Förstå dataanalys: En nybörjarguide

Med beskrivande analys avses den process som innebär att historiska data analyseras så att man kan förstå trender och mönster. Det kan t.ex. handla om varför man lyckats eller misslyckats med att uppnå KPI:er som avkastning på investering.

Ett exempel på beskrivande analys är t.ex. rapporter som genereras för att ge en översikt över en organisations försäljningsdata och finansiella data, vilket ger värdefulla insikter om tidigare aktiviteter och resultat.

Förutsägelseanalys använder historiska data för att förutsäga vad som kan hända i framtiden, genom att exempelvis identifiera trender i tidigare data och därigenom avgöra om mönstret kommer att upprepas.

Metoderna omfattar en rad statistiska tekniker och maskininlärningstekniker, som neurala nätverk, beslutsträd och regressionsanalys.

Diagnostisk analys bidrar till att besvara frågor om vad som orsakat vissa händelser genom att studera resultatindikatorer. Den diagnostiska analysens tekniker kompletterar grundläggande beskrivande analys.

I allmänhet omfattar diagnostisk analys upptäckt av dataanomalier (som en oväntad förändring av ett mått), insamlande av data relaterade till dessa anomalier och användning av statistiska tekniker för att identifiera potentiella förklaringar.

Kognitiv analys är en sofistikerad form av dataanalys som går bortanför de traditionella metoderna. Det här är en metod som använder sig av maskininlärning och naturlig språkbehandling för att förstå, resonera med och lära av data på ett sätt som liknar mänskliga tankeprocesser.

Målet med kognitiv analys är att simulera mänskligt tänkande i syfte att nå djupare insikter, känna igen mönster och göra förutsägelser.

Normativ analys bidrar till att svara på frågor om vad som behöver hända härnäst om ett visst mål ska uppnås. Genom att använda insikter från normativa analyser kan organisationer fatta datadrivna beslut i osäkra situationer.

Dataanalytiker som utför normativ analys förlitar sig ofta på maskininlärning när de ska hitta mönster i stora semantiska modeller och uppskatta sannolikheten för olika utfall.

Textanalys är ett sätt att lära datorer att förstå mänskligt språk. Det inbegriper användning av algoritmer och andra tekniker för att extrahera information från stora mängder textdata, såsom inlägg på sociala medier eller kundförhandsvisningar.

Genom textanalys kan dataanalytiker bättre förstå vad människor säger, hitta mönster och få insikter som kan utgöra grundval för beslutsfattande inom områden som affärsverksamhet, marknadsföring och forskning.