Шта је анализа података?
Анализа података дефинисана је као процес чишћења, трансформисања и моделирања података ради откривања корисних информација за пословно одлучивање. Сврха анализе података је извлачење корисних информација из података и доношење одлуке на основу анализе података.
Једноставан пример анализе података је кад год донесемо било какву одлуку у свакодневном животу размишљањем о томе шта се догодило прошли пут или шта ће се догодити избором те одређене одлуке. Ово није ништа друго него анализирање наше прошлости или будућности и доношење одлука на основу њих. За то окупљамо успомене на прошлост или снове о будућности. Дакле, то није ништа друго до анализа података. Сада се исто оно што аналитичар ради у пословне сврхе назива Анализа података.
У овом упутству ћете научити:
- Зашто анализа података?
- Алати за анализу података
- Врсте анализе података: технике и методе
- Процес анализе података
Зашто анализа података?
Да бисте свој посао развили чак и да бисте у животу расли, понекад вам је потребно само да анализирате!
Ако вам посао не расте, морате се осврнути и препознати своје грешке и поново направити план без понављања тих грешака. Па чак и ако ваше пословање расте, онда се морате радувати што ће повећати његов раст. Све што треба да урадите је да анализирате своје пословне податке и пословне процесе.
Алати за анализу података
Алати за анализу података олакшавају корисницима обраду и манипулисање подацима, анализирање односа и корелација између скупова података, а такође помаже у идентификовању образаца и трендова за тумачење. Овде је комплетна листа алата који се користе за анализу података у истраживању.
Врсте анализе података: технике и методе
Постоји неколико врста техника анализе података које постоје на основу пословања и технологије. Међутим, главне методе анализе података су:
- Анализа текста
- Статистичка анализа
- Дијагностичка анализа
- Предиктивна анализа
- Прескриптивна анализа
Анализа текста
Анализа текста се такође назива и Дата Мининг. Једна је од метода анализе података откривање узорка у великим скуповима података помоћу база података или алата за рударење подацима. Некада је трансформисао сирове податке у пословне информације. Алати пословне интелигенције присутни су на тржишту које се користи за доношење стратешких пословних одлука. Свеукупно, нуди начин за издвајање и испитивање података и извођење образаца и коначно тумачење података.
Статистичка анализа
Статистичка анализа показује „Шта се догодило?“ коришћењем прошлих података у облику контролних табли. Статистичка анализа укључује прикупљање, анализу, тумачење, презентацију и моделирање података. Анализира скуп података или узорак података. Постоје две категорије ове врсте Анализе - Дескриптивна анализа и Инференцијална анализа.
Дескриптивна анализа
анализира комплетне податке или узорак сумираних нумеричких података. Приказује средњу вредност и одступање за континуиране податке, док проценат и учесталост за категоричке податке.
Инференцијална анализа
анализира узорак из комплетних података. У овој врсти Анализе можете пронаћи различите закључке из истих података одабиром различитих узорака.
Дијагностичка анализа
Дијагностичка анализа показује „Зашто се то догодило?“ проналажењем узрока из увида пронађеног у Статистичкој анализи. Ова анализа је корисна за идентификовање образаца понашања података. Ако нови проблем стигне у ваш пословни процес, можете погледати ову анализу да бисте пронашли сличне обрасце тог проблема. А можда ће имати шансе да користи сличне рецепте за нове проблеме.
Предиктивна анализа
Предиктивна анализа показује „шта ће се вероватно догодити“ користећи претходне податке. Најједноставнији пример анализе података је као да сам прошле године купио две хаљине на основу уштеђевине и ако ми се ове године плата двоструко повећа, онда могу да купим четири хаљине. Али наравно да није лако овако, јер морате размишљати о другим околностима, као што су шансе да се цене одеће повећају ове године или можда уместо хаљина желите да купите нови бицикл или требате да купите кућу!
Дакле, ова Анализа даје предвиђања о будућим исходима на основу тренутних или прошлих података. Предвиђање је само процена. Његова тачност се заснива на томе колико детаљних информација имате и колико копате у њима.
Прескриптивна анализа
Прескриптивна анализа комбинује увид из свих претходних Анализа како би се утврдило коју радњу треба предузети у тренутном проблему или одлуци. Већина компанија на основу података користи Прескриптивну анализу јер предиктивна и дескриптивна анализа нису довољне за побољшање перформанси података. На основу тренутних ситуација и проблема, они анализирају податке и доносе одлуке.
Процес анализе података
Процес анализе података није ништа друго него прикупљање информација помоћу одговарајуће апликације или алата који вам омогућава да истражите податке и пронађете образац у њима. На основу тих информација и података можете доносити одлуке или доносити коначне закључке.
Анализа података састоји се из следећих фаза:
- Прикупљање података
- Прикупљање података
- Чишћење података
- Анализа података
- Тумачење података
- Визуализација података
Прикупљање података
Пре свега, морате размислити зашто желите да направите ову анализу података? Све што вам је потребно да бисте сазнали сврху или циљ спровођења Анализе података. Морате да одлучите који сте тип анализе података желели да урадите! У овој фази морате да одлучите шта ћете анализирати и како то измерити, морате разумети зашто истражујете и које мере морате да примените да бисте урадили ову анализу.
Прикупљање података
Након прикупљања захтева, стећи ћете јасну представу о томе које ствари морате мерити и која би требала бити ваша открића. Сада је време да прикупите своје податке на основу захтева. Једном када прикупите своје податке, имајте на уму да прикупљени подаци морају бити обрађени или организовани за анализу. Како сте прикупљали податке из различитих извора, морате водити евиденцију са датумом прикупљања и извором података.
Чишћење података
Сад год подаци који се прикупе можда неће бити корисни или ирелевантни за ваш циљ анализе, стога их треба очистити. Подаци који се прикупљају могу садржати дупликате записа, празнине или грешке. Подаци би требали бити очишћени и без грешака. Ова фаза се мора обавити пре Анализе, јер ће на основу чишћења података ваш излаз Анализе бити ближи очекиваном исходу.
Анализа података
Када се подаци прикупе, очисте и обраде, они су спремни за анализу. Док манипулишете подацима, можда ћете открити да имате тачно потребне информације или ћете морати прикупити више података. Током ове фазе можете да користите алате и софтвер за анализу података који ће вам помоћи да разумете, протумачите и изведете закључке на основу захтева.
Тумачење података
Након анализе података, коначно је време да протумачите своје резултате. Можете одабрати начин изражавања или саопштавања анализе података, или једноставно коришћење речи, или табелу или графикон. Затим користите резултате процеса анализе података да бисте одлучили који је ваш најбољи поступак.
Визуализација података
Визуализација података је врло честа у вашем свакодневном животу; често се појављују у облику графикона и графикона. Другим речима, подаци су приказани графички, тако да ће људски мозак бити лакше да их разуме и обради. Визуализација података која се често користи за откривање непознатих чињеница и трендова. Проматрајући везе и упоређујући скупове података, можете пронаћи начин да сазнате значајне информације.
Резиме:
- Анализа података значи процес чишћења, трансформисања и моделирања података ради откривања корисних информација за пословно одлучивање
- Врсте анализе података су текстуална, статистичка, дијагностичка, предиктивна, прескриптивна анализа
- Анализа података састоји се од прикупљања података, прикупљања података, чишћења података, анализе података, интерпретације података, визуелизације података