Аналіз даних

Що таке аналіз даних?

Аналіз даних – це наука аналізу необроблених даних з метою зробити висновки щодо цієї інформації. Багато методів та процесів аналізу даних автоматизовано в механічні процеси та алгоритми, які працюють над необробленими даними для споживання людиною.

Поняття аналізу даних

Аналіз даних – це широкий термін, який охоплює безліч різноманітних видів аналізу даних. Будь-який тип інформації може бути підданий методам аналізу даних, щоб отримати розуміння, яке може бути використано для вдосконалення речей. Методи аналізу даних можуть виявити тенденції та показники, які в іншому випадку втрачалися б у масі інформації. Потім цю інформацію можна використовувати для оптимізації процесів для підвищення загальної ефективності бізнесу чи системи.

Наприклад, виробничі компанії часто фіксують час роботи, простої та чергу роботи для різних машин, а потім аналізують дані для кращого планування робочих навантажень, щоб машини працювали ближче до пікової потужності.

Аналіз даних може зробити набагато більше, ніж вказати на вузькі місця у виробництві. Ігрові компанії використовують аналітику даних, щоб встановити графіки винагород для гравців, які підтримують активність більшості гравців у грі. Компанії, що займаються контентом, використовують багато однакових аналітичних даних, щоб утримувати вас натисканням, переглядом або реорганізацією вмісту, щоб отримати інший перегляд або інший клік.

Аналіз даних важливий, оскільки він допомагає компаніям оптимізувати свої результати. Впровадження його в бізнес-модель означає, що компанії можуть допомогти зменшити витрати, визначивши більш ефективні способи ведення бізнесу та зберігаючи великі обсяги даних. Компанія також може використовувати аналітику даних для прийняття кращих ділових рішень та допомагає аналізувати тенденції та задоволеність споживачів, що може призвести до нових та кращих продуктів та послуг. 

Процес аналізу даних включає кілька різних етапів:

1. Першим кроком є ​​визначення вимог до даних або способу групування даних. Дані можуть бути розділені за віком, демографічною ознакою, доходом чи статтю. Значення даних можуть бути числовими або розділеними за категоріями.
2. Другим кроком в аналітиці даних є процес їх збору. Це можна зробити за допомогою різних джерел, таких як комп’ютери, Інтернет-джерела, камери, екологічні джерела або через персонал.
3. Після того, як дані зібрані, вони повинні бути організовані, щоб їх можна було проаналізувати. Організація може здійснюватися за допомогою електронної таблиці або іншої форми програмного забезпечення, яке може приймати статистичні дані.
4. Далі дані очищаються перед аналізом. Це означає, що його очищають та перевіряють, щоб не було дублювання чи помилки, і що це не неповно. Цей крок допомагає виправити помилки, перш ніж переходити до аналітика даних, який буде проаналізований.

[Важливо: Аналітика даних фокусується на висновках на основі того, що аналітику вже відомо.]

Типи аналізу даних

Аналітика даних розбита на чотири основних типи.

1. Описова аналітика описує те, що відбувалося за певний проміжок часу. Чи збільшилась кількість переглядів? Чи є продажі сильнішими цього місяця, ніж минулого?
2. Діагностична аналітика більше зосереджується на тому, чому щось сталося. Це передбачає більш різноманітні введення даних і трохи припущення. Чи вплинула погода на продаж пива? Чи вплинула ця остання маркетингова кампанія на продажі?
3. Прогностична аналітика переходить до того, що, найімовірніше, відбудеться найближчим часом. Що сталося з продажами останнього разу, коли у нас було спекотне літо? Скільки моделей погоди прогнозують спекотне літо цього року?
4. Рецептивна аналітика пропонує напрямок дій. Якщо ймовірність спекотного літа вимірюється як середнє значення цих п’яти моделей погоди перевищує 58%, ми повинні додати вечірню зміну до пивоварні та взяти в оренду додатковий резервуар для збільшення виробництва.

Аналіз даних лежить в основі багатьох систем контролю якості у фінансовому світі, включаючи постійно популярну програму Six Sigma. Якщо ви щось не вимірюєте належним чином – будь то ваша вага або кількість дефектів на мільйон на виробничій лінії – оптимізувати це майже неможливо.

Деякі сектори, які прийняли використання аналітики даних, включають туристичну галузь та індустрію гостинності, де поворот може бути швидким. Ця галузь може збирати дані про клієнтів і з’ясовувати, де проблеми, якщо такі є, і як їх вирішити.

Охорона здоров’я поєднує використання великих обсягів структурованих та неструктурованих даних та використовує аналіз даних для швидкого прийняття рішень. Подібним чином, роздрібна торгівля використовує великі обсяги даних, щоб задовольнити постійно мінливі потреби покупців. Збір та аналіз інформації, яку роздрібні продавці можуть допомогти їм визначити тенденції, рекомендувати товари та збільшити прибуток. 

Питання що часто задаються