Анализ на данни
Анализът на данните е науката за анализиране на сурови данни, за да се правят изводи за тази информация. Много от техниките и процесите на анализиране на данни са автоматизирани в механични процеси и алгоритми, които работят над сурови данни за консумация от човека.
Техниките за анализ на данни могат да разкрият тенденции и показатели, които в противен случай биха се загубили в масата информация. След това тази информация може да се използва за оптимизиране на процесите за повишаване на общата ефективност на бизнес или система.
Разбиране на анализ на данни
Анализът на данни е широко понятие, което обхваща много различни видове анализ на данни. Всеки тип информация може да бъде подложен на техники за анализ на данни, за да се получи представа, която може да се използва за подобряване на нещата.
Например, производствените компании често записват времето за изпълнение, престоя и работната опашка за различни машини и след това анализират данните, за да планират по-добре работните натоварвания, така че машините да работят по-близо до максималния капацитет.
Анализът на данните може да направи много повече, отколкото да посочи затрудненията в производството. Игралните компании използват анализ на данни, за да определят графици за награди за играчите, които поддържат по-голямата част от играчите активни в играта. Компаниите със съдържание използват много от една и съща анализа на данни, за да ви накарат да щракнете, гледате или преорганизирате съдържание, за да получите друг изглед или друго кликване.
Процесът, включен в анализа на данните, включва няколко различни стъпки:
- Първата стъпка е да определите изискванията за данни или как групират данните. Данните могат да бъдат разделени по възраст, демографски признак, доходи или пол. Стойностите на данните могат да бъдат цифрови или да бъдат разделени по категория.
- Втората стъпка в анализа на данните е процесът на събирането му. Това може да стане чрез различни източници като компютри, онлайн източници, камери, източници на околната среда или чрез персонал.
- След като данните бъдат събрани, те трябва да бъдат организирани така, че да могат да бъдат анализирани. Организацията може да се осъществява на електронна таблица или друга форма на софтуер, който може да приема статистически данни.
- След това данните се почистват преди анализ. Това означава, че се почиства и проверява, за да се гарантира, че няма дублиране или грешка и че не е непълна. Тази стъпка помага да се коригират всички грешки, преди да се премине към анализатор на данни, който ще бъде анализиран.
[Важно: Анализът на данните се съсредоточава върху достигането на заключения въз основа на това, което анализаторът вече знае.]
Ключови заведения
- Анализът на данните е науката за анализиране на сурови данни, за да се правят изводи за тази информация.
- Техниките и процесите на анализиране на данни са автоматизирани в механични процеси и алгоритми, които работят над сурови данни за човешка консумация.
- Анализът на данните помага на бизнеса да оптимизира своите резултати.
Защо данните Анализ имат значение
Анализът на данните е важен, защото помага на бизнеса да оптимизира своите резултати. Внедряването му в бизнес модела означава, че компаниите могат да помогнат за намаляване на разходите чрез идентифициране на по-ефективни начини на бизнес и съхраняване на големи количества данни.
Компанията може също така да използва анализа на данни за вземане на по-добри бизнес решения и да помогне за анализиране на тенденциите и удовлетвореността на клиентите, което може да доведе до нови и по-добри продукти и услуги.
Видове анализи на данни
Анализът на данните е разделен на четири основни типа.
- Описателната анализа описва какво се е случило през даден период от време. Повиши ли се броят на гледанията? Продажбите са по-силни този месец от миналия?
- Диагностичната анализа се фокусира повече върху това защо се е случило нещо. Това включва по-разнообразни данни и малко хипотези. Времето повлия ли на продажбите на бира? Последната маркетингова кампания повлия ли на продажбите?
- Прогнозната анализа преминава към онова, което вероятно ще се случи в близко бъдеще. Какво се случи с продажбите последния път, когато имахме горещо лято? Колко метеорологични модела прогнозират горещо лято тази година?
- Предписателната аналитичност предполага курс на действие. Ако вероятността от горещо лято се измерва като средно от тези пет модела на времето е над 58%, трябва да добавим вечерна смяна на пивоварната и да наемем допълнителен резервоар, за да увеличим продукцията.
Анализът на данните е в основата на много системи за контрол на качеството във финансовия свят, включително все по-популярната програма Six Sigma. Ако не измервате правилно нещо - независимо дали е вашето тегло или броя на дефектите на милион в производствена линия, е почти невъзможно да го оптимизирате.
Специални съображения: Кой използва Анализ на данни?
Някои от секторите, възприели използването на анализа на данни, включват индустрията за пътувания и хотелиерство, където оборотите могат да бъдат бързи. Тази индустрия може да събира клиентски данни и да разбере къде се крият проблемите, ако има такива и как да ги отстраним.
Здравеопазването съчетава използването на голям обем от структурирани и неструктурирани данни и използва анализа на данните за вземане на бързи решения. По подобен начин индустрията на дребно използва множество данни, за да отговори на непрекъснато променящите се нужди на купувачите. Търговците на информация, които събират и анализират, могат да им помогнат да идентифицират тенденциите, да препоръчат продукти и да увеличат печалбите.
Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.