Kas ir datu analīze un kāpēc tā ir svarīga?

Kas ir datu analīze un kāpēc tā ir svarīga?

Pasaule kļūst arvien vairāk balstīta uz datiem, un darbam ir pieejams bezgalīgs datu apjoms. Lielie uzņēmumi, piemēram, Google un Microsoft, izmanto datus, lai pieņemtu lēmumus, taču tie nav vienīgie.





Vai tas ir svarīgi? Pilnīgi noteikti!



Datu analīzi izmanto mazie uzņēmumi, mazumtirdzniecības uzņēmumi, medicīnā un pat sporta pasaulē. Tā ir universāla valoda un svarīgāka nekā jebkad agrāk. Šķiet, ka tas ir uzlabots jēdziens, bet datu analīze patiešām ir tikai dažas idejas, kas tiek īstenotas praksē.





Kas ir datu analīze?

Datu analīze ir datu novērtēšanas process, izmantojot analītiskus vai statistiskus rīkus, lai atklātu noderīgu informāciju. Daži no šiem rīkiem ir tādas programmēšanas valodas kā R vai Python. Microsoft Excel ir populāra arī datu analīzes pasaulē .

Kad dati ir savākti un sakārtoti, izmantojot šos rīkus, rezultāti tiek interpretēti, lai pieņemtu lēmumus. Gala rezultātus var sniegt kā kopsavilkumu vai kā vizuālu attēlu, piemēram, diagrammu vai grafiku.



Datu parādīšanas process vizuālā formā ir pazīstams kā datu vizualizācija . Datu vizualizācijas rīki atvieglo darbu. Tādas programmas kā Tableau vai Microsoft Power BI sniedz jums daudzus vizuālos attēlus, kas var atdzīvināt datus.

Ir vairākas datu analīzes metodes, tostarp datu ieguve, teksta analīze un biznesa informācija.



Kā tiek veikta datu analīze?

Attēlu kredīts: Faithie / Depositphotos

Datu analīze ir liela tēma, un tā var ietvert dažas no šīm darbībām:



  • Mērķu noteikšana: Sāciet, izklāstot dažus skaidri definētus mērķus. Lai no datiem iegūtu vislabākos rezultātus, mērķiem jābūt pilnīgi skaidriem.
  • Jautājumi: Izdomājiet jautājumus, uz kuriem vēlaties saņemt atbildes ar datiem. Piemēram, vai sarkanās sporta automašīnas biežāk nekā citas iekļūst avārijās? Noskaidrojiet, kuri datu analīzes rīki sniegs vislabāko rezultātu jūsu jautājumam.
  • Datu vākšana: Apkopojiet datus, kas ir noderīgi, lai atbildētu uz jautājumiem. Šajā piemērā datus var vākt no dažādiem avotiem, piemēram, DMV vai policijas nelaimes gadījumu ziņojumiem, apdrošināšanas atlīdzībām un slimnīcas informācijas.
  • Datu skrubēšana: Neapstrādātus datus var vākt vairākos dažādos formātos, ar daudz nevēlamu vērtību un jucekli. Dati tiek iztīrīti un konvertēti, lai datu analīzes rīki varētu tos importēt. Tas nav krāšņs solis, bet tas ir ļoti svarīgi.
  • Datu analīze: Importējiet šos jaunos tīros datus datu analīzes rīkos. Šie rīki ļauj izpētīt datus, atrast modeļus un atbildēt uz jautājumiem, kas notiks, ja. Šī ir peļņa, šeit jūs atradīsit rezultātus!
  • Secinājumu izdarīšana un prognozēšana: Izdariet secinājumus no saviem datiem. Šos secinājumus var apkopot ziņojumā, vizuāli vai abos, lai iegūtu pareizos rezultātus.

Mazliet padziļināsim dažus jēdzienus, ko izmanto datu analīzē.

Datu ieguve

Attēlu kredīts: Philippe Put/ Flickr

palaist Windows XP operētājsistēmā Windows 10

Datu ieguve ir datu analīzes metode, lai atklātu modeļus lielās datu kopās, izmantojot statistiku, mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. Mērķis ir pārvērst datus biznesa lēmumos.

Ko jūs varat darīt ar datu ieguvi? Jūs varat apstrādāt lielu datu apjomu, lai identificētu novirzes un izslēgtu tos no lēmumu pieņemšanas. Uzņēmumi var apgūt klientu pirkšanas paradumus vai izmantot klasterizāciju, lai atrastu iepriekš nezināmas datu grupas.

Ja izmantojat e -pastu, jūs redzat citu datu ieguves piemēru, lai kārtotu pastkasti. E -pasta lietotnes, piemēram, Outlook vai Gmail, to izmanto, lai klasificētu jūsu e -pastus kā nevēlamus vai nevēlamus.

Teksta analīze

Attēla kredīts: Marc_Smith/ Flickr

Dati neaprobežojas tikai ar skaitļiem, informāciju var iegūt arī no teksta informācijas.

Teksta analīze ir process, kurā no teksta tiek atrasta noderīga informācija. Jūs to darāt, apstrādājot neapstrādātu tekstu, padarot to lasāmu ar datu analīzes rīkiem un atrodot rezultātus un modeļus. To sauc arī par teksta ieguvi.

Ar to Excel lieliski strādā. Programmā Excel ir daudz formulu darbam ar tekstu, kas var ietaupīt laiku, kad dodaties strādāt ar datiem.

Teksta ieguvē var iegūt informāciju arī no tīmekļa, datu bāzes vai failu sistēmas. Ko jūs varat darīt ar šo teksta informāciju? Lai atrastu modeļus, varat importēt e -pasta adreses un tālruņa numurus. Jūs pat varat atrast vārdu biežumu dokumentā.

Biznesa inteliģence

Attēlu kredīts: FutUndBeidl/ Flickr

Biznesa inteliģence pārveido datus par izlūkošanas informāciju, ko izmanto biznesa lēmumu pieņemšanai. To var izmantot organizācijas stratēģisko un taktisko lēmumu pieņemšanā. Tas uzņēmumiem piedāvā iespēju izpētīt apkopoto datu tendences un gūt ieskatu no tiem.

Biznesa inteliģence tiek izmantota daudzām lietām:

  • Pieņemiet lēmumus par produktu izvietošanu un cenām
  • Identificējiet jaunus produktu tirgus
  • Izveidojiet budžetus un prognozes, lai iegūtu vairāk naudas
  • Izmantojiet vizuālos rīkus, piemēram, siltuma kartes, rakurstabulas un ģeogrāfisko kartēšanu, lai atrastu pieprasījumu pēc noteikta produkta

Datu vizualizācija

Attēlu kredīts: pressmaster/ Depositphotos

Datu vizualizācija ir datu vizuāls attēlojums. Tā vietā, lai parādītu datus tabulās vai datu bāzēs, jūs tos parādāt diagrammās un grafikos. Tas padara sarežģītus datus saprotamākus, nemaz nerunājot par to, ka tos ir vieglāk aplūkot.

Arvien vairāk datu tiek ģenerēts jūsu izmantotajās lietojumprogrammās (pazīstams arī kā “lietu internets”). Datu apjoms (saukts par “lielajiem datiem”) ir diezgan masīvs. Datu vizualizācija var pārvērst miljoniem datu punktu vienkāršos vizuālos materiālos, kas padara to viegli saprotamu.

Ir dažādi datu vizualizācijas veidi:

  • Izmantojot tādu datu vizualizācijas rīku kā Tableau vai Microsoft Power BI
  • Standarta Excel grafiki un diagrammas
  • Interaktīvas Excel diagrammas
  • Tīmeklim tāds rīks kā D3.js, kas izveidots, izmantojot JavaScript

The Google datu kopu vizualizācija ir lielisks piemērs tam, kā lieli dati var vizuāli vadīt lēmumu pieņemšanu.

Datu analīze pārskatīšanā

Datu analīzi izmanto, lai novērtētu datus, izmantojot statistikas rīkus, lai atklātu noderīgu informāciju. Tiek izmantotas dažādas metodes, tostarp datu ieguve, teksta analīze, biznesa informācija, datu kopu apvienošana un datu vizualizācija.

Programmas Microsoft Excel Power Query rīks ir īpaši noderīgs datu analīzei. Ja vēlaties ar to iepazīties, izlasiet mūsu ceļvedi, lai izveidotu savu pirmo Microsoft Power Query skriptu.

Kopīgot Kopīgot Čivināt E -pasts Kā piekļūt Google iebūvētajam burbuļa līmenim operētājsistēmā Android

Ja jums kādreiz ir bijis jāpārliecinās, ka kaut kas ir vienā līmenī, tagad tālrunī varat iegūt burbuļa līmeni dažu sekunžu laikā.

Lasīt Tālāk Saistītās tēmas
  • Izskaidrota tehnoloģija
  • Programmēšana
  • Lieli dati
  • Datu analīze
Par autoru Entonijs Grants(40 publicēti raksti)

Entonijs Grants ir ārštata rakstnieks, kas aptver programmēšanu un programmatūru. Viņš ir datorzinātņu profesors, kurš nodarbojas ar programmēšanu, Excel, programmatūru un tehnoloģijām.

samsung active 2 vs galaxy watch 3
Vairāk no Entonija Granta

Abonējiet mūsu biļetenu

Pievienojieties mūsu informatīvajam izdevumam, lai iegūtu tehniskus padomus, pārskatus, bezmaksas e -grāmatas un ekskluzīvus piedāvājumus!

Noklikšķiniet šeit, lai abonētu