Kolm fotot inimestest, kes töötavad kirjutuslaudade taga laua- ja tahvelarvutitega kirjutuslaudades, näidates andmeanalüüsi graafikuid.

Andmeanalüüsi alused: algaja juhend

Enne kui saate andmeid loo jutustamiseks kasutada, tuleb need andmed kasutatavaks muuta. Tutvuge andmeanalüüsi rolliga otsuste tegemisel.

Lisateave Avage Excel

Mis on andmeanalüüs?

Andmeanalüüs on andmete kogumine, puhastamine ja modelleerimine eesmärgiga avaldada sisukaid ülevaateid. Seejärel koondatakse need andmed aruanneteks, mis toetavad strateegilist otsustamisprotsessi.

Lugege, kuidas seda teha

Andmeanalüüsi tüübid

Erinevaid andmeanalüüsi tüüpe on palju. Iga tüüpi saab kasutada erinevale küsimusele vastamiseks.

Kirjeldav analüüs

Kirjeldava analüüsi käigus analüüsitakse varasemaid andmeid, et mõista trende ja mustreid. Näiteks võib üheks vaadeldavaks aspektiks olla teatud peamiste tulemusnäitajate, nagu investeeringute tootlus, saavutamise õnnestumine või ebaõnnestumine.

Kirjeldava analüüsi näiteks on aruannete koostamine eesmärgiga anda organisatsiooni müügi- ja finantsandmetest ülevaade, mille alusel saaks teha olulisi järeldusi varasemate tegevuste ja tulemuste kohta.

Ennustav analüüs

Ennustav analüüs kasutab ajaloolisi andmeid, et ennustada, mis tulevikus juhtuda võib. Näiteks võidakse tuvastada andmetes varasemaid trende, et teha kindlaks, kas need võivad korduda.

Meetodid hõlmavad mitmesuguseid statistilisi ja masinõppe tehnikaid, sealhulgas närvivõrke, otsustuspuid ja regressioonanalüüsi.

Diagnostiline analüüs

Diagnostiline analüüs aitab vastata küsimustele teatud sündmuse põhjuste kohta, vaadates tulemuslikkuse näitajaid. Diagnostilised analüüsitehnikad täiendavad kirjeldavat baasanalüüsi.

Üldiselt hõlmab diagnostiline analüüs anomaaliate märkamist andmetes (nagu ootamatu nihe näitajates), nende anomaaliatega seotud andmete kogumist ja statistiliste tehnikate kasutamist võimalike põhjuste väljaselgitamiseks.

Kognitiivne analüüs

Kognitiivne analüüs on keerukas ja traditsioonilistest meetoditest põhjalikum andmeanalüüsi vorm. Selle analüüsi teostamiseks kasutatakse masinõpet ja loomuliku keele töötlemist, et mõista ja mõtestada andmeid ning õppida neist andmetest viisil, mis sarnaneb inimese mõtteprotsessidega.

Kognitiivse analüüsi eesmärk on simuleerida inimlikku mõtlemist, et luua üksikasjalikumaid ülevaateid, tuvastada mustreid ja teha prognoose.

Normatiivne analüüs

Normatiivne analüüs aitab selgeks teha, mis peab teatud eesmärgi või eesmärgi saavutamiseks edasi juhtuma. Kasutades normatiivse analüüsi abil koostatud ülevaateid, saavad organisatsioonid teha andmepõhiseid otsuseid ebakindluse tingimustes.

Normatiivset analüüsi tegevad andmeanalüütikud tuginevad sageli masinõppele, et leida mustreid suurtest semantilistest mudelitest ja hinnata erinevate tulemuste tõenäosust.

analüüsTekstianalüüs

Tekstianalüüs on protsess, mille abil õpetatakse arvuteid inimkeelt mõistma. See hõlmab algoritmide ja muude tehnikate kasutamist vajaliku info eraldamiseks suurest hulgast tekstiandmetest, näiteks sotsiaalmeedia postitustest või kliendi eelvaadetest.

Tekstianalüüs aitab andmeanalüütikutel mõista seda, mida inimesed räägivad, leida mustreid ja luua ülevaateid, mida saab kasutada paremate otsuste tegemiseks sellistes valdkondades nagu äri, turundus ja teadustöö.

Andmeanalüüsiprotsess

Andmete kogumine ja tõlgendamine otsuste tegemiseks on üksikasjalik protsess ja eeldab süstemaatilist lähenemist. Andmeanalüütikute töö koosneb järgmistes etappidest.

1. Määratlege oma eesmärgid.

Defineerige selgelt oma analüüsi eesmärk. Millisele konkreetsele küsimusele püüate vastata? Millist probleemi soovite lahendada? Määratlege oma põhieesmärgid. See suunab kogu protsessi.
2. Koguge ja konsolideerige andmed.

Koguge andmeid kõigist asjakohastest allikatest andmeanalüüsitarkvara abil. Veenduge, et andmed oleksid representatiivsed ja hõlmaksid ka tegelikult neid muutujaid, mida soovite analüüsida.
3. Valige oma analüüsimeetodid.

Uurige erinevaid andmeanalüüsi meetodeid ja valige tehnika, mis vastab kõige paremini teie eesmärkidele. Paljud tasuta andmeanalüüsi tarkvaralahendused pakuvad selle valikuprotsessi hõlbustamiseks sisseehitatud algoritme ja meetodeid.
4. Puhastage oma andmed.

Kontrollige, et andmetes poleks vigu, puuduvaid väärtui ega vasturääkivusi, kasutades andmeanalüüsi tarkvarasse juba sisseehitatud puhastusfunktsioone. Andmete puhastamine tagab teie analüüsi täpsuse ja usaldusväärsuse ning on andmeanalüüsi oluline osa.
5. Leidke väärtuslikku teavet.

Süvenege andmetesse, et tuvastada mustreid, trende ja seoseid. Kasutage oma eesmärkidega kooskõlas olevaid statistilisi meetodeid, masinõppealgoritme ja muid analüüsimeetodeid. See toiming muudab algandmed väärtuslikeks ülevaadeteks.
6. Tõlgendage ja visualiseerige tulemusi.

Uurige oma analüüside tulemusi, et mõista nende mõju. Siduge need leiud oma esialgsete eesmärkidega. Seejärel kasutage tasuta andmeanalüüsitarkvara visualiseerimistööriistu, et tutvustada oma ülevaateid paremini mõistetavas vormingus.
7. Tehke teadlik otsus.

Kasutage oma analüüsist saadud teavet, et otsustada, mis on teie järgmised sammud. Mõelge, kuidas saaks neid leide kasutada protsesside täiustamiseks, strateegiate optimeerimiseks või üldise jõudluse parandamiseks.

Neid samme järgides saavad analüütikud suurtele andmekogumitele süsteemselt läheneda, jagades keerukad küsimused lihtsamateks osadeks ning tagades seeläbi tulemuste praktilise väärtuse otsustajate jaoks.

Andmeanalüüsi olulisus

Andmeanalüüs on ülioluline, sest aitab äriliste otsuste tegijatel mõista üha andmepõhisemaks muutuvas keskkonnas kogutavat teavet. Kujutage ette, et teil on tohutu hunnik pusletükke (andmeid) ja soovite näha suuremat pilti (ülevaateid). Andmeanalüüs on nagu pusletükkide kokkupanemine – andmete teisendamine teadmisteks – eesmärgiga eristada oluline ebaolulisest.
Olenemata sellest, kas olete äriotsuste tegija, kes püüab mõtestada kliendi eelistusi, või trende uuriv teadlane, on andmeanalüüs oluline vahend, mis aitab meil mõista maailma ja teha teadlikke valikuid.

Esmaste andmete analüüsimeetodid

Andmete töötlemiseks on kaks peamist võimalust: kvantitatiivne analüüs ja kvalitatiivne analüüs.

Avatud kontoris oma lauaarvutiga töötav inimene

Kvantitatiivne analüüs

Kvantitatiivne analüüs käsitleb numbreid ja mõõtmisi (näiteks hinnangute andmise tulemusel kogutud uuringutulemuste vaatlemine). Kvantitatiivse analüüsi tegemisel kasutatakse ainult matemaatilisi ja statistilisi meetodeid ning vastatakse küsimustele nagu „mitu” või „kui palju”.

Kaks inimest vaatavad tahvelarvutiekraani, kus on näha Wordi dokument

Kvalitatiivne analüüs

Kvalitatiivne analüüs on mittearvuliste andmete subjektiivse tähenduse mõistmine. Näiteks intervjuuvastuste analüüsimine või piltide vaatamine emotsioonide mõistmiseks. Kvalitatiivse analüüsi käigus otsitakse mustreid, teemasid või ülevaateid ning selle analüüsi olulisimateks omadusteks on põhjalikkus ja üksikasjalikkus.