinimą ir duomenų vizualizavimą.

„Power Excel“ įrankis „Microsoft Excel“ yra ypač naudingas analizuojant duomenis. Jei norite su juo susipažinti, perskaitykite mūsų vadovą, kad sukurtumėte pirmąjį „Microsoft Power Query“ scenarijų.

Dalintis Dalintis „Tweet“ Paštu Kaip pasiekti „Google“ įmontuotą burbulo lygį „Android“

Jei kada nors reikėjo įsitikinti, kad kažkas yra lygiai, dabar galite per kelias sekundes gauti burbulo lygį savo telefone.

Skaityti toliau Susijusios temos
  • Technologija paaiškinta
  • Programavimas
  • Dideli duomenys
  • Duomenų analizė
Apie autorių Anthony Grantas(Paskelbti 40 straipsnių)

Anthony Grantas yra laisvai samdomas rašytojas, apimantis programavimą ir programinę įrangą. Jis yra informatikos specialistas, besisukantis programavimo, „Excel“, programinės įrangos ir technologijų srityse.

kaip ištrinti „hotmail“ paskyrą
Daugiau iš Anthony Grant

Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį

Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio, kad gautumėte techninių patarimų, apžvalgų, nemokamų el. Knygų ir išskirtinių pasiūlymų!

Norėdami užsiprenumeruoti, spustelėkite čia