Trīs fotoattēli, kuros redzami cilvēki, kas strādā pie rakstāmgalda, izmantojot galddatorus un planšetdatorus, kuros attēlotas datu analīzes diagrammas.

Izpratne par datu analīzi: Iesācēja ceļvedis

Pirms datus var izmantot stāsta radīšanai, tiem ir jāiziet process, kas padara tos noderīgus. Izpētiet datu analīzes lomu lēmumu pieņemšanā.

Papildinformācija Atvērt Excel

Kas ir datu analīze?

Datu analīze ir datu apkopošanas, attīrīšanas un modelēšanas process, lai atklātu nozīmīgus ieskatus. Pēc tam šie dati tiek pārvērsti atskaitēs, kas atbalsta stratēģisko lēmumu pieņemšanas procesu.

Uzzināt, kā

Datu analīzes veidi

Pastāv daudz dažādu datu analīzes veidu. Katru veidu var izmantot, lai atbildētu uz citu jautājumu.

Aprakstošā analīze

Aprakstošā analīze ir vēsturisko datu analīzes process, kas ļauj saprast tendences un likumsakarības. Piemēram, panākumi un neveiksmes, lai sasniegtu galvenos darbības rādītājus tādus kā ieguldījumu ienesīgumu.

Aprakstošās analīzes piemērs ir atskaišu veidošana, lai sniegtu pārskatu par organizācijas pārdošanu un finanšu datiem, sniedzot vērtīgus ieskatus par iepriekšējām darbībām un iznākumu.

Prognozējošā analīze

Prognozējošā analīze izmanto vēsturiskus datus, lai palīdzētu prognozēt, kas varētu notikt nākotnē, piemēram, identificējot līdzšinējās datu tendences, lai noteiktu, vai tās varētu atkārtoties.

Tiek izmantotas dažādas statistikas un mašīnmācīšanās metodes, tai skaitā neironu tīkli, lēmumu koki un regresijas analīze.

Diagnostiskā analīze

Diagnostiskā analīze palīdz rast atbildes par to, kas izraisīja noteiktus notikumus, aplūkojot veiktspējas rādītājus. Diagnostiskās analīzes metodes papildina pamata aprakstošo analīzi.

Parasti diagnostiskā analīze ir saistīta ar anomāliju pamanīšanu datos (piemēram, negaidītas izmaiņas kādā rādītājā), ar šīm anomālijām saistītu datu apkopošanu un statistikas metožu izmantošanu, lai identificētu iespējamos skaidrojumus.

Kognitīvā analīze

Kognitīvā analīze ir sarežģīts datu analīzes veids, kas pārsniedz tradicionālās metodes. Šī metode izmanto mašīnmācīšanos un dabiskās valodas apstrādi, lai saprastu, pamatotu un mācītos no datiem veidā, kas līdzinās cilvēka domāšanas procesiem.

Kognitīvās analīzes mērķis ir imitēt cilvēka domāšanu, lai sniegtu dziļākus ieskatus, atpazītu modeļus un veiktu prognozes.

Preskriptīvā analīze

Preskriptīvā analīze palīdz atbildēt uz jautājumiem par to, kas jāveic tālāk, lai sasniegtu noteiktu mērķi vai uzdevumu. Izmantojot preskriptīvās analīzes ieskatus, organizācijas var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus nedrošības gadījumos.

Datu analītiķi, kas veic preskriptīvo analīzi, bieži izmanto mašīnmācīšanos, lai atrastu likumsakarības lielos semantiskajos modeļos un novērtētu dažādu iznākumu iespējamību.

analīze Teksta analīze

Teksta analīze ir veids, kā iemācīt datoriem izprast cilvēku valodu. Tā ietver algoritmu un citu metožu lietošanu, lai izvilktu informāciju no liela teksta datu apjoma, piemēram, sociālo tīklu ziņām vai klientu priekšskatījumiem.

Teksta analīze palīdz datu analītiķiem izprast, ko saka lietotāji, atrast likumsakarības un gūt ieskatus, ko var izmantot, lai pieņemtu labākus lēmumus uzņēmējdarbības, mārketinga un izpētes jomās.

Datu analīzes process

Datu apkopošana un interpretēšana, lai tos varētu izmantot lēmumu pieņemšanā, ir detalizēts process, kam nepieciešama sistemātiska pieeja. Šeit aprakstītas darbības, ko veic datu analītiķi:

1. Mērķu definēšana.

Skaidri definējiet analīzes mērķi. Uz kādu konkrētu jautājumu mēģināt atbildēt? Kādu problēmu vēlaties atrisināt? Identificējiet galvenos mērķus. Tas palīdzēs vadīt visu procesu.
2. Datu apkopošana un konsolidēšana.

Apkopojiet datus no visiem attiecīgajiem avotiem, izmantojot datu analīzes programmatūru. Pārliecinieties, ka dati ir reprezentatīvi un faktiski ietver mainīgos, ko vēlaties analizēt.
3. Analīzes metožu izvēle.

Iepazīstiet dažādas datu analīzes metodes un izvēlieties metodi, kas vislabāk atbilst jūsu mērķiem. Daudzi bezmaksas datu analīzes programmatūras risinājumi piedāvā iebūvētus algoritmus un metodes, lai veicinātu atlases procesu.
4. Datu attīrīšana.

Pārbaudiet, vai jūsu datos nav kļūdu, trūkstošu vērtību vai neatbilstību, izmantojot datu analīzes programmatūrā jau iebūvētus attīrīšanas līdzekļus. Datu attīrīšana nodrošina analīzes akurātumu un uzticamību un ir svarīga datu analīzes daļa.
5. Vērtīgo ieskatu nodrošināšana.

Iedziļinieties savos datos, lai atrastu likumsakarības, tendences un attiecības. Izmantojiet statistikas metodes, mašīnmācīšanās algoritmus vai citas analīzes metodes, kas atbilst jūsu mērķiem. Šī darbība pārvērš neapstrādātos datus vērtīgos ieskatos.
6. Rezultātu interpretēšana un vizualizēšana.

Izpētiet analīzes rezultātus, lai izprastu to ietekmi. Savienojiet šos atklājumus ar sākotnējiem mērķiem. Pēc tam izmantojiet bezmaksas datu analīzes programmatūras vizualizācijas rīkus, lai parādītu savus ieskatus vieglāk uztveramā formātā.
7. Pārdomāta lēmuma pieņemšana.

Izmantojiet analīzē gūtos ieskatus, lai noteiktu nākamos soļus. Apsveriet, kā šos konstatējumus var izmantot, lai uzlabotu procesus, optimizētu stratēģijas vai uzlabotu vispārējo veiktspēju.

Veicot šīs darbības, analītiķi var sistemātiski strādāt ar lielām datu kopām, sadalot sarežģītību un nodrošinot, ka rezultātus var izmantot lēmumu pieņēmēji.

Datu analīzes nozīme

Datu analīzei ir izšķiroša nozīme, jo tā palīdz uzņēmumu lēmumu pieņēmējiem gūt skaidrību par apkopoto informāciju mūsu arvien vairāk ar datiem saistītajā pasaulē. Iedomājieties, ka jums ir milzīga puzles gabaliņu (datu) kaudze, un jūs vēlaties redzēt visu attēlu (ieskatus). Datu analīze ir kā šo puzles gabaliņu salikšana kopā – datu pārvēršana zināšanās, lai atklātu to, kas svarīgs.
Neatkarīgi no tā, vai esat uzņēmuma lēmumu pieņēmējs, kas mēģina izprast klientu vēlmes, vai zinātnieks, kas pēta tendences, datu analīze ir svarīgs rīks, kas palīdz mums izprast pasauli un pieņemt pārdomātus lēmumus.

Primārās datu analīzes metodes

Ir divi galvenie datu apstrādes veidi: kvantitatīvā analīze un kvalitatīvā analīze.

Persona, kas strādā pie galddatora atvērta tipa biroja vidē

Kvantitatīvā analīze

Kvantitatīvā analīze ir saistīta ar skaitļiem un mērījumiem (piemēram, aplūkojot aptaujas datus, kas iegūti, izmantojot vērtējumus). Veicot kvantitatīvo analīzi, jūs lietosit tikai matemātiskas un statistiskas metodes un atbildēsit uz tādiem jautājumiem kā “cik daudz”.

Divas personas skatās uz planšetdatora ekrānu, kurā atvērts Word dokuments

Kvalitatīvā analīze

Kvalitatīvā analīze ir saistīta ar neskaitlisko datu subjektīvās nozīmes izpratni. Piemēram, interviju atbilžu analīze vai attēlu aplūkošana, lai izprastu emocijas. Kvalitatīvajā analīzē tiek meklētas likumsakarības, tēmas vai ieskati, un tā galvenokārt ir padziļināta un vērsta uz detaļām.