Tietojen analysoinnin ymmärtäminen: Aloittelijan opas

Kuvailevalla analytiikalla tarkoitetaan prosessia, jossa analysoidaan historiallisia tietoja trendien ja mallien ymmärtämiseksi. Esimerkiksi onnistuminen tai epäonnistuminen keskeisten tulosmittareiden, kuten sijoitetun pääoman tuoton, saavuttamisessa.

Esimerkki kuvailevasta analytiikasta on luoda raportteja, jotka antavat yleiskuvan organisaation myynti- ja taloustiedoista ja tarjoavat arvokasta tietoa aiemmasta toiminnasta ja tuloksista.

Ennakoiva analyysi käyttää historiatietoja ennustamaan, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua, esimerkiksi tunnistamaan aiempia trendejä tiedoista, jotta voidaan määrittää, toistuvatko ne todennäköisesti.

Menetelmiin kuuluu erilaisia tilastollisia ja koneoppimisen tekniikoita, kuten neuroverkkoja, päätöspuita ja regressioanalyysi.

Diagnostinen analytiikka auttaa vastaamaan kysymyksiin siitä, mikä aiheutti tietyt tapahtumat, tarkastelemalla suorituskykymittareita. Diagnostisen analytiikan tekniikat täydentävät kuvailevaa perusanalyysia.

Yleensä diagnostiseen analytiikkaan kuuluu tietojen poikkeavuuksien havaitseminen (kuten odottamaton muutos jossakin mittarissa), näihin poikkeavuuksiin liittyvien tietojen kerääminen ja tilastollisten tekniikoiden käyttö mahdollisten selitysten tunnistamiseksi.

Kognitiivinen analytiikka on kehittynyt tietojen analysoinnin muoto, joka ylittää perinteiset menetelmät. Tässä menetelmässä käytetään koneoppimista ja luonnollisen kielen käsittelyä ymmärtämään, päättelemään ja oppimaan datasta tavalla, joka muistuttaa ihmisen ajatusprosesseja.

Kognitiivisen analytiikan tavoitteena on simuloida ihmisen kaltaista ajattelua, jotta voidaan tarjota syvällisempiä oivalluksia, tunnistaa malleja ja tehdä ennusteita.

Ohjaileva analytiikka auttaa vastaamaan kysymyksiin siitä, mitä seuraavaksi on tehtävä, jotta tiettyyn päämäärään tai tavoitteeseen päästään. Käyttämällä ohjailevasta analytiikasta saatuja tietoja organisaatiot voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä epävarmuuden vallitessa.

Ohjailevaa analyysia tekevät data-analyytikot tukeutuvat usein koneoppimiseen löytääkseen malleja suurista semanttisista malleista ja arvioidakseen eri lopputulosten todennäköisyyttä.

Tekstianalyysi on tapa opettaa tietokoneita ymmärtämään ihmisten kieltä. Siinä käytetään algoritmeja ja muita tekniikoita tiedon poimimiseen suurista tekstidatamääristä, kuten sosiaalisen median viesteistä tai asiakkaiden esikatseluista.

Tekstianalyysi auttaa data-analyytikkoja ymmärtämään, mitä ihmiset sanovat, löytämään malleja ja saamaan merkityksellisiä tietoja, joita voidaan käyttää parempien päätösten tekemiseen esimerkiksi liiketoiminnan, markkinoinnin ja tutkimuksen aloilla.