Mikä on tietojen analysointi ja miksi se on tärkeää?

Mikä on tietojen analysointi ja miksi se on tärkeää?

Maailma muuttuu yhä enemmän dataan pohjautuvaksi, ja loputtomasti dataa on käytettävissä. Suuret yritykset, kuten Google ja Microsoft, käyttävät tietoja päätösten tekemiseen, mutta ne eivät ole ainoita.





Onko se tärkeää? Ehdottomasti!



Tietoanalyysiä käyttävät pienyritykset, vähittäiskauppayhtiöt, lääketieteessä ja jopa urheilumaailmassa. Se on universaali kieli ja tärkeämpi kuin koskaan ennen. Se näyttää edistyneeltä konseptilta, mutta tietojen analysointi on oikeastaan ​​vain muutamia käytännössä toteutettuja ideoita.





Mikä on data -analyysi?

Tietoanalyysi on prosessi, jossa tietoja arvioidaan käyttämällä hyödyllisiä tietoja analyyttisten tai tilastollisten työkalujen avulla. Jotkut näistä työkaluista ovat ohjelmointikieliä, kuten R tai Python. Microsoft Excel on suosittu myös data -analytiikan maailmassa .

Kun tiedot on kerätty ja lajiteltu näiden työkalujen avulla, tulokset tulkitaan päätösten tekemiseksi. Lopputulokset voidaan toimittaa yhteenvetona tai visuaalina, kuten kaaviona tai kaaviona.



Prosessi tietojen esittämiseksi visuaalisessa muodossa tunnetaan nimellä tietojen visualisointi . Tietojen visualisointityökalut helpottavat työtä. Ohjelmat, kuten Tableau tai Microsoft Power BI, tarjoavat sinulle monia visuaaleja, jotka voivat herättää tietoja eloon.

Tietojen analysointimenetelmiä on useita, mukaan lukien tiedonlouhinta, tekstianalyysi ja liiketoimintatiedotus.



Miten data -analyysi suoritetaan?

Kuva Luotto: Faithie / Depositphotos

Tietojen analysointi on suuri aihe, ja se voi sisältää joitain näistä vaiheista:



  • Tavoitteiden määrittäminen: Aloita hahmottamalla joitakin selkeästi määriteltyjä tavoitteita. Jotta tiedoista saadaan parhaat tulokset, tavoitteiden tulisi olla kristallinkirkkaita.
  • Kysymyksiä: Selvitä kysymykset, joihin haluat tietojen vastaavan. Esimerkiksi joutuvatko punaiset urheiluautot onnettomuuksiin useammin kuin muut? Selvitä, mitkä tietojen analysointityökalut saavat parhaan tuloksen kysymykseesi.
  • Tiedonkeruu: Kerää tietoja, joista on hyötyä kysymyksiin vastaamiseen. Tässä esimerkissä tietoja voidaan kerätä useista lähteistä, kuten DMV- tai poliisi -onnettomuusraporteista, vakuutuskorvauksista ja sairaalahoidon tiedoista.
  • Tietojen kuuraus: Raakatietoja voidaan kerätä useissa eri muodoissa, joissa on paljon roska -arvoja ja sotkua. Tiedot puhdistetaan ja muunnetaan, jotta tietojen analysointityökalut voivat tuoda ne. Se ei ole lumoava askel, mutta se on erittäin tärkeä.
  • Tietojen analysointi: Tuo tämä uusi puhdas data tietojen analysointityökaluihin. Näiden työkalujen avulla voit tutkia tietoja, löytää malleja ja vastata mitä jos-kysymyksiin. Tämä on voitto, täältä löydät tuloksia!
  • Johtopäätösten tekeminen ja ennustaminen: Tee johtopäätökset tiedoistasi. Nämä johtopäätökset voidaan tiivistää raporttiin, visuaalisesti tai molempiin saadakseen oikeat tulokset.

Tarkastellaanpa hieman syvemmälle joitain tietojen analysoinnissa käytettyjä käsitteitä.

Tietojen louhinta

Kuva: Philippe Put/ Flickr

kuinka poistaa profiili ps4: llä

Tietojen louhinta on data -analyysimenetelmä suurten tietojoukkojen mallien löytämiseksi tilastojen, tekoälyn ja koneoppimisen avulla. Tavoitteena on muuttaa tiedot liiketoimintapäätöksiksi.

Mitä voit tehdä tiedon louhinnalla? Voit käsitellä suuria tietomääriä poikkeamien tunnistamiseksi ja niiden sulkemiseksi pois päätöksenteosta. Yritykset voivat oppia asiakkaiden ostotottumuksia tai käyttää klusterointia löytääkseen aiemmin tuntemattomia ryhmiä tiedoista.

Jos käytät sähköpostia, näet toisen esimerkin datan louhinnasta postilaatikkosi lajittelua varten. Sähköpostisovellukset, kuten Outlook tai Gmail, luokittelevat sähköpostisi roskapostiksi tai ei roskapostiksi.

Teksti -analytiikka

Kuvaluotto: Marc_Smith/ Flickr

Tiedot eivät rajoitu vain numeroihin, vaan ne voivat tulla myös tekstitiedoista.

Teksti -analytiikka on prosessi, jolla etsitään hyödyllistä tietoa tekstistä. Voit tehdä tämän käsittelemällä raakatekstiä, tekemällä sen luettavaksi tietojen analysointityökaluilla ja etsimällä tuloksia ja malleja. Tätä kutsutaan myös tekstin louhimiseksi.

Excel tekee hienoa työtä tämän kanssa. Excelissä on monia kaavoja tekstin käsittelyyn, mikä voi säästää aikaa, kun menet töihin tietojen kanssa.

Tekstin louhinta voi myös kerätä tietoja verkosta, tietokannasta tai tiedostojärjestelmästä. Mitä voit tehdä näillä tekstitiedoilla? Voit tuoda malleja tuomalla sähköpostiosoitteita ja puhelinnumeroita. Voit jopa löytää sanojen taajuudet asiakirjasta.

Bisnesäly

Kuvaluotto: FutUndBeidl/ Flickr

Liiketoimintatiedosto muuttaa tiedot liiketoiminnallisten päätösten tekemiseen käytettäväksi älykkyydeksi. Sitä voidaan käyttää organisaation strategisessa ja taktisessa päätöksenteossa. Se tarjoaa yrityksille tavan tutkia trendejä kerätyistä tiedoista ja saada niistä oivalluksia.

Liiketoimintatietoa käytetään moniin asioihin:

  • Tee päätöksiä tuotesijoittelusta ja hinnoittelusta
  • Tunnista tuotteiden uudet markkinat
  • Luo budjetteja ja ennusteita, jotka ansaitsevat enemmän rahaa
  • Käytä visuaalisia työkaluja, kuten lämpökarttoja, pivot -taulukoita ja maantieteellistä kartoitusta löytääksesi tietyn tuotteen kysynnän

Tietojen visualisointi

Kuvahaku: pressmaster/ Depositphotos

Tietojen visualisointi on tietojen visuaalinen esitys. Sen sijaan, että esittäisit tietoja taulukoissa tai tietokannoissa, esitä ne kaavioina ja kaavioina. Se tekee monimutkaisista tiedoista ymmärrettävämpiä, puhumattakaan helpommasta tarkastella.

Käyttämäsi sovellukset (tunnetaan myös nimellä 'esineiden internet') tuottavat yhä enemmän tietoja. Tietojen määrä (jäljempänä 'big data') on aika massiivinen. Tietojen visualisointi voi muuttaa miljoonista datapisteistä yksinkertaisia ​​visualisointeja, joiden avulla se on helppo ymmärtää.

Tietojen visualisointiin on useita tapoja:

  • Tietojen visualisointityökalun, kuten Tableau tai Microsoft Power BI, käyttäminen
  • Normaalit Excel -kaaviot ja -kaaviot
  • Interaktiiviset Excel -kaaviot
  • Verkkoa varten D3.js -työkalu, joka on rakennettu JavaScriptin avulla

The Googlen tietojoukkojen visualisointi on loistava esimerkki siitä, kuinka suuret tiedot voivat ohjata visuaalisesti päätöksentekoa.

Tietojen analysointi tarkistuksessa

Tietoanalyysiä käytetään tietojen arvioimiseen tilastollisilla työkaluilla hyödyllisen tiedon löytämiseksi. Käytetään erilaisia ​​menetelmiä, kuten tiedon louhinta, teksti -analytiikka, liiketoimintatiedotus, tietojoukkojen yhdistäminen ja tietojen visualisointi.

Microsoft Excelin Power Query -työkalu on erityisen hyödyllinen tietojen analysoinnissa. Jos haluat tutustua siihen, lue ensimmäinen Microsoft Power Query -skriptisi oppaastamme.

Jaa Jaa Tweet Sähköposti Googlen sisäänrakennetun kuplatason käyttö Androidissa

Jos olet koskaan tarvinnut varmistaa, että jokin on vaakasuorassa, voit nyt saada kuplatason puhelimeesi muutamassa sekunnissa.

Lue seuraava Liittyvät aiheet
  • Tekniikka selitetty
  • Ohjelmointi
  • Suuri data
  • Tietojen analysointi
Kirjailijasta Anthony Grant(40 artikkelia julkaistu)

Anthony Grant on freelance -kirjailija, joka kattaa ohjelmoinnin ja ohjelmistot. Hän on tietojenkäsittelytieteen pääopiskelija ohjelmoinnissa, Excelissä, ohjelmistoissa ja tekniikassa.

kuinka laittaa bändi omenakelloon
Lisää Anthony Grantilta

tilaa uutiskirjeemme

Liity uutiskirjeeseemme saadaksesi teknisiä vinkkejä, arvosteluja, ilmaisia ​​e -kirjoja ja ainutlaatuisia tarjouksia!

Klikkaa tästä tilataksesi