Tri fotografije ljudi koji za stolom rade na stolnim računalima i tabletima koji prikazuju grafikone analize podataka.

Razumijevanje analize podataka: vodič za početnike

Prije nego se podaci mogu iskoristiti da ispričaju priču, moraju proći kroz postupak koji ih čini iskoristivima. Istražite ulogu analize podataka u donošenju odluka.

Saznajte više Otvorite Excel

Što je analiza podataka?

Analiza podataka je proces prikupljanja, čišćenja i modeliranja podataka radi otkrivanja značajnih uvida. Iz ovih se podataka onda stvaraju izvješća koja podržavaju proces strateško donošenje odluka.

Saznajte kako

Vrste analize podataka

Postoji mnogo različitih vrsta analize podataka. Svaka od vrsta služi da bi odgovorila na različito pitanje.

Deskriptivna analitika

Deskriptivna analitika je proces analize povijesnih podataka kako bi se razumjeli trendovi i obrasci. Na primjer, uspjeh ili neuspjeh u postizanju ključnih pokazatelja uspješnosti, poput povratka ulaganja.

Primjer deskriptivne analitike bilo bi generiranje izvješća kako bi se prikazao pregled prodajnih i financijskih podataka tvrtke ili ustanove, što nudi vrijedne uvide u prethodne aktivnosti i njihove ishode.

Prediktivna analitika

Prediktivna analitika koristi povijesne podatke kako bi pomogla u predviđanju što se može dogoditi u budućnosti, poput identificiranja prethodnih trendova u podacima kako bi se odredilo koliko je vjerojatno da se ponove.

Metode uključuju širok opseg tehnika statistike i strojnog učenja, uključujući neuronske mreže, stabla odlučivanja i regresijsku analizu.

Dijagnostička analitika

Dijagnostička analitika pomaže u davanju odgovora na pitanja šta je izazvalo određene događaje tako što promatra pokazatelje uspješnosti. Tehnike dijagnostičke analitike služe kao dodatak osnovnoj deskriptivnoj analizi.

Općenito, dijagnostička analitika primjećuje anomalije u podacima (poput neočekivane metričke promjene), prikuplja podatke vezane za ove anomalije i koristi statističke tehnike kako bi našla potencijalna objašnjenja.

Kognitivna analitika

Kognitivna analitika je sofisticirani oblik analize podataka koji nadilazi tradicionalne metode. Ovom se metodom primjenjuje strojno učenje i obrada prirodnog jezika kako bi se podaci razumjeli te kako bi se zaključivalo i učilo iz njih na način koji sliči na ljudske procesima razmišljanja.

Cilj kognitivne analitike je da simulira ljudsko razmišljanje, kako bi osigurala dublje uvide, prepoznavala obrasce i radila prognoze.

Preskriptivna analitika

Preskriptivna analitika pomaže u davanju odgovora na pitanja o tome što se sljedeće treba dogoditi kako bi se ostvario određeni cilj. Koristeći uvide koje daje preskriptivna analitika, tvrtke ili ustanove mogu donositi odluke na osnovo podataka i usprkos nesigurnosti.

Analitičari podataka koji provode preskriptivnu analizu često se oslanjaju na strojno učenje kako bi identificirali obrasce u velikim semantičkim modelima i procijenili vjerojatnost raznih ishoda.

Tekstualna analitika

Tekstualna analitika je sredstvo s pomoću koga računala uče ljudski jezik. Koristi algoritme i druge tehnike kako bi se izvukle informacije iz velikih količina tekstualnih podataka, kao što su objave na društvenim mrežama ili pregledi za klijente.

Tekstualna analitika pomaže analitičarima podataka da razumiju šta ljudi govore, identificiraju obrasce i razviju uvide koji se primijeniti za bolje donošenje odluka u područjima poput poslovanja, marketinga i istraživanja.

Proces analize podataka

Prikupljanje i tumačenje podataka kako bi se koristili za donošenje odluka je detaljan proces koji zahtijeva sustavni pristup. Ovdje su navedeni koraci koje prate analitičari podataka:

1. Definirajte svoje ciljeve.

Jasno definirajte svrhu svoje analize. Na koje konkretno pitanje pokušavate odgovoriti? Koji problem želite riješiti? Identificirajte ključne ciljeve. Ovo će voditi vaš cijeli proces.
2. Prikupite i konsolidirajte svoje podatke.

Prikupite podatke iz relevantnih podataka koristeći softver za analizu podataka. Osigurajte da su podaci reprezentativni i zapravo pokrivaju varijable koje želite analizirati.
3. Odaberite svoje analitičke metode.

Istražite razne metode analize podataka i odaberite tehniku koja se najbolje usklađuje s vašim ciljevima. Mnoga softverska rješenja za analizu podataka nude ugrađene algoritme i metode radi olakšavanja procesa odabira.
4. Očistite svoje podatke.

Temeljno proučite svoje podatke za greške, vrijednosti koje nedostaju i nedosljednosti koristeći funkcije za čišćenje koje su već ugrađene u vaš softver za analizu podataka. Čišćenje podataka jamči točnost i pouzdanost vaše analize i čini važan dio analitike podataka.
5. Otkrijte važne uvide.

Zaronite u podatke kako biste otkrili obrasce, trendove i povezanosti. Koristite statističke metode, algoritme za strojno učenje ili ostale tehnike analize koje se poklapaju s vašim ciljevima. Ovaj korak pretvara neobrađene podatke u vrijedne uvide.
6. Tumačite i vizualizirajte rezultate.

Ispitajte rezultate svojih analiza kako biste razumjeli njihove implikacije. Povežite ove zaključke s vašim početnim ciljevima. Zatim iskoristite alate za vizualizaciju unutar besplatnih softverskih rješenja za analizu podataka kako biste predstavili svoje uvide u obliku koji se lakše može savladati.
7. Donesite informiranu odluku.

Primijenite uvide iz analize kako biste se bolje informirali za sljedeće korake. Razmislite o tome kako se ovi rezultati mogu iskoristiti za poboljšanje procesa, optimiziranje strategija ili poboljšanje sveukupnih performansi.

Prateći ove korake, analitičari mogu sustavno pristupiti velikim skupovima podataka, analizirajući komplikacije i jamčeći učinkovitosti rezultata za donositelje odluka.

Važnost analize podataka

Analiza podataka je od ključne važnosti jer pomaže donositeljima poslovnih odluka da razumiju informacije koje prikupe u svijetu koji je sve više vođen podacima. Zamislite da imate ogromnu gomilu dijelova slagalice (podatke) i da želite vidjeti cijelu sliku (uvide). Analiza podataka je poput sastavljanja tih dijelova slagalice – pretvara podatke u informacije kako bi otkrila što je bitno.
Bez obzira jeste li donositelj poslovnih odluka koji pokušava razumjeti preferencije klijenata ili znanstvenik koji proučava trendove, analiza podataka je važan alat koji nam pomaže da razumijemo svijet i donosimo informirane odluke.

Primarne metode analize podataka

Postoje dva glavna načina obrade podataka: kvantitativna analiza i kvalitativna analiza.

Osoba koja radi na stolnom računalu u otvorenom uredskom okruženju

Kvantitativna analiza

Kvantitativna analiza bavi se brojevima i mjerama (na primjer, sagledava rezultate istraživanja dobivenih ocjenjivanjem). Kada radite kvantitativnu analizu, isključivo koristite matematičke i statističke metode i odgovarate na pitanja poput „koliko”.

Dvije osobe gledaju u zaslon na tabletu koji prikazuje Word dokument

Kvalitativna analiza

Svrha kvalitativne analize je razumijevanje subjektivnog značenja podataka koji nisu numerički. Na primjer, analiziranje odgovora na intervjuu ili gledanje slika kako bi se razumjele emocije. Kvalitativna analiza traži obrasce, teme i uvide te se primarno bavi dubinom i detaljima.