Forstå dataanalyse: Veiledning for nybegynnere

Beskrivende analyse referer til prosessen med å analysere historiske data for å forstå trender og mønstre. Suksess eller svikt, for eksempel, for å oppnå nøkkelindikatorer som avkastning.

Et eksempel på beskrivende analyse er å generere rapporter for å gi en oversikt over en organisasjons salgsdata og økonomiske data, som tilbyr verdifull innsikt i tidligere aktiviteter og resultater.

Prediktiv analyse bruker historiske data for å hjelpe med å forutsi hva som kan skje i fremtiden, slik som å identifisere tidligere trender i data for å avgjøre om det er sannsynlig at de skjer igjen.

Metoder omfatter en rekke statistiske teknikker og maskinlæringsteknikker, blant annet nevralnettverk, beslutningstrær og regresjonsanalyse.

Diagnoseanalyse hjelper med å svare på spørsmål om hva som forårsaket bestemte hendelser, ved å se på ytelsesindikatorer. Diagnoseanalyseteknikker supplerer grunnleggende beskrivende analyse.

Generelt sett involverer diagnoseanalyse å oppdage avvik i data (slik som en uventet endring i måledata), samle inn data knyttet til disse avvikene, og bruke statistiske teknikker for å identifisere potensielle forklaringer.

Kognitiv analyse er en sofistikert form for dataanalyse som går utover tradisjonelle metoder. Denne metoden bruker maskinlæring og naturlig språkbehandling for å forstå, behandle og lære fra data på en måte som likner på menneskelige tankeprosesser.

Målet med kognitiv analyse er å simulere menneskeliknende tenkning for å gi dypere innsikt, gjenkjenne mønstre og foreta prediksjoner.

Preskriptiv analyse hjelper med å svare på spørsmål om hva som må skje i tillegg til å nå et bestemt mål. Ved å bruke innsikt fra preskriptiv analyse kan organisasjoner foreta datadrevne beslutninger i møte med uvisshet.

Dataanalytikere som utfører preskriptiv analyse, avhenger ofte av maskinlæring for å finne mønstre i store semantiske modeller og estimere sannsynligheten for ulike resultater.

Tekstanalyse er en måte å lære datamaskiner å forstå naturlig språk på. Den involverer bruk av algoritmer og andre teknikker for å trekke ut informasjon fra store mengder tekstdata, slik som innlegg på sosiale medier eller forhåndsversjon for kunder.

Tekstanalyse hjelper dataanalytikere med å forstå hva folk sier, finne mønstre og få innsikt som kan brukes til å foreta bedre valg innenfor felter som forretninger, markedsføring og forskning.