Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων;
Η ανάλυση δεδομένων ορίζεται ως μια διαδικασία καθαρισμού, μετατροπής και μοντελοποίησης δεδομένων για την εύρεση χρήσιμων πληροφοριών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Ο σκοπός της Ανάλυσης Δεδομένων είναι η εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από δεδομένα και η λήψη της απόφασης βάσει της ανάλυσης δεδομένων.
Ένα απλό παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων είναι όποτε παίρνουμε οποιαδήποτε απόφαση στην καθημερινή μας ζωή είναι να σκεφτόμαστε τι συνέβη την τελευταία φορά ή τι θα συμβεί επιλέγοντας τη συγκεκριμένη απόφαση. Αυτό δεν είναι παρά η ανάλυση του παρελθόντος ή του μέλλοντός μας και η λήψη αποφάσεων βάσει αυτού. Γι 'αυτό, μαζεύουμε αναμνήσεις από το παρελθόν μας ή όνειρα για το μέλλον μας. Αυτό δεν είναι παρά ανάλυση δεδομένων. Τώρα το ίδιο πράγμα που κάνει ο αναλυτής για επιχειρηματικούς σκοπούς, ονομάζεται Ανάλυση Δεδομένων.
Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθετε:
- Γιατί η ανάλυση δεδομένων;
- Εργαλεία ανάλυσης δεδομένων
- Τύποι Ανάλυσης Δεδομένων: Τεχνικές και Μέθοδοι
- Διαδικασία ανάλυσης δεδομένων
Γιατί η ανάλυση δεδομένων;
Για να αναπτύξετε την επιχείρησή σας ακόμη και για να μεγαλώσετε στη ζωή σας, μερικές φορές το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι η Ανάλυση!
Εάν η επιχείρησή σας δεν αναπτύσσεται, τότε πρέπει να κοιτάξετε πίσω και να αναγνωρίσετε τα λάθη σας και να κάνετε ξανά ένα σχέδιο χωρίς να επαναλάβετε αυτά τα λάθη. Και ακόμη και αν η επιχείρησή σας αναπτύσσεται, τότε πρέπει να ανυπομονώ να κάνει την επιχείρηση να αναπτυχθεί περισσότερο. Το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να αναλύσετε τα δεδομένα της επιχείρησής σας και τις επιχειρηματικές σας διαδικασίες.
Εργαλεία ανάλυσης δεδομένων
Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων διευκολύνουν τους χρήστες να επεξεργάζονται και να χειρίζονται δεδομένα, να αναλύουν τις σχέσεις και τους συσχετισμούς μεταξύ συνόλων δεδομένων και επίσης βοηθούν στον εντοπισμό προτύπων και τάσεων για ερμηνεία. Ακολουθεί μια πλήρης λίστα εργαλείων που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων στην έρευνα.
Τύποι Ανάλυσης Δεδομένων: Τεχνικές και Μέθοδοι
Υπάρχουν διάφοροι τύποι τεχνικών ανάλυσης δεδομένων που υπάρχουν με βάση τις επιχειρήσεις και την τεχνολογία. Ωστόσο, οι κύριες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων είναι:
- Ανάλυση κειμένου
- Στατιστική ανάλυση
- Διαγνωστική ανάλυση
- Προγνωστική ανάλυση
- Προκαταρκτική ανάλυση
Ανάλυση κειμένου
Η Ανάλυση κειμένου αναφέρεται επίσης ως Εξόρυξη Δεδομένων. Είναι μια από τις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων για να ανακαλύψετε ένα μοτίβο σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων ή εργαλεία εξόρυξης δεδομένων. Συνήθιζε να μετατρέπει ακατέργαστα δεδομένα σε επιχειρηματικές πληροφορίες. Τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας υπάρχουν στην αγορά που χρησιμοποιείται για τη λήψη στρατηγικών επιχειρηματικών αποφάσεων. Συνολικά προσφέρει έναν τρόπο εξαγωγής και εξέτασης δεδομένων και προτύπων εξαγωγής και, τέλος, ερμηνείας των δεδομένων.
Στατιστική ανάλυση
Η στατιστική ανάλυση δείχνει "Τι συμβαίνει;" χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα με τη μορφή ταμπλό. Η στατιστική ανάλυση περιλαμβάνει συλλογή, ανάλυση, ερμηνεία, παρουσίαση και μοντελοποίηση δεδομένων. Αναλύει ένα σύνολο δεδομένων ή ένα δείγμα δεδομένων. Υπάρχουν δύο κατηγορίες αυτού του τύπου ανάλυσης - περιγραφική ανάλυση και συμπερασματική ανάλυση.
Περιγραφική ανάλυση
αναλύει πλήρη δεδομένα ή δείγμα συνοπτικών αριθμητικών δεδομένων. Δείχνει μέση και απόκλιση για συνεχή δεδομένα, ενώ ποσοστό και συχνότητα για κατηγορικά δεδομένα.
Συμπερασματική ανάλυση
αναλύει δείγμα από πλήρη δεδομένα. Σε αυτόν τον τύπο ανάλυσης, μπορείτε να βρείτε διαφορετικά συμπεράσματα από τα ίδια δεδομένα επιλέγοντας διαφορετικά δείγματα.
Διαγνωστική ανάλυση
Η Διαγνωστική Ανάλυση δείχνει "Γιατί συνέβη;" βρίσκοντας την αιτία από τη διορατικότητα που βρέθηκε στη Στατιστική Ανάλυση. Αυτή η ανάλυση είναι χρήσιμη για τον προσδιορισμό των προτύπων συμπεριφοράς των δεδομένων. Εάν παρουσιαστεί ένα νέο πρόβλημα στην επιχειρηματική σας διαδικασία, τότε μπορείτε να εξετάσετε αυτήν την Ανάλυση για να βρείτε παρόμοια μοτίβα αυτού του προβλήματος. Και μπορεί να έχει πιθανότητες να χρησιμοποιήσει παρόμοιες συνταγές για τα νέα προβλήματα.
Προγνωστική ανάλυση
Η Προγνωστική Ανάλυση δείχνει "τι είναι πιθανό να συμβεί" χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα. Το απλούστερο παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων είναι όπως αν πέρυσι αγόρασα δύο φορέματα με βάση τις αποταμιεύσεις μου και αν φέτος ο μισθός μου αυξάνεται διπλά, τότε μπορώ να αγοράσω τέσσερα φορέματα. Αλλά φυσικά δεν είναι εύκολο έτσι, γιατί πρέπει να σκεφτείτε άλλες περιστάσεις, όπως οι πιθανότητες αύξησης των τιμών των ρούχων φέτος ή ίσως αντί για φορέματα που θέλετε να αγοράσετε ένα νέο ποδήλατο ή πρέπει να αγοράσετε ένα σπίτι!
Εδώ λοιπόν, αυτή η ανάλυση κάνει προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα με βάση τα τρέχοντα ή τα προηγούμενα δεδομένα. Η πρόβλεψη είναι απλώς μια εκτίμηση. Η ακρίβειά του βασίζεται στο πόσες λεπτομερείς πληροφορίες έχετε και πόσο σκάβετε.
Προκαταρκτική ανάλυση
Η Προκαταρκτική Ανάλυση συνδυάζει την εικόνα από όλες τις προηγούμενες Ανάλυση για να προσδιορίσει ποια ενέργεια πρέπει να αναλάβει σε ένα τρέχον πρόβλημα ή απόφαση. Οι περισσότερες εταιρείες βάσει δεδομένων χρησιμοποιούν Προκαταρκτική Ανάλυση επειδή η προγνωστική και περιγραφική Ανάλυση δεν είναι αρκετή για τη βελτίωση της απόδοσης των δεδομένων. Με βάση τις τρέχουσες καταστάσεις και προβλήματα, αναλύουν τα δεδομένα και λαμβάνουν αποφάσεις.
Διαδικασία ανάλυσης δεδομένων
Η Διαδικασία Ανάλυσης Δεδομένων δεν είναι παρά η συλλογή πληροφοριών χρησιμοποιώντας μια κατάλληλη εφαρμογή ή εργαλείο που σας επιτρέπει να εξερευνήσετε τα δεδομένα και να βρείτε ένα μοτίβο σε αυτά. Με βάση αυτές τις πληροφορίες και τα δεδομένα, μπορείτε να λάβετε αποφάσεις ή να λάβετε τελικά συμπεράσματα.
Η ανάλυση δεδομένων αποτελείται από τις ακόλουθες φάσεις:
- Συλλογή απαιτήσεων δεδομένων
- Συλλογή δεδομένων
- Καθαρισμός δεδομένων
- Ανάλυση δεδομένων
- Ερμηνεία δεδομένων
- Οπτικοποίηση δεδομένων
Συλλογή απαιτήσεων δεδομένων
Πρώτα απ 'όλα, πρέπει να σκεφτείτε γιατί θέλετε να κάνετε αυτήν την ανάλυση δεδομένων; Το μόνο που χρειάζεστε για να μάθετε τον σκοπό ή τον σκοπό της ανάλυσης δεδομένων. Πρέπει να αποφασίσετε ποιος τύπος ανάλυσης δεδομένων θέλετε να κάνετε! Σε αυτήν τη φάση, πρέπει να αποφασίσετε τι να αναλύσετε και πώς να το μετρήσετε, πρέπει να καταλάβετε γιατί ερευνάτε και ποια μέτρα πρέπει να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε αυτήν την ανάλυση.
Συλλογή δεδομένων
Μετά τη συγκέντρωση των απαιτήσεων, θα πάρετε μια σαφή ιδέα για το τι πρέπει να μετρήσετε και ποια θα πρέπει να είναι τα ευρήματά σας. Τώρα ήρθε η ώρα να συλλέξετε τα δεδομένα σας με βάση τις απαιτήσεις. Μόλις συλλέξετε τα δεδομένα σας, θυμηθείτε ότι τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία ή να οργανωθούν για ανάλυση. Καθώς συλλέξατε δεδομένα από διάφορες πηγές, πρέπει να διατηρήσετε ένα αρχείο καταγραφής με την ημερομηνία συλλογής και την πηγή των δεδομένων.
Καθαρισμός δεδομένων
Τώρα ό, τι συλλέγονται δεδομένα μπορεί να μην είναι χρήσιμα ή άσχετα με τον στόχο της Ανάλυσης, επομένως θα πρέπει να καθαριστούν. Τα δεδομένα που συλλέγονται ενδέχεται να περιέχουν διπλές εγγραφές, κενά ή λάθη. Τα δεδομένα πρέπει να καθαρίζονται και να μην περιέχουν λάθη. Αυτή η φάση πρέπει να γίνει πριν από την Ανάλυση, διότι με βάση τον καθαρισμό δεδομένων, το αποτέλεσμα της Ανάλυσης θα είναι πιο κοντά στο αναμενόμενο αποτέλεσμα.
Ανάλυση δεδομένων
Μόλις τα δεδομένα συλλεχθούν, καθαριστούν και υποβληθούν σε επεξεργασία, είναι έτοιμα για ανάλυση. Καθώς χειρίζεστε δεδομένα, μπορεί να βρείτε ότι έχετε τις ακριβείς πληροφορίες που χρειάζεστε ή ίσως χρειαστεί να συλλέξετε περισσότερα δεδομένα. Κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και λογισμικό που θα σας βοηθήσουν να κατανοήσετε, να ερμηνεύσετε και να εξαγάγετε συμπεράσματα με βάση τις απαιτήσεις.
Ερμηνεία δεδομένων
Μετά την ανάλυση των δεδομένων σας, είναι καιρός να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματά σας. Μπορείτε να επιλέξετε τον τρόπο έκφρασης ή επικοινωνίας της ανάλυσης δεδομένων σας είτε μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε απλά με λέξεις ή ίσως σε πίνακα ή γράφημα. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε τα αποτελέσματα της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων για να αποφασίσετε την καλύτερη πορεία δράσης σας.
Οπτικοποίηση δεδομένων
Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι πολύ συχνή στην καθημερινή σας ζωή. εμφανίζονται συχνά με τη μορφή διαγραμμάτων και γραφημάτων. Με άλλα λόγια, τα δεδομένα εμφανίζονται γραφικά έτσι ώστε να είναι πιο εύκολο για τον ανθρώπινο εγκέφαλο να το κατανοήσει και να το επεξεργαστεί. Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται συχνά για να ανακαλύψει άγνωστα γεγονότα και τάσεις. Παρατηρώντας σχέσεις και συγκρίνοντας σύνολα δεδομένων, μπορείτε να βρείτε έναν τρόπο για να μάθετε σημαντικές πληροφορίες.
Περίληψη:
- Η ανάλυση δεδομένων σημαίνει μια διαδικασία καθαρισμού, μετατροπής και μοντελοποίησης δεδομένων για την εύρεση χρήσιμων πληροφοριών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων
- Οι τύποι Ανάλυσης Δεδομένων είναι Κείμενο, Στατιστική, Διαγνωστική, Προγνωστική, Προκαταρκτική Ανάλυση
- Η Ανάλυση Δεδομένων αποτελείται από Συλλογή Απαιτήσεων Δεδομένων, Συλλογή Δεδομένων, Καθαρισμός Δεδομένων, Ανάλυση Δεδομένων, Ερμηνεία Δεδομένων, Οπτικοποίηση Δεδομένων