Az adatelemzés bemutatása: Útmutató kezdőknek
Mielőtt az adatok felhasználhatók lennének valaminek a bemutatására, egy olyan folyamaton kell átesniük, amely felhasználhatóvá teszi őket. Ismerje meg az adatelemzés döntéshozatalban betöltött szerepét.
Mi az az adatelemzés?
Az adatelemzés az adatok összegyűjtésének, tisztításának és modellezésének folyamata annak érdekében, hogy lényeges információkat tárhassunk fel belőlük. Ezekből az adatokból aztán olyan jelentések készülnek, amelyek támogatják a stratégiai döntéshozatali folyamatot.
Az adatelemzés típusai
Az adatelemzésnek sokféle típusa létezik. Mindegyik típus más-más kérdés megválaszolására használható.
Leíró elemzés
A leíró elemzés a múltbeli adatok elemzésének folyamatát jelenti a trendek és minták megértése érdekében. Ilyen lehet például a kulcsfontosságú teljesítménymutatók, például a befektetés megtérülésének sikere vagy sikertelensége.
Leíró elemzés például olyan jelentések készítése, amelyek áttekintést nyújtanak egy szervezet értékesítési és pénzügyi adatairól, és értékes betekintést nyújtanak a múltbeli tevékenységekbe és eredményekbe.
Prediktív elemzés
A prediktív elemzés a múltbeli adatokat használja arra, hogy segítsen megjósolni, mi történhet a jövőben. Ilyen például az adatok múltbeli tendenciáinak azonosítása annak megállapítására, hogy a tendenciák megismétlődése valószínűsíthető-e.
A módszerek között számos statisztikai és gépi tanulási technika szerepel, beleértve a neurális hálózatokat, a döntési fákat és a regresszióanalízist is.
Diagnosztikai elemzés
A diagnosztikai elemzés segít megválaszolni azt a kérdést, hogy a teljesítménymutatókat vizsgálva mi okozta az egyes eseményeket. A diagnosztikai elemzési technikák az alapvető leíró elemzést egészítik ki.
A diagnosztikai elemzés általában az adatokban lévő anomáliák észlelését (például egy metrika váratlan változása), az ezen anomáliákkal kapcsolatos adatok összegyűjtését és statisztikai technikák alkalmazását jelenti annak érdekében, hogy azonosítsa a lehetséges magyarázatokat.
Kognitív elemzés
A kognitív elemzés az adatelemzés kifinomult formája, amely már túlmutat a hagyományos módszereken. Ez a módszer gépi tanulást és természetes nyelvi feldolgozást használ arra, hogy az emberi gondolkodási folyamatokhoz hasonló módon megértse az adatokat, következtetéseket vonjon le belőlük és tanuljon belőlük.
A kognitív elemzés célja az emberéhez hasonló gondolkodás szimulálása annak érdekében, hogy mélyebb betekintéseket nyújtson, mintákat ismerjen fel és előrejelzéseket tegyen.
Preskriptív elemzés
A preskriptív elemzés segítségével olyan kérdésekre keresünk választ, mint például minek kell történnie következő lépésként egy bizonyos cél vagy célkitűzés eléréséhez. A preskriptív elemzésből származó információk felhasználásával a szervezetek adatokra alapozott döntéseket hozhatnak bizonytalan helyzetekben.
A preskriptív elemzést végző adatelemzők gyakran alkalmaznak gépi tanulást a nagy szemantikai modellek mintázatainak feltárására és a különböző kimenetek valószínűségének becslésére.
Szövegelemzés
A szövegelemzés egy olyan módszer, amellyel a számítógépeknek megtanítjuk, hogyan értsék meg az emberi nyelvet. Algoritmusok és más technikák alkalmazásával nagy mennyiségű szöveges adatból, például közösségi médiás bejegyzésekből vagy előzetes verziók vásárlói adataiból nyerhetünk ki információkat.
A szövegelemzés segít az adatelemzőknek értelmezni az emberek mondanivalóját, mintákat találni és olyan betekintést nyerni, amely jobb döntések meghozatalához használható olyan területeken, mint az üzleti élet, a marketing és a kutatás.
Az adatelemzés folyamata
A döntéshozatalban felhasználható adatok összeállítása és értelmezése aprólékos folyamat, és szisztematikus megközelítést igényel. Az adatelemzők a következő lépéseket követik:
-
1. Határozza meg a célokat.
Határozza meg egyértelműen az elemzés célját. Milyen konkrét kérdésre szeretne választ kapni? Milyen problémát szeretne megoldani? Határozza meg az alapvető célkitűzéseit. Ez vezérli majd a teljes folyamatot.
-
2. Gyűjtse össze és konszolidálja az adatokat.
Gyűjtse össze az adatokat minden releváns forrásból egy adatelemzési szoftverrel. Ügyeljen arra, hogy az adatok reprezentatívak legyenek, és ténylegesen lefedjék az elemezni kívánt változókat.
-
3. Válassza ki az elemzési módszereket.
Vizsgálja meg a különböző adatelemzési módszereket, és válassza ki a céljainak leginkább megfelelő technikát. Számos ingyenes adatelemző szoftver kínál beépített algoritmusokat és módszereket a kiválasztási folyamat megkönnyítésére.
-
4. Tisztítsa meg az adatokat.
Vizsgálja meg az adatokat hibák, hiányzó értékek vagy következetlenségek szempontjából az adatelemző szoftverbe már beépített tisztítási funkciók segítségével. Az adattisztítás biztosítja az elemzés pontosságát és megbízhatóságát, és az adatelemzés fontos részét képezi.
-
5. Tárja fel az értékes betekintéseket.
Vizsgálja meg az adatokat, hogy feltárhassa a mintákat, a tendenciákat és az összefüggéseket. Használjon a céljainak megfelelő statisztikai módszereket, gépi tanulási algoritmusokat vagy más elemzési technikákat. Ez a lépés a nyers adatokat értékes betekintésekké alakítja át.
-
6. Értelmezze és ábrázolja az eredményeket.
Vizsgálja meg az elemzések eredményeit, hogy megértse, milyen következtetéseket vonhat le belőlük. Vesse össze ezeket az eredményeket az eredeti célkitűzésekkel. Ezután az ingyenes adatelemző szoftverek vizualizációs eszközeit felhasználva mutassa be a betekintéseket áttekinthetőbb formában.
-
7. Hozzon megalapozott döntést.
Használja fel az elemzésből nyert betekintéseket a következő lépésekhez. Gondolja át, hogyan lehet ezeket az eredményeket felhasználni a folyamatok javítására, a stratégiák optimalizálására vagy az általános teljesítmény javítására.
Ezeket a lépéseket követve az elemzők szisztematikusan és egyszerűbben kezelhetik a nagy adathalmazokat, és biztosíthatják, hogy az eredmények gyakorlatban használhatók legyenek a döntéshozók számára.
Az adatelemzés jelentősége
-
Az adatelemzés kritikus fontosságú, hiszen segíti az üzleti döntéshozókat abban, hogy az egyre inkább adatvezérelt világunkban értelmezni tudják az összegyűjtött információkat. Ahhoz hasonlatos ez, mintha egy nagy halom puzzle-darabkával rendelkezne (adatok), és szeretné látni a teljes képet (betekintések). Az adatelemzés olyan, mintha ezeket a kirakós darabkákat illesztenénk össze – az adatokat tudássá alakítjuk, hogy feltárjuk a lényeget.
-
Akár üzleti döntéshozóként szeretné megismerni az ügyfelek preferenciáit, akár kutatóként tanulmányozza a trendeket, az adatelemzés fontos eszköz, amely segít értelmezni a világot, és ezáltal megalapozott döntéseket hozni.
Alapvető adatelemzési módszerek
Kvantitatív elemzés
A kvantitatív elemzés számokkal és mérésekkel foglalkozik (például a felmérések eredményeinek vizsgálata a minősítések alapján). A kvantitatív elemzés során kizárólag matematikai és statisztikai módszereket használunk, és a számossággal kapcsolatos kérdésekre keressük a választ.
Kvalitatív elemzés
A kvalitatív elemzés a nem számszerű adatok mögött rejlő szubjektív jelentést igyekszik megérteni. Ilyen például az interjúk során adott válaszok elemzése vagy képek nézegetése közben felmerülő érzelmek megértése. A kvalitatív elemzés mintákat, témákat vagy felismeréseket keres, és elsősorban a mélységre és a részletekre összpontosít.
Adatelemzési megoldások és források
Excel
Alakítsa át az adatait használható betekintésekké, és ábrázolja az eredményeket egyszerűen.
Microsoft 365
Az adatokat innovatív alkalmazásokkal, többek között az Excellel dolgozhatja fel, és az ötleteket valósággá alakíthatja.
Az adatok biztonsági mentésének jelentősége
Ismerje meg, hogyan készíthet biztonsági másolatot adatairól és eszközeiről a nyugalom és a biztonság érdekében.
Copilot az Excelben
A Microsoft Copilottal – az Ön AI-segédjével – mélyebbre hatolhat az adatokban.
Költségsablon az Excelhez
Szervezze és kövesse nyomon üzleti kiadásait az Excel segítségével.
Excel-sablonok
Növelje termelékenységét ingyenes, testre szabható, bármilyen típusú dokumentumhoz használható Excel-sablonokkal.
Diagramtervek
Javítsa a bemutatókat, a kutatási és egyéb anyagokat testre szabható diagramsablonokkal.
A Microsoft 365 követése