Co je analýza dat?
Analýza dat je definována jako proces čištění, transformace a modelování dat za účelem zjištění užitečných informací pro obchodní rozhodování. Účelem analýzy dat je získat užitečné informace z dat a učinit rozhodnutí založené na analýze dat.
Jednoduchým příkladem analýzy dat je vždy, když přijmeme jakékoli rozhodnutí v každodenním životě, a to přemýšlením o tom, co se stalo minule, nebo co se stane, když si zvolíme konkrétní rozhodnutí. Není to nic jiného než analyzovat naši minulost nebo budoucnost a rozhodovat na jejím základě. Za tímto účelem shromažďujeme vzpomínky na naši minulost nebo sny o naší budoucnosti. Takže to není nic jiného než analýza dat. Stejná věc, kterou analytik dělá pro obchodní účely, se nyní nazývá Analýza dat.
V tomto výukovém programu se naučíte:
- Proč analýza dat?
- Nástroje pro analýzu dat
- Druhy analýzy dat: techniky a metody
- Proces analýzy dat
Proč analýza dat?
Chcete-li rozvíjet své podnikání i ve svém životě, někdy potřebujete pouze analýzu!
Pokud vaše podnikání neroste, musíte se ohlédnout zpět, uznat své chyby a znovu vytvořit plán, aniž byste tyto chyby opakovali. A i když vaše firma roste, musíte se těšit na to, aby se firma rozrostla více. Vše, co musíte udělat, je analyzovat vaše obchodní data a obchodní procesy.
Nástroje pro analýzu dat
Nástroje pro analýzu dat usnadňují uživatelům zpracovávat a manipulovat s daty, analyzovat vztahy a korelace mezi soubory dat a také pomáhají identifikovat vzorce a trendy interpretace. Zde je kompletní seznam nástrojů používaných pro analýzu dat ve výzkumu.
Druhy analýzy dat: techniky a metody
Existuje několik typů technik analýzy dat, které existují na základě podnikání a technologie. Mezi hlavní metody analýzy dat však patří:
- Analýza textu
- Statistická analýza
- Diagnostická analýza
- Prediktivní analýza
- Předepsaná analýza
Analýza textu
Textová analýza se také označuje jako dolování dat. Je to jedna z metod analýzy dat k objevení vzoru ve velkých souborech dat pomocí databází nebo nástrojů pro dolování dat. Slouží k transformaci nezpracovaných dat na obchodní informace. Na trhu, který se používá k přijímání strategických obchodních rozhodnutí, jsou nástroje Business Intelligence. Celkově nabízí způsob, jak extrahovat a zkoumat data a odvozovat vzorce a nakonec interpretovat data.
Statistická analýza
Statistická analýza ukazuje „Co se stalo?“ pomocí minulých dat ve formě řídicích panelů. Statistická analýza zahrnuje sběr, analýzu, interpretaci, prezentaci a modelování dat. Analyzuje sadu dat nebo vzorek dat. Existují dvě kategorie tohoto typu analýzy - deskriptivní analýza a inferenční analýza.
Popisná analýza
analyzuje úplná data nebo vzorek souhrnných číselných údajů. Ukazuje průměr a odchylku pro kontinuální data, zatímco procento a frekvence pro kategorická data.
Inferenční analýza
analyzuje vzorek z úplných dat. V tomto typu analýzy můžete najít různé závěry ze stejných dat výběrem různých vzorků.
Diagnostická analýza
Diagnostická analýza ukazuje „Proč se to stalo?“ nalezením příčiny z vhledu nalezeného ve Statistické analýze. Tato analýza je užitečná k identifikaci vzorců chování dat. Pokud se ve vašem obchodním procesu objeví nový problém, můžete se podívat do této analýzy a najít podobné vzorce tohoto problému. Může mít šanci použít podobné předpisy pro nové problémy.
Prediktivní analýza
Prediktivní analýza ukazuje „co se pravděpodobně stane“ pomocí předchozích údajů. Nejjednodušší příklad analýzy dat je, jako kdybych si loni koupil dva šaty na základě svých úspor a pokud se letos můj plat zdvojnásobil, pak si mohu koupit čtyři šaty. Ale samozřejmě to není snadné, protože musíte myslet na jiné okolnosti, jako je letošní zvýšení šancí na ceny oblečení, nebo možná místo šatů chcete koupit nové kolo nebo si musíte koupit dům!
Tato analýza tedy předpovídá budoucí výsledky na základě současných nebo minulých údajů. Prognózy jsou jen odhad. Jeho přesnost je založena na tom, kolik podrobných informací máte a kolik v nich vykopáváte.
Předepsaná analýza
Předepsaná analýza kombinuje pohled ze všech předchozích analýz a určuje, jaké kroky je třeba provést v aktuálním problému nebo rozhodnutí. Většina společností založených na datech využívá preskriptivní analýzu, protože prediktivní a deskriptivní analýza nestačí ke zlepšení výkonu dat. Na základě aktuálních situací a problémů analyzují data a rozhodují.
Proces analýzy dat
Proces analýzy dat není nic jiného než shromažďování informací pomocí správné aplikace nebo nástroje, který vám umožní prozkoumat data a najít v nich vzor. Na základě těchto informací a údajů můžete činit rozhodnutí nebo získat konečné závěry.
Analýza dat sestává z následujících fází:
- Shromažďování požadavků na data
- Sběr dat
- Čištění dat
- Analýza dat
- Interpretace dat
- Vizualizace dat
Shromažďování požadavků na data
Nejprve musíte myslet na to, proč chcete provádět tuto analýzu dat? Vše, co potřebujete, je zjistit účel nebo cíl analýzy dat. Musíte se rozhodnout, jaký typ analýzy dat chcete provést! V této fázi se musíte rozhodnout, co analyzovat a jak to měřit, musíte pochopit, proč vyšetřujete a jaká opatření musíte k provedení této analýzy použít.
Sběr dat
Po shromáždění požadavků získáte jasnou představu o tom, co musíte měřit a jaká by měla být vaše zjištění. Nyní je čas shromáždit vaše data na základě požadavků. Jakmile shromáždíte svá data, nezapomeňte, že shromážděná data musí být zpracována nebo uspořádána pro analýzu. Jak jste shromažďovali data z různých zdrojů, musíte mít protokol s datem shromažďování a zdrojem dat.
Čištění dat
Bez ohledu na to, jaké údaje jsou shromažďovány, nemusí být užitečné nebo irelevantní pro váš cíl analýzy, proto by měly být vyčištěny. Shromážděná data mohou obsahovat duplicitní záznamy, mezery nebo chyby. Data by měla být vyčištěna a bezchybná. Tato fáze musí být provedena před analýzou, protože na základě čištění dat bude váš výstup analýzy blíže vašemu očekávanému výsledku.
Analýza dat
Jakmile jsou data shromážděna, vyčištěna a zpracována, jsou připravena k analýze. Při manipulaci s daty možná zjistíte, že máte přesné informace, které potřebujete, nebo možná budete muset shromáždit více dat. Během této fáze můžete použít nástroje a software pro analýzu dat, které vám pomohou porozumět, interpretovat a odvodit závěry na základě požadavků.
Interpretace dat
Po analýze vašich dat je konečně čas interpretovat vaše výsledky. Můžete si vybrat způsob, jak vyjádřit nebo sdělit svou analýzu dat, a to buď pomocí slov nebo tabulky nebo grafu. Poté použijte výsledky procesu analýzy dat k určení nejlepšího postupu.
Vizualizace dat
Vizualizace dat je ve vašem každodenním životě velmi běžná; často se objevují ve formě tabulek a grafů. Jinými slovy, data zobrazena graficky, aby je lidský mozek snáze pochopil a zpracoval. Vizualizace dat se často používá k objevování neznámých skutečností a trendů. Pozorováním vztahů a porovnáním datových sad můžete najít způsob, jak zjistit smysluplné informace.
Souhrn:
- Analýza dat znamená proces čištění, transformace a modelování dat za účelem zjištění užitečných informací pro obchodní rozhodování
- Druhy analýzy dat jsou textová, statistická, diagnostická, prediktivní a preskriptivní analýza
- Analýza dat se skládá ze shromažďování požadavků na data, sběru dat, čištění dat, analýzy dat, interpretace dat, vizualizace dat