Mikä on tietojen analysointi?
Data-analyysi määritellään prosessiksi tietojen puhdistamiseksi, muuntamiseksi ja mallintamiseksi hyödyllisen tiedon löytämiseksi yrityksen päätöksentekoon. Tietoanalyysin tarkoituksena on poimia hyödyllistä tietoa datasta ja tehdä päätös analyysin perusteella.
Yksinkertainen esimerkki tietojen analysoinnista on aina, kun teemme minkä tahansa päätöksen jokapäiväisessä elämässämme ajattelemalla sitä, mitä tapahtui viime kerralla tai mitä tapahtuu valitsemalla kyseinen päätös. Tämä ei ole muuta kuin menneisyytemme tai tulevaisuutemme analysointi ja päätösten tekeminen sen perusteella. Tätä varten keräämme muistoja menneisyydestämme tai unelmistamme tulevaisuudestamme. Joten se ei ole muuta kuin tietojen analysointi. Nyt sama asia, jota analyytikko tekee yritystarkoituksiin, on nimeltään Data Analysis.
Tässä opetusohjelmassa opit:
- Miksi tietojen analysointi?
- Tietojen analysointityökalut
- Tietojen analysoinnin tyypit: tekniikat ja menetelmät
- Tietojen analysointiprosessi
Miksi tietojen analysointi?
Jos haluat kasvattaa yritystäsi jopa kasvamaan elämässäsi, joskus sinun tarvitsee vain analysoida!
Jos yrityksesi ei kasva, sinun on katsottava taaksepäin ja tunnustettava virheesi ja laadittava suunnitelma toistamatta näitä virheitä. Ja vaikka yrityksesi kasvaa, sinun on odotettava liiketoiminnan kasvavan entistä enemmän. Sinun tarvitsee vain analysoida yritystiedot ja liiketoimintaprosessit.
Tietojen analysointityökalut
Tietojen analysointityökalut helpottavat käyttäjien prosessointia ja käsittelyä, analysoida tietojoukkojen välisiä suhteita ja korrelaatioita, ja auttavat myös tunnistamaan tulkintamallit ja -suunnat. Tässä on täydellinen luettelo työkaluista, joita käytetään tietojen analysointiin tutkimuksessa.
Tietojen analysoinnin tyypit: tekniikat ja menetelmät
Tietojen analysointitekniikoita on useita , jotka perustuvat liiketoimintaan ja tekniikkaan. Tärkeimmät tietojen analysointimenetelmät ovat kuitenkin:
- Tekstianalyysi
- Tilastollinen analyysi
- Diagnostinen analyysi
- Ennakoiva analyysi
- Reseptilääke-analyysi
Tekstianalyysi
Tekstianalyysiä kutsutaan myös tiedonlouhinnaksi. Se on yksi data-analyysimenetelmistä löytää malli suurista tietojoukoista tietokantojen tai tiedonlouhintatyökalujen avulla. Sitä käytettiin muuttamaan raakatiedot yritystiedoiksi. Business Intelligence -työkalut ovat markkinoilla, joita käytetään strategisten liiketoimintapäätösten tekoon. Kaiken kaikkiaan se tarjoaa tavan poimia ja tutkia tietoja ja johtaa malleja ja lopuksi tulkita tiedot.
Tilastollinen analyysi
Tilastollinen analyysi osoittaa "Mitä tapahtuu?" käyttämällä aiempia tietoja koontinäyttöinä. Tilastollinen analyysi sisältää tietojen keräämisen, analysoinnin, tulkinnan, esityksen ja mallinnuksen. Se analysoi tietojoukon tai tietonäytteen. Tämän tyyppisiä analyysejä on kaksi luokkaa - kuvaava analyysi ja pääteltävä analyysi.
Kuvaava analyysi
analysoi täydelliset tiedot tai otoksen yhteenvedetystä numeerisesta tiedosta. Se näyttää jatkuvan datan keskiarvon ja poikkeaman, kun taas kategoristen tietojen prosenttiosuus ja taajuus.
Päätösanalyysi
analysoi näytteen täydellisistä tiedoista. Tämän tyyppisessä analyysissä voit löytää erilaisia johtopäätöksiä samoista tiedoista valitsemalla eri näytteet.
Diagnostinen analyysi
Diagnostinen analyysi näyttää "Miksi se tapahtui?" etsimällä syy tilastollisesta analyysistä löytyneestä oivalluksesta. Tämä analyysi on hyödyllinen tietojen käyttäytymismallien tunnistamiseksi. Jos liiketoimintaprosessiin tulee uusi ongelma, voit tarkastella tätä analyysiä löytääksesi samanlaisia malleja ongelmasta. Ja sillä voi olla mahdollisuuksia käyttää vastaavia reseptejä uusiin ongelmiin.
Ennakoiva analyysi
Ennakoiva analyysi näyttää "mitä todennäköisesti tapahtuu" käyttämällä aiempia tietoja. Yksinkertaisin esimerkki tietojen analysoinnista on, että jos ostin viime vuonna kaksi mekkoa säästöjeni perusteella ja jos tänä vuonna palkkani nousee kaksinkertaisesti, voin ostaa neljä mekkoa. Mutta tietysti se ei ole helppoa tällä tavoin, koska sinun on mietittävä muita olosuhteita, kuten vaatteiden hintamahdollisuudet kasvavat tänä vuonna tai ehkä mekkojen sijaan haluat ostaa uuden pyörän tai sinun täytyy ostaa talo!
Joten tässä tässä analyysissä tehdään ennusteita tulevista tuloksista nykyisten tai aiempien tietojen perusteella. Ennuste on vain arvio. Sen tarkkuus perustuu siihen, kuinka paljon yksityiskohtaista tietoa sinulla on ja kuinka paljon sinä kaivat sitä.
Reseptilääke-analyysi
Reseptilääke-analyysi yhdistää kaikkien aiempien analyysien näkemykset sen määrittämiseksi, mitkä toimet tehdään nykyisessä ongelmassa tai päätöksessä. Suurin osa datalähtöisistä yrityksistä käyttää määräämää analyysiä, koska ennakoiva ja kuvaava analyysi eivät riitä tietojen suorituskyvyn parantamiseen. Nykyisten tilanteiden ja ongelmien perusteella he analysoivat tietoja ja tekevät päätöksiä.
Tietojen analysointiprosessi
Data-analyysi on vain tietojen kerääminen käyttämällä sopivaa sovellusta tai työkalu, jonka avulla voit tutkia dataa ja löytää malli siinä. Näiden tietojen perusteella voit tehdä päätöksiä tai saada lopulliset johtopäätökset.
Data-analyysi koostuu seuraavista vaiheista:
- Tietovaatimusten kerääminen
- Tiedonkeruu
- Tietojen puhdistus
- Tietojen analysointi
- Tietojen tulkinta
- Tietojen visualisointi
Tietovaatimusten kerääminen
Ensinnäkin sinun on mietittävä, miksi haluat tehdä tämän data-analyysin? Kaikki mitä tarvitset selvittääksesi tietojen analyysin tarkoituksen tai tarkoituksen. Sinun on päätettävä, minkä tyyppisen data-analyysin haluat tehdä! Tässä vaiheessa sinun on päätettävä, mitä analysoida ja miten mitata, sinun on ymmärrettävä, miksi tutkit ja mitä toimenpiteitä sinun on tehtävä tämän analyysin tekemiseksi.
Tiedonkeruu
Vaatimusten keräämisen jälkeen saat selkeän käsityksen siitä, mitä asioita sinun on mitattava ja mitkä pitäisi olla havaintosi. Nyt on aika kerätä tietoja vaatimusten perusteella. Kun keräät tietojasi, muista, että kerätyt tiedot on käsiteltävä tai järjestettävä analyysia varten. Kun keräsit tietoja eri lähteistä, sinun on pidettävä lokia, jossa on keräyspäivä ja tietojen lähde.
Tietojen puhdistus
Nyt kerätyt tiedot eivät välttämättä ole hyödyllisiä tai merkityksettömiä analyysitavoitteellesi, joten ne tulisi puhdistaa. Kerätyt tiedot voivat sisältää päällekkäisiä tietueita, välilyöntejä tai virheitä. Tiedot on puhdistettava ja virheetön. Tämä vaihe on tehtävä ennen analyysiä, koska tietojen puhdistamisen perusteella analyysituloksesi on lähempänä odotettua lopputulosta.
Tietojen analysointi
Kun tiedot on kerätty, puhdistettu ja käsitelty, ne ovat valmiita analysointia varten. Kun käsittelet tietoja, saatat huomata, että sinulla on tarvitsemasi tarkat tiedot, tai sinun on ehkä kerättävä enemmän tietoja. Tässä vaiheessa voit käyttää datan analysointityökaluja ja ohjelmistoja, jotka auttavat sinua ymmärtämään, tulkitsemaan ja tekemään johtopäätöksiä vaatimusten perusteella.
Tietojen tulkinta
Tietojesi analysoinnin jälkeen on vihdoin aika tulkita tuloksia. Voit valita tavan ilmaista tai välittää tietoanalyysi joko käyttämällä yksinkertaisesti sanoja tai ehkä taulukkoa tai kaaviota. Käytä sitten tietojen analysointiprosessin tuloksia ja valitse paras toimintatapasi.
Tietojen visualisointi
Tietojen visualisointi on hyvin yleistä jokapäiväisessä elämässäsi; ne näkyvät usein kaavioiden ja kaavioiden muodossa. Toisin sanoen tiedot näytetään graafisesti, jotta ihmisen aivojen on helpompi ymmärtää ja käsitellä niitä. Tietojen visualisointia käytetään usein tuntemattomien tosiseikkojen ja suuntausten löytämiseen. Tarkkailemalla suhteita ja vertaamalla aineistoja voit löytää tavan löytää mielekästä tietoa.
Yhteenveto:
- Data-analyysi tarkoittaa prosessia tietojen puhdistamiseksi, muuntamiseksi ja mallintamiseksi hyödyllisen tiedon löytämiseksi yrityksen päätöksentekoon
- Tietoanalyysityypit ovat teksti-, tilastollinen, diagnostiikka-, ennakoiva, määräämätön analyysi
- Tietojen analysointi koostuu tietovaatimusten keräämisestä, tietojen keräämisestä, tietojen puhdistamisesta, tietojen analysoinnista, tietojen tulkinnasta, tietojen visualisoinnista