Što je analiza podataka i zašto je važna?

Što je analiza podataka i zašto je važna?

Svijet postaje sve više vođen podacima, s beskrajnim količinama podataka dostupnim za rad. Velike tvrtke poput Googlea i Microsofta koriste podatke za donošenje odluka, ali nisu jedine.





Je li važno? Apsolutno!



Analizu podataka koriste mala poduzeća, maloprodajne tvrtke, medicina, pa čak i u svijetu sporta. To je univerzalni jezik i važniji je nego ikad prije. Čini se kao napredan koncept, no analiza podataka zapravo je samo nekoliko ideja provedenih u djelo.





Što je analiza podataka?

Analiza podataka je proces vrednovanja podataka pomoću analitičkih ili statističkih alata za otkrivanje korisnih informacija. Neki od ovih alata su programski jezici poput R ili Pythona. Microsoft Excel popularan je i u svijetu analitike podataka .

Nakon što se podaci prikupe i sortiraju pomoću ovih alata, rezultati se tumače za donošenje odluka. Krajnji rezultati mogu se dostaviti kao sažetak ili kao vizualni prikaz poput grafikona ili grafikona.



Postupak prezentiranja podataka u vizualnom obliku poznat je kao vizualizacija podataka . Alati za vizualizaciju podataka olakšavaju posao. Programi poput Tableau ili Microsoft Power BI pružaju vam mnogo vizuala koji mogu oživjeti podatke.

Postoji nekoliko metoda analize podataka, uključujući rudarstvo podataka, analizu teksta i poslovnu inteligenciju.



Kako se vrši analiza podataka?

Kredit za sliku: Faithie / Depositphotos

Analiza podataka velika je tema i može uključivati ​​neke od ovih koraka:



  • Definiranje ciljeva: Započnite s zacrtavanjem nekih jasno definiranih ciljeva. Kako bi se iz podataka izvukli najbolji rezultati, ciljevi bi trebali biti kristalno jasni.
  • Postavljanje pitanja: Odredite pitanja na koja biste željeli odgovoriti pomoću podataka. Na primjer, da li crveni sportski automobili češće od drugih ulaze u nesreće? Saznajte koji će alati za analizu podataka postići najbolje rezultate za vaše pitanje.
  • Prikupljanje podataka: Prikupite podatke koji su korisni za odgovaranje na pitanja. U ovom primjeru podaci se mogu prikupljati iz različitih izvora, poput DMV -a ili policijskih izvještaja o nesrećama, potraživanja osiguranja i podataka o hospitalizaciji.
  • Čišćenje podataka: Sirovi podaci mogu se prikupljati u nekoliko različitih formata, s puno vrijednosti bezvrijednosti i nereda. Podaci se čiste i pretvaraju tako da ih alati za analizu podataka mogu uvesti. To nije glamurozan korak, ali je jako važan.
  • Analiza podataka: Uvezite ove nove čiste podatke u alate za analizu podataka. Ovi alati omogućuju vam da istražite podatke, pronađete uzorke i odgovorite na pitanja što ako. Ovo je isplata, ovdje ćete pronaći rezultate!
  • Izvođenje zaključaka i predviđanja: Izvucite zaključke iz svojih podataka. Ovi zaključci mogu se sažeti u izvješće, vizualno ili oboje kako bi se dobili pravi rezultati.

Zaronimo malo dublje u neke pojmove koji se koriste u analizi podataka.

Rudarstvo podacima

Zasluga za sliku: Philippe Put/ Flickr

kako gledati TV uživo na računalu

Data mining je metoda analize podataka za otkrivanje obrazaca u velikim skupovima podataka pomoću statistike, umjetne inteligencije i strojnog učenja. Cilj je pretvoriti podatke u poslovne odluke.

Što možete učiniti s data miningom? Možete obraditi velike količine podataka kako biste identificirali izvanredne vrijednosti i isključili ih iz donošenja odluka. Tvrtke mogu naučiti navike kupnje kupaca ili koristiti klasteriranje za pronalaženje prethodno nepoznatih grupa unutar podataka.

Ako koristite e -poštu, vidjet ćete još jedan primjer rudarenja podataka za sortiranje poštanskog sandučića. Aplikacije e -pošte poput Outlooka ili Gmaila ovo koriste za kategoriziranje vaših e -poruka kao 'neželjene pošte' ili 'koje nisu neželjene'.

Analytics Analytics

Kredit za sliku: Marc_Smith/ Flickr

Podaci nisu ograničeni samo na brojeve, već mogu doći i iz tekstualnih podataka.

Analiza teksta je proces pronalaženja korisnih informacija iz teksta. To činite obradom neobrađenog teksta, čitanjem pomoću alata za analizu podataka te pronalaženjem rezultata i uzoraka. To je također poznato i kao rudarenje teksta.

Excel s ovim odlično radi. Excel ima mnogo formula za rad s tekstom koje vam mogu uštedjeti vrijeme kada idete na posao s podacima.

Rudarenje teksta također može prikupljati podatke s weba, baze podataka ili datotečnog sustava. Što možete učiniti s ovim tekstualnim podacima? Možete uvesti adrese e -pošte i telefonske brojeve kako biste pronašli uzorke. U dokumentu čak možete pronaći učestalost riječi.

Poslovna inteligencija

Kredit za sliku: FutUndBeidl/ Flickr

Poslovna inteligencija pretvara podatke u inteligenciju koja se koristi za donošenje poslovnih odluka. Može se koristiti u strateškom i taktičkom odlučivanju organizacije. Nudi način na koji tvrtke mogu ispitati trendove iz prikupljenih podataka i steći uvide iz njih.

Poslovna inteligencija koristi se za mnoge stvari:

  • Donesite odluke o plasmanu proizvoda i cijenama
  • Identificirajte nova tržišta proizvoda
  • Stvorite proračune i predviđanja koja će zaraditi više novca
  • Upotrijebite vizualne alate poput toplinskih karata, zaokretnih tablica i zemljopisnog mapiranja kako biste pronašli potražnju za određenim proizvodom

Vizualizacija podataka

Kredit za sliku: pressmaster/ Depositphotos

Vizualizacija podataka je vizualni prikaz podataka. Umjesto predstavljanja podataka u tablicama ili bazama podataka, prikazujete ih u grafikonima i grafikonima. Čini složene podatke razumljivijima, a da ne spominjemo da ih je lakše pogledati.

Sve veće količine podataka generiraju aplikacije koje koristite (poznat i kao 'Internet stvari'). Količina podataka (naziva se 'veliki podaci') je prilično masivan. Vizualizacija podataka može pretvoriti milijune podatkovnih točaka u jednostavne vizuale koji olakšavaju razumijevanje.

Postoje različiti načini vizualizacije podataka:

  • Korištenje alata za vizualizaciju podataka kao što je Tableau ili Microsoft Power BI
  • Standardni Excel grafikoni i grafikoni
  • Interaktivni grafikoni programa Excel
  • Za web, alat poput D3.js izgrađen pomoću JavaScripta

The vizualizacija Googleovih skupova podataka je izvrstan primjer kako veliki podaci mogu vizualno voditi donošenje odluka.

Analiza podataka u pregledu

Analiza podataka koristi se za procjenu podataka pomoću statističkih alata za otkrivanje korisnih informacija. Koriste se različite metode, uključujući rudarstvo podataka, analitiku teksta, poslovnu inteligenciju, kombiniranje skupova podataka i vizualizaciju podataka.

Alat Power Query u programu Microsoft Excel posebno je koristan za analizu podataka. Ako se želite upoznati s njim, pročitajte naš vodič za izradu prve skripte Microsoft Power Query.

Udio Udio Cvrkut E -pošta Kako pristupiti Googleovoj ugrađenoj razini mjehurića na Androidu

Ako ste ikada trebali biti sigurni da je nešto na razini, sada možete dobiti razinu mjehurića na telefonu u nekoliko sekundi.

Pročitajte Dalje Povezane teme
  • Objašnjena tehnologija
  • Programiranje
  • Veliki podaci
  • Analiza podataka
O autoru Anthony Grant(Objavljeno 40 članaka)

Anthony Grant je slobodni pisac koji se bavi programiranjem i softverom. On je glavni informatičar koji se bavi programiranjem, Excelom, softverom i tehnologijom.

telefon nije uspio dobiti IP adresu
Više od Anthonyja Granta

Pretplatite se na naše obavijesti

Pridružite se našem biltenu za tehničke savjete, recenzije, besplatne e -knjige i ekskluzivne ponude!

Kliknite ovdje za pretplatu