Что такое анализ данных и почему он важен?

Мир становится все более и более управляемым данными, с бесконечными объемами данных, с которыми можно работать. Крупные компании, такие как Google и Microsoft, используют данные для принятия решений, но они не единственные.

Это важно? Абсолютно!

Анализ данных используется малым бизнесом, розничными компаниями, в медицине и даже в мире спорта. Это универсальный язык, который важнее, чем когда-либо прежде. Это кажется продвинутой концепцией, но на самом деле анализ данных - это всего лишь несколько идей, воплощенных в жизнь.

Что такое анализ данных?

Анализ данных - это процесс оценки данных с использованием аналитических или статистических инструментов для обнаружения полезной информации. Некоторые из этих инструментов представляют собой языки программирования, такие как R или Python. Microsoft Excel также популярен в мире аналитики данных. .

После сбора и сортировки данных с помощью этих инструментов результаты интерпретируются для принятия решений. Конечные результаты могут быть представлены в виде сводки или визуального представления, например диаграммы или графика.

Процесс представления данных в визуальной форме известен как визуализация данных . Инструменты визуализации данных облегчают работу. Такие программы, как Tableau или Microsoft Power BI, предоставляют множество визуальных элементов, которые могут оживить данные.

Существует несколько методов анализа данных, включая интеллектуальный анализ данных, текстовую аналитику и бизнес-аналитику.

Как выполняется анализ данных?

Кредит изображения: Фэйти / Depositphotos

Анализ данных - это большая тема, и он может включать в себя некоторые из следующих шагов:

Определение целей: Начните с обозначения некоторых четко определенных целей. Чтобы получить наилучшие результаты из данных, цели должны быть кристально ясными.
Задавать вопросы: Выясните, на какие вопросы вы хотели бы получить ответы по данным. Например, красные спортивные автомобили чаще других попадают в аварии? Выясните, какие инструменты анализа данных дадут лучший результат для вашего вопроса.
Сбор данных: Соберите данные, которые помогут ответить на вопросы. В этом примере данные могут быть собраны из различных источников, таких как DMV или отчеты полиции о несчастных случаях, страховые требования и сведения о госпитализации.
Очистка данных: Необработанные данные могут быть собраны в нескольких различных форматах с большим количеством ненужных значений и беспорядка. Данные очищаются и преобразуются, чтобы инструменты анализа данных могли их импортировать. Это не гламурный шаг, но очень важный.
Анализ данных: Импортируйте эти новые чистые данные в инструменты анализа данных. Эти инструменты позволяют исследовать данные, находить закономерности и отвечать на вопросы «что, если». Это расплата, вот где вы найдете результаты!
Делаем выводы и делаем прогнозы: Делайте выводы из своих данных. Эти выводы могут быть обобщены в виде отчета, визуального представления или того и другого, чтобы получить правильные результаты.

Давайте углубимся в некоторые концепции, используемые при анализе данных.

Сбор данных

Кредит изображения: Филипп Пут / Flickr

ошибка ввода-вывода жесткого диска

Интеллектуальный анализ данных - это метод анализа данных для обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием статистики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Цель - превратить данные в бизнес-решения.

Что можно делать с интеллектуальным анализом данных? Вы можете обрабатывать большие объемы данных, чтобы выявить выбросы и исключить их из процесса принятия решений. Компании могут изучать покупательские привычки клиентов или использовать кластеризацию для поиска ранее неизвестных групп в данных.

Если вы используете электронную почту, вы видите еще один пример интеллектуального анализа данных для сортировки вашего почтового ящика. Почтовые приложения, такие как Outlook или Gmail, используют это, чтобы классифицировать ваши электронные письма как «спам» или «не спам».

Текстовая аналитика

Кредит изображения: Marc_Smith / Flickr

Данные не ограничиваются числами, информация также может поступать из текстовой информации.

Текстовая аналитика - это процесс поиска полезной информации из текста. Вы делаете это, обрабатывая необработанный текст, делая его доступным для чтения инструментами анализа данных и находя результаты и закономерности. Это также известно как интеллектуальный анализ текста.

Excel отлично справляется с этим. В Excel есть множество формул для работы с текстом, которые могут сэкономить ваше время при работе с данными.

Интеллектуальный анализ текста также может собирать информацию из Интернета, базы данных или файловой системы. Что вы можете сделать с этой текстовой информацией? Вы можете импортировать адреса электронной почты и номера телефонов, чтобы найти шаблоны. Вы даже можете найти частоты слов в документе.

Бизнес-аналитика

Кредит изображения: FutUndBeidl / Flickr

Бизнес-аналитика преобразует данные в аналитические данные, используемые для принятия бизнес-решений. Его можно использовать при принятии стратегических и тактических решений в организации. Он предлагает компаниям способ изучить тенденции на основе собранных данных и получить на их основе аналитическую информацию.

Бизнес-аналитика используется для множества вещей:

Принимайте решения о размещении продукта и ценообразовании
Определить новые рынки сбыта продукции
Создавайте бюджеты и прогнозы, которые приносят больше денег
Используйте визуальные инструменты, такие как тепловые карты, сводные таблицы и географические карты, чтобы определить спрос на определенный продукт.

Визуализация данных

Кредит изображения: pressmaster / Depositphotos

Визуализация данных - это визуальное представление данных. Вместо того, чтобы представлять данные в таблицах или базах данных, вы представляете их в виде диаграмм и графиков. Это делает сложные данные более понятными, не говоря уже о том, чтобы на них было легче смотреть.

Все большие объемы данных генерируются используемыми вами приложениями (также известными как «Интернет вещей»). Объем данных (называемых «большими данными») довольно массивно. Визуализация данных может превратить миллионы точек данных в простые визуальные элементы, упрощающие понимание.

Есть несколько способов визуализировать данные:

Использование инструмента визуализации данных, такого как Tableau или Microsoft Power BI
Стандартные графики и диаграммы Excel
Интерактивные графики Excel
Для Интернета такой инструмент, как D3.js, созданный с использованием JavaScript.

В визуализация наборов данных Google - отличный пример того, как большие данные могут визуально направлять процесс принятия решений.

Анализ данных в обзоре

Анализ данных используется для оценки данных с помощью статистических инструментов для обнаружения полезной информации. Используются различные методы, включая интеллектуальный анализ данных, текстовую аналитику, бизнес-аналитику, объединение наборов данных и визуализацию данных.

Инструмент Power Query в Microsoft Excel особенно полезен для анализа данных. Если вы хотите ознакомиться с ним, прочтите наше руководство по созданию вашего первого скрипта Microsoft Power Query.

Делиться Делиться Твитнуть Эл. адрес Как получить доступ к встроенному пузырьковому уровню Google на Android

Если вам когда-либо нужно было убедиться, что что-то выровнено в крайнем случае, теперь вы можете получить пузырьковый уровень на своем телефоне за секунды.

Читать далее Похожие темы

Объяснение технологии
Программирование
Большое количество данных
Анализ данных

Об авторе Энтони Грант(Опубликовано 40 статей)

Энтони Грант - внештатный писатель, освещающий программирование и программное обеспечение. Он специализируется в области компьютерных наук, занимается программированием, Excel, программным обеспечением и технологиями.

удалить DRM из Adobe Digital Editions

Ещё от Anthony Grant

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку

Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!

Нажмите здесь, чтобы подписаться