Tri fotografie ľudí, ktorí pracujú za stolom na počítačoch a tabletoch zobrazujúcich grafy analýzy údajov.

Vysvetlenie analýzy údajov: Príručka pre začiatočníkov

Pred použitím na rozprávanie príbehu musia údaje prejsť procesom, po ktorom budú použiteľné. Preskúmajte rolu analýzy údajov pri rozhodovaní.

Ďalšie informácie Otvoriť Excel

Čo je analýza údajov?

Analýza údajov je proces zhromažďovania, čistenia a modelovania údajov s cieľom priniesť zmysluplné prehľady. Tieto údaje sa potom spracujú do zostáv, ktoré podporujú proces strategického rozhodovania.

Ako na to

Typy analýzy údajov

Existuje mnoho rôznych typov analýzy údajov. Každý typ sa dá použiť na zodpovedanie inej otázky.

Deskriptívna analýza

Deskriptívna analýza sa vzťahuje na proces analýzy historických údajov s cieľom vysvetliť trendy a vzory. Napríklad úspech alebo neúspech pri dosahovaní kľúčových ukazovateľov výkonu, ako je návratnosť investícií.

Príkladom deskriptívnej analýzy je generovanie zostáv, ktoré poskytujú prehľad o predaji a finančných údajoch organizácie a ponúkajú cenné prehľady minulých aktivít a výsledkov.

Prediktívna analýza

Prediktívna analýza využíva historické údaje na predpovedanie, čo by sa mohlo stať v budúcnosti, napríklad identifikuje minulé trendy v údajoch s cieľom určiť pravdepodobnosť ich opakovania.

Metódy zahŕňajú celý rad štatistických techník a techník strojového učenia vrátane neurálnych sietí, rozhodovacích stromov a regresnej analýzy.

Diagnostická analýza

Diagnostická analýza pomáha odpovedať na otázky o tom, čo spôsobilo určité udalosti, na základe ukazovateľov výkonu. Techniky diagnostickej analýzy dopĺňajú základnú deskriptívnu analýzu.

Diagnostická analýza vo všeobecnosti zahŕňa zisťovanie anomálií v údajoch (môže to byť napríklad neočakávaný posun v metrike), zhromažďovanie údajov súvisiacich s týmito anomáliami a používanie štatistických techník na identifikáciu potenciálnych vysvetlení.

Kognitívna analýza

Kognitívna analýza je sofistikovaná forma analýzy údajov, ktorá presahuje tradičné metódy. Táto metóda využíva strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka na vysvetlenie, zdôvodnenie a zisťovanie z údajov spôsobom, ktorý sa podobá ľudským myšlienkovým procesom.

Cieľom kognitívnej analýzy je simulovať ľudské myslenie a poskytnúť hlbšie prehľady, rozpoznať vzory a dospieť k predpovediam.

Preskriptívna analýza

Preskriptívna analýza pomáha odpovedať na otázky o tom, čo ďalšie sa musí stať, aby sa dosiahol určitý výsledok alebo cieľ. Pomocou prehľadov z preskriptívnej analýzy môžu organizácie robiť rozhodnutia založené na údajoch aj napriek neistote.

Analytici údajov vykonávajúci preskriptívnu analýzu sa často spoliehajú na strojové učenie pri hľadaní vzorov vo veľkých sémantických modeloch a odhadovaní pravdepodobnosti rôznych výsledkov.

Analýza textu

Analýza textu je spôsob, ako naučiť počítače rozumieť ľudskej reči. Zahŕňa použitie algoritmov a iných techník na extrahovanie informácií z veľkého množstva textových údajov, ako sú napríklad príspevky na sociálnych sieťach alebo ukážky zákazníkov.

Textová analýza pomáha analytikom údajov dať zmysel tomu, čo ľudia hovoria, nájsť vzory a získať prehľady, ktoré sa dajú použiť na lepšie rozhodnutia v oblastiach, ako sú napríklad obchod, marketing a výskum.

Proces analýzy údajov

Kompilovanie a interpretácia údajov, aby sa dali použiť pri rozhodovaní, je podrobný proces a vyžaduje si systematický prístup. Toto sú kroky, podľa ktorých postupujú analytici údajov:

1. Definovať ciele.

Jasne definujte účel svojej analýzy. Na akú konkrétnu otázku sa snažíte odpovedať? Aký problém chcete vyriešiť? Identifikujte svoje hlavné ciele. Týmto sa bude riadiť celý proces.
2. Zhromaždiť a konsolidovať údaje.

Zhromažďujte údaje zo všetkých relevantných zdrojov pomocou softvéru na analýzu údajov. Uistite sa, že údaje sú reprezentatívne a skutočne pokrývajú premenné, ktoré chcete analyzovať.
3. Vybrať analytické metódy.

Preskúmajte rôzne metódy analýzy údajov a vyberte techniku, ktorá najlepšie zodpovedá vašim cieľom. Mnohé bezplatné riešenia softvéru na analýzu údajov ponúkajú vstavané algoritmy a metódy na uľahčenie tohto procesu výberu.
4. Vyčistiť údaje.

Skontrolujte svoje údaje, či neobsahujú chyby, chýbajúce hodnoty alebo nezrovnalosti, pomocou funkcií čistenia, ktoré sú už zabudované do softvéru na analýzu údajov. Čistenie údajov zaisťuje presnosť a spoľahlivosť analýzy a je dôležitou súčasťou analýzy údajov.
5. Odhaliť cenné prehľady.

Ponorte sa do údajov a odhaľte vzory, trendy a vzťahy. Používajte štatistické metódy, algoritmy strojového učenia alebo iné analytické techniky, ktoré zodpovedajú vašim cieľom. Týmto krokom sa nespracované údaje transformujú na cenné prehľady.
6. Interpretovať a vizualizovať výsledky.

Preskúmajte výsledky analýz a vysvetlite dôsledky. Tieto zistenia spojte s počiatočnými cieľmi. Potom využite nástroje na vizualizáciu v rámci bezplatného softvéru na analýzu údajov a prezentujte prehľady v zrozumiteľnejšom formáte.
7. Urobiť kvalifikované rozhodnutie.

Prehľady získané z analýzy použite na informovanie o ďalších krokoch. Zamyslite sa nad tým, ako sa dajú tieto zistenia využiť na vylepšenie procesov, optimalizáciu stratégií alebo zlepšenie celkového výkonu.

Postupovaním podľa týchto krokov môžu analytici systematicky pristupovať k veľkým množinám údajov, aby sa zložité časti zjednodušili a výsledky boli použiteľné pre rozhodujúce osoby.

Dôležitosť analýzy údajov

Analýza údajov je kriticky dôležitá, pretože pomáha rozhodujúcim osobám v podniku pochopiť informácie, ktoré zhromažďujú vo svete, ktorý je čoraz viac založený na údajoch. Predstavte si, že máte obrovskú kopu dielov skladačky (údajov) a chcete vidieť komplexnejší obraz (prehľady). Analýza údajov je ako skladanie týchto dielov skladačky – premena týchto údajov na vedomosti – s cieľom odhaliť dôležité informácie.
Či ste rozhodujúca osoba v podniku, ktorá sa snaží pochopiť preferencie zákazníkov, alebo vedecký pracovník, ktorý študuje trendy, analýza údajov je dôležitým nástrojom, ktorý pomáha vysvetliť svet a robiť kvalifikované rozhodnutia.

Primárne metódy analýzy údajov

Existujú dva hlavné spôsoby spracovania údajov: kvantitatívna analýza a kvalitatívna analýza.

Osoba pracuje na počítači v otvorenom kancelárskom prostredí

Kvantitatívna analýza

Kvantitatívna analýza sa zaoberá číslami a meraniami (napríklad sa pozerá na výsledky prieskumu zachytené prostredníctvom hodnotení). Pri vykonávaní kvantitatívnej analýzy sa používajú výlučne matematické a štatistické metódy a odpovedá sa na otázky typu „koľko“.

Dvaja ľudia sa pozerajú na obrazovku tabletu, na ktorej je zobrazený wordový dokument

Kvalitatívna analýza

Kvalitatívna analýza sa zaoberá vysvetlením subjektívneho významu nečíselných údajov. Môže to byť napríklad analýza odpovedí na pohovor alebo pozeranie sa na obrázky na vysvetlenie emócií. Kvalitatívna analýza hľadá vzory, motívy alebo prehľady a zaoberá sa najmä hĺbkou a podrobnosťami.