Cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è definita come un processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili per il processo decisionale aziendale. Lo scopo dell'analisi dei dati è quello di estrarre informazioni utili dai dati e prendere la decisione in base all'analisi dei dati.
Un semplice esempio di analisi dei dati è ogni volta che prendiamo una decisione nella nostra vita quotidiana pensando a cosa è successo l'ultima volta o cosa accadrà scegliendo quella particolare decisione. Questo non è altro che analizzare il nostro passato o futuro e prendere decisioni basate su di esso. Per questo, raccogliamo ricordi del nostro passato o sogni del nostro futuro. Quindi non è altro che analisi dei dati. La stessa cosa che l'analista fa per scopi aziendali, si chiama analisi dei dati.
In questo tutorial imparerai:
- Perché l'analisi dei dati?
- Strumenti di analisi dei dati
- Tipi di analisi dei dati: tecniche e metodi
- Processo di analisi dei dati
Perché l'analisi dei dati?
Per far crescere la tua attività anche per crescere nella tua vita, a volte tutto ciò che devi fare è Analisi!
Se la tua attività non cresce, devi guardare indietro e riconoscere i tuoi errori e fare di nuovo un piano senza ripetere quegli errori. E anche se la tua attività sta crescendo, devi aspettarti che l'azienda cresca di più. Tutto quello che devi fare è analizzare i dati e i processi aziendali.
Strumenti di analisi dei dati
Gli strumenti di analisi dei dati rendono più facile per gli utenti elaborare e manipolare i dati, analizzare le relazioni e le correlazioni tra i set di dati e aiutano anche a identificare modelli e tendenze per l'interpretazione. Ecco un elenco completo degli strumenti utilizzati per l'analisi dei dati nella ricerca.
Tipi di analisi dei dati: tecniche e metodi
Esistono diversi tipi di tecniche di analisi dei dati basate sul business e sulla tecnologia. Tuttavia, i principali metodi di analisi dei dati sono:
- Analisi del testo
- Analisi statistica
- Analisi diagnostica
- Analisi predittiva
- Analisi prescrittiva
Analisi del testo
L'analisi del testo viene anche definita data mining. È uno dei metodi di analisi dei dati per scoprire un pattern in set di dati di grandi dimensioni utilizzando database o strumenti di data mining. Trasformava i dati grezzi in informazioni aziendali. Sul mercato sono presenti strumenti di Business Intelligence che vengono utilizzati per prendere decisioni aziendali strategiche. Nel complesso, offre un modo per estrarre ed esaminare dati e modelli di derivazione e infine l'interpretazione dei dati.
Analisi statistica
L'analisi statistica mostra "Cosa succede?" utilizzando i dati passati sotto forma di dashboard. L'analisi statistica include la raccolta, l'analisi, l'interpretazione, la presentazione e la modellazione dei dati. Analizza un insieme di dati o un campione di dati. Esistono due categorie di questo tipo di analisi: analisi descrittiva e analisi inferenziale.
Analisi descrittiva
analizza dati completi o un campione di dati numerici riepilogati. Mostra la media e la deviazione per i dati continui mentre la percentuale e la frequenza per i dati categoriali.
Analisi inferenziale
analizza il campione da dati completi. In questo tipo di analisi, è possibile trovare conclusioni diverse dagli stessi dati selezionando campioni diversi.
Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica mostra "Perché è successo?" trovando la causa dalle intuizioni trovate in Analisi statistica. Questa analisi è utile per identificare i modelli di comportamento dei dati. Se un nuovo problema arriva nel tuo processo aziendale, puoi esaminare questa analisi per trovare modelli simili di quel problema. E potrebbe avere la possibilità di utilizzare prescrizioni simili per i nuovi problemi.
Analisi predittiva
L'analisi predittiva mostra "cosa è probabile che accada" utilizzando i dati precedenti. L'esempio più semplice di analisi dei dati è come se l'anno scorso avessi comprato due abiti in base ai miei risparmi e se quest'anno il mio stipendio aumentasse del doppio, potessi acquistare quattro abiti. Ma ovviamente non è così facile perché devi pensare ad altre circostanze come le probabilità che i prezzi dei vestiti aumentino quest'anno o forse invece dei vestiti vuoi comprare una nuova bici, o devi comprare una casa!
Quindi qui, questa analisi fa previsioni sui risultati futuri sulla base di dati attuali o passati. La previsione è solo una stima. La sua accuratezza si basa su quante informazioni dettagliate hai e quanto ci scavi.
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva combina le informazioni di tutte le analisi precedenti per determinare quale azione intraprendere in un problema o decisione corrente. La maggior parte delle aziende basate sui dati utilizza l'analisi prescrittiva perché l'analisi predittiva e descrittiva non sono sufficienti per migliorare le prestazioni dei dati. Sulla base delle situazioni e dei problemi attuali, analizzano i dati e prendono decisioni.
Processo di analisi dei dati
Il processo di analisi dei dati non è altro che la raccolta di informazioni utilizzando un'applicazione o uno strumento appropriato che consente di esplorare i dati e trovare un modello in essi. Sulla base di tali informazioni e dati, puoi prendere decisioni o trarre conclusioni definitive.
L'analisi dei dati si compone delle seguenti fasi:
- Raccolta dei requisiti dei dati
- Raccolta dati
- Pulizia dei dati
- Analisi dei dati
- Interpretazione dei dati
- Visualizzazione dati
Raccolta dei requisiti dei dati
Prima di tutto, devi pensare al motivo per cui vuoi fare questa analisi dei dati? Tutto ciò di cui hai bisogno per scoprire lo scopo o l'obiettivo di fare l'Analisi dei dati. Devi decidere quale tipo di analisi dei dati vuoi fare! In questa fase, devi decidere cosa analizzare e come misurarlo, devi capire perché stai indagando e quali misure devi usare per fare questa Analisi.
Raccolta dati
Dopo la raccolta dei requisiti, avrai un'idea chiara di quali cose devi misurare e quali dovrebbero essere le tue scoperte. Ora è il momento di raccogliere i tuoi dati in base ai requisiti. Una volta raccolti i tuoi dati, ricorda che i dati raccolti devono essere elaborati o organizzati per l'analisi. Man mano che hai raccolto dati da varie fonti, devi tenere un registro con una data di raccolta e una fonte dei dati.
Pulizia dei dati
Ora qualsiasi dato raccolto potrebbe non essere utile o irrilevante per il tuo scopo di analisi, quindi dovrebbe essere pulito. I dati raccolti possono contenere record duplicati, spazi vuoti o errori. I dati dovrebbero essere puliti e privi di errori. Questa fase deve essere eseguita prima dell'analisi perché, in base alla pulizia dei dati, l'output dell'analisi sarà più vicino al risultato atteso.
Analisi dei dati
Una volta che i dati sono stati raccolti, puliti ed elaborati, sono pronti per l'analisi. Man mano che manipoli i dati, potresti scoprire di avere le informazioni esatte di cui hai bisogno o potresti dover raccogliere più dati. Durante questa fase, puoi utilizzare strumenti e software di analisi dei dati che ti aiuteranno a comprendere, interpretare e trarre conclusioni in base ai requisiti.
Interpretazione dei dati
Dopo aver analizzato i tuoi dati, è finalmente il momento di interpretare i tuoi risultati. Puoi scegliere il modo di esprimere o comunicare la tua analisi dei dati o puoi usare semplicemente a parole o magari una tabella o un grafico. Quindi utilizza i risultati del processo di analisi dei dati per decidere la migliore linea d'azione.
Visualizzazione dati
La visualizzazione dei dati è molto comune nella tua vita quotidiana; spesso appaiono sotto forma di tabelle e grafici. In altre parole, dati mostrati graficamente in modo che sia più facile per il cervello umano comprenderli ed elaborarli. La visualizzazione dei dati viene spesso utilizzata per scoprire fatti e tendenze sconosciute. Osservando le relazioni e confrontando i set di dati, puoi trovare un modo per trovare informazioni significative.
Sommario:
- L'analisi dei dati significa un processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati per scoprire informazioni utili per il processo decisionale aziendale
- I tipi di analisi dei dati sono testo, statistica, diagnostica, predittiva, analisi prescrittiva
- L'analisi dei dati consiste nella raccolta dei requisiti dei dati, raccolta dei dati, pulizia dei dati, analisi dei dati, interpretazione dei dati, visualizzazione dei dati