Što je analiza podataka?
Analiza podataka definira se kao postupak čišćenja, transformiranja i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije za poslovno odlučivanje. Svrha Analize podataka je izdvajanje korisnih podataka iz podataka i donošenje odluke na temelju analize podataka.
Jednostavan primjer analize podataka je kad god donesemo bilo kakvu odluku u svakodnevnom životu razmišljanjem o tome što se dogodilo prošli put ili što će se dogoditi odabirom te određene odluke. Ovo nije ništa drugo nego analiziranje naše prošlosti ili budućnosti i donošenje odluka na temelju njih. Za to okupljamo uspomene iz svoje prošlosti ili snove o svojoj budućnosti. Dakle, to nije ništa drugo nego analiza podataka. Sada se isto ono što analitičar radi u poslovne svrhe naziva Analiza podataka.
U ovom vodiču naučit ćete:
- Zašto analiza podataka?
- Alati za analizu podataka
- Vrste analize podataka: tehnike i metode
- Proces analize podataka
Zašto analiza podataka?
Da biste svoje poslovanje razvili čak i da biste u životu rasli, ponekad sve što trebate jest Analiza!
Ako vam posao ne raste, tada se morate osvrnuti i prepoznati svoje pogreške te ponovno napraviti plan bez ponavljanja tih pogrešaka. Pa čak i ako vaše poslovanje raste, tada se morate veseliti postizanju većeg rasta. Sve što trebate je analizirati svoje poslovne podatke i poslovne procese.
Alati za analizu podataka
Alati za analizu podataka olakšavaju korisnicima obradu i manipulaciju podacima, analizu odnosa i korelacija između skupova podataka, a također pomaže u prepoznavanju obrazaca i trendova za interpretaciju. Ovdje je potpuni popis alata koji se koriste za analizu podataka u istraživanju.
Vrste analize podataka: tehnike i metode
Postoji nekoliko vrsta tehnika analize podataka koje postoje na temelju poslovanja i tehnologije. Međutim, glavne metode analize podataka su:
- Analiza teksta
- Statistička analiza
- Dijagnostička analiza
- Prediktivna analiza
- Preskriptivna analiza
Analiza teksta
Analiza teksta naziva se i Data Mining. Jedna je od metoda analize podataka otkrivanje uzorka u velikim skupovima podataka pomoću baza podataka ili alata za rudarenje podacima. Nekada je sirove podatke pretvarao u poslovne informacije. Alati poslovne inteligencije prisutni su na tržištu koje se koristi za donošenje strateških poslovnih odluka. Sveukupno nudi način izdvajanja i ispitivanja podataka i izvođenja obrazaca te konačno tumačenje podataka.
Statistička analiza
Statistička analiza pokazuje "Što se dogodilo?" korištenjem prošlih podataka u obliku nadzornih ploča. Statistička analiza uključuje prikupljanje, analizu, interpretaciju, prezentaciju i modeliranje podataka. Analizira skup podataka ili uzorak podataka. Postoje dvije kategorije ove vrste Analize - Opisna analiza i Inferencijalna analiza.
Opisna analiza
analizira cjelovite podatke ili uzorak sažetih numeričkih podataka. Prikazuje srednju vrijednost i odstupanje za kontinuirane podatke, dok postotak i učestalost za kategorijske podatke.
Inferencijalna analiza
analizira uzorak iz cjelovitih podataka. U ovoj vrsti Analize možete pronaći različite zaključke iz istih podataka odabirom različitih uzoraka.
Dijagnostička analiza
Dijagnostička analiza pokazuje "Zašto se to dogodilo?" pronalaženjem uzroka iz uvida pronađenog u Statističkoj analizi. Ova je analiza korisna za prepoznavanje obrazaca ponašanja podataka. Ako novi problem stigne u vaš poslovni proces, tada možete pogledati ovu analizu kako biste pronašli slične obrasce tog problema. A možda će imati šanse koristiti slične recepte za nove probleme.
Prediktivna analiza
Prediktivna analiza pokazuje "što će se vjerojatno dogoditi" pomoću prethodnih podataka. Najjednostavniji primjer analize podataka je kao da sam prošle godine kupio dvije haljine na temelju svoje ušteđevine i ako mi se ove godine plaća poveća dvostruko, onda mogu kupiti četiri haljine. Ali naravno, nije lako ovako, jer morate razmišljati o drugim okolnostima, poput šansi za povećanje cijena odjeće ove godine ili možda umjesto haljina želite kupiti novi bicikl ili trebate kupiti kuću!
Dakle, ova Analiza daje predviđanja o budućim ishodima na temelju trenutnih ili prošlih podataka. Predviđanje je samo procjena. Njegova se točnost temelji na tome koliko detaljnih podataka imate i koliko kopate u njima.
Preskriptivna analiza
Preskriptivna analiza kombinira uvid iz svih prethodnih Analiza kako bi se utvrdilo koju radnju poduzeti u trenutnom problemu ili odluci. Većina tvrtki na temelju podataka koristi preskriptivnu analizu jer prediktivna i opisna analiza nisu dovoljne za poboljšanje performansi podataka. Na temelju trenutnih situacija i problema analiziraju podatke i donose odluke.
Proces analize podataka
Proces analize podataka nije ništa drugo nego prikupljanje podataka pomoću odgovarajuće aplikacije ili alata koji vam omogućuje istraživanje podataka i pronalaženje uzorka u njima. Na temelju tih informacija i podataka možete donositi odluke ili možete donijeti konačne zaključke.
Analiza podataka sastoji se od sljedećih faza:
- Prikupljanje podataka
- Prikupljanje podataka
- Čišćenje podataka
- Analiza podataka
- Tumačenje podataka
- Vizualizacija podataka
Prikupljanje podataka
Prije svega, morate razmisliti zašto želite napraviti ovu analizu podataka? Sve što trebate da biste saznali svrhu ili cilj provođenja Analize podataka. Morate odlučiti koju ste vrstu analize podataka željeli učiniti! U ovoj fazi morate odlučiti što analizirati i kako to izmjeriti, morate razumjeti zašto istražujete i koje mjere morate koristiti da biste napravili ovu analizu.
Prikupljanje podataka
Nakon prikupljanja zahtjeva, dobit ćete jasnu predodžbu o tome koje stvari morate izmjeriti i koja bi trebala biti vaša otkrića. Sada je vrijeme da prikupite svoje podatke na temelju zahtjeva. Jednom kada prikupite svoje podatke, imajte na umu da prikupljeni podaci moraju biti obrađeni ili organizirani za analizu. Kako ste prikupljali podatke iz različitih izvora, morate voditi dnevnik s datumom prikupljanja i izvorom podataka.
Čišćenje podataka
Sad god podaci koji se prikupe možda neće biti korisni ili nebitni za vaš cilj Analize, stoga ih treba očistiti. Podaci koji se prikupljaju mogu sadržavati dvostruke zapise, razmake ili pogreške. Podaci bi se trebali očistiti i bez grešaka. Ova se faza mora obaviti prije Analize, jer će na temelju čišćenja podataka vaš izlaz Analize biti bliži očekivanom ishodu.
Analiza podataka
Nakon što se podaci prikupe, očiste i obrade, spremni su za analizu. Dok manipulirate podacima, možda ćete otkriti da imate točno potrebne podatke ili ćete morati prikupiti više podataka. Tijekom ove faze možete koristiti alate i softver za analizu podataka koji će vam pomoći da razumijete, protumačite i izvedete zaključke na temelju zahtjeva.
Tumačenje podataka
Nakon analize podataka napokon je vrijeme da protumačite svoje rezultate. Možete odabrati način izražavanja ili komuniciranja analize podataka, a možete ga koristiti samo riječima ili možda tablicom ili grafikonom. Zatim upotrijebite rezultate postupka analize podataka da biste odlučili koji je vaš najbolji postupak.
Vizualizacija podataka
Vizualizacija podataka vrlo je česta u vašem svakodnevnom životu; često se pojavljuju u obliku grafikona i grafikona. Drugim riječima, podaci su prikazani grafički, tako da će ih ljudski mozak lakše razumjeti i obraditi. Vizualizacija podataka koja se često koristi za otkrivanje nepoznatih činjenica i trendova. Promatrajući odnose i uspoređujući skupove podataka, možete pronaći način da saznate značajne informacije.
Sažetak:
- Analiza podataka znači postupak čišćenja, transformiranja i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije za poslovno odlučivanje
- Vrste analize podataka su tekstualna, statistička, dijagnostička, prediktivna i preskriptivna analiza
- Analiza podataka sastoji se od prikupljanja podataka, prikupljanja podataka, čišćenja podataka, analize podataka, interpretacije podataka, vizualizacije podataka