Analisi dei dati
Che cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è la scienza dell'analisi dei dati grezzi per trarre conclusioni su tali informazioni. Molte delle tecniche e dei processi di analisi dei dati sono stati automatizzati in processi meccanici e algoritmi che funzionano su dati grezzi per il consumo umano.
Comprensione dell'analisi dei dati
L'analisi dei dati è un termine ampio che comprende molti tipi diversi di analisi dei dati. Qualsiasi tipo di informazione può essere sottoposta a tecniche di analisi dei dati per ottenere informazioni che possono essere utilizzate per migliorare le cose. Le tecniche di analisi dei dati possono rivelare tendenze e metriche che altrimenti andrebbero perse nella massa di informazioni. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per ottimizzare i processi per aumentare l'efficienza complessiva di un'azienda o di un sistema.
Ad esempio, le aziende manifatturiere spesso registrano il tempo di esecuzione, i tempi di fermo e la coda di lavoro per varie macchine e quindi analizzano i dati per pianificare meglio i carichi di lavoro in modo che le macchine operino più vicino alla capacità massima.
L'analisi dei dati può fare molto di più che evidenziare i colli di bottiglia nella produzione. Le società di gioco utilizzano l'analisi dei dati per impostare programmi di ricompensa per i giocatori che mantengono la maggior parte dei giocatori attiva nel gioco. Le aziende di contenuti utilizzano molte delle stesse analisi dei dati per continuare a fare clic, guardare o riorganizzare i contenuti per ottenere un'altra visualizzazione o un altro clic.
L'analisi dei dati è importante perché aiuta le aziende a ottimizzare le proprie prestazioni. La sua implementazione nel modello di business significa che le aziende possono aiutare a ridurre i costi identificando modi più efficienti di fare affari e archiviando grandi quantità di dati. Un'azienda può anche utilizzare l'analisi dei dati per prendere decisioni aziendali migliori e aiutare ad analizzare le tendenze e la soddisfazione dei clienti, il che può portare a prodotti e servizi nuovi e migliori.
SQL
Alcuni dei primi giorni della moderna analisi dei dati sono dovuti a SQL. Creato nel 1979, questo linguaggio informatico consente di interrogare i database relazionali e di analizzare più facilmente i set di dati risultanti. SQL è ancora ampiamente utilizzato oggi.
Passaggi di analisi dei dati
Il processo di analisi dei dati prevede diverse fasi:
Il primo passaggio consiste nel determinare i requisiti in materia di dati o il modo in cui i dati vengono raggruppati. I dati possono essere separati per età, demografia, reddito o sesso. I valori dei dati possono essere numerici o essere divisi per categoria.
Il secondo passaggio nell'analisi dei dati è il processo di raccolta. Questo può essere fatto attraverso una varietà di fonti come computer, fonti online, telecamere, fonti ambientali o tramite il personale.
Una volta raccolti, i dati devono essere organizzati in modo da poter essere analizzati. Ciò può avvenire su un foglio di calcolo o altra forma di software in grado di acquisire dati statistici.
I dati vengono quindi ripuliti prima dell'analisi. Ciò significa che viene cancellato e controllato per assicurarsi che non vi siano duplicati o errori e che non sia incompleto. Questo passaggio consente di correggere eventuali errori prima di passare all'analisi di un analista di dati.
Tipi di analisi dei dati
L'analisi dei dati è suddivisa in quattro tipi di base.
Analisi descrittiva: Descrive cosa è successo in un determinato periodo di tempo. Il numero di visualizzazioni è aumentato? Le vendite sono più forti questo mese rispetto allo scorso?
Analisi diagnostica: si concentra maggiormente sul motivo per cui è successo qualcosa. Ciò comporta input di dati più diversi e un po' di ipotesi. Il tempo ha influito sulle vendite di birra? L'ultima campagna di marketing ha avuto un impatto sulle vendite?
Analisi predittiva: si sposta su ciò che probabilmente accadrà nel breve termine. Cosa è successo alle vendite l'ultima volta che abbiamo avuto un'estate calda? Quanti modelli meteorologici prevedono un'estate calda quest'anno?
Analisi prescrittiva: Ciò suggerisce una linea d'azione. Se la probabilità di un'estate calda viene misurata poiché una media di questi cinque modelli meteorologici è superiore al 58%, dovremmo aggiungere un turno serale al birrificio e affittare un serbatoio aggiuntivo per aumentare la produzione.
L'analisi dei dati è alla base di molti sistemi di controllo della qualità nel mondo finanziario, incluso il sempre popolare programma Six Sigma. Se non stai misurando correttamente qualcosa, che sia il tuo peso o il numero di difetti per milione in una linea di produzione, è quasi impossibile ottimizzarlo.
Alcuni dei settori che hanno adottato l'uso dell'analisi dei dati includono il settore dei viaggi e dell'ospitalità, dove i tempi di consegna possono essere rapidi. Questo settore può raccogliere i dati dei clienti e capire dove si trovano gli eventuali problemi e come risolverli.
Healthcare combina l'uso di elevati volumi di dati strutturati e non strutturati e utilizza l'analisi dei dati per prendere decisioni rapide. Allo stesso modo, il settore della vendita al dettaglio utilizza abbondanti quantità di dati per soddisfare le esigenze in continua evoluzione degli acquirenti. Le informazioni raccolte e analizzate dai rivenditori possono aiutarli a identificare tendenze, consigliare prodotti e aumentare i profitti.
A dicembre 2021, il totale medio per un analista di dati negli Stati Uniti era di poco superiore a $ 93.000.
Tecniche di analisi dei dati
Esistono diversi metodi e tecniche analitiche che gli analisti di dati possono utilizzare per elaborare i dati ed estrarre informazioni. Alcuni dei metodi più popolari sono elencati di seguito.
L'analisi di regressione comporta l'analisi della relazione tra variabili dipendenti per determinare in che modo un cambiamento in una può influenzare il cambiamento in un'altra.
L'analisi fattoriale consiste nel prendere un set di dati di grandi dimensioni e ridurlo a un set di dati più piccolo. L'obiettivo di questa manovra è tentare di scoprire tendenze nascoste che altrimenti sarebbero state più difficili da vedere.
L'analisi di coorte è il processo di scomposizione di un set di dati in gruppi di dati simili, spesso suddivisi in una fascia demografica del cliente. Ciò consente agli analisti di dati e ad altri utenti di analisi dei dati di approfondire ulteriormente i numeri relativi a uno specifico sottoinsieme di dati.
Le simulazioni Monte Carlo modellano la probabilità che si verifichino diversi risultati. Spesso utilizzate per la mitigazione del rischio e la prevenzione delle perdite, queste simulazioni incorporano più valori e variabili e spesso hanno capacità di previsione maggiori rispetto ad altri approcci di analisi dei dati.
Analisi delle serie temporali tiene traccia dei dati nel tempo e consolida la relazione tra il valore di un punto dati e l'occorrenza del punto dati. Questa tecnica di analisi dei dati viene solitamente utilizzata per individuare le tendenze cicliche o per proiettare previsioni finanziarie.
Strumenti di analisi dei dati
Oltre a un'ampia gamma di approcci matematici e statistici per elaborare i numeri, l'analisi dei dati si è rapidamente evoluta in termini di capacità tecnologiche. Oggi gli analisti di dati dispongono di un'ampia gamma di strumenti software per acquisire dati, archiviare informazioni, elaborare dati e riportare i risultati.
L'analisi dei dati ha sempre avuto legami allentati con fogli di calcolo e Microsoft Excel. Ora, gli analisti di dati interagiscono spesso anche con linguaggi di programmazione grezzi per trasformare e manipolare i database. Vengono spesso utilizzati linguaggi open source come Python. Strumenti più specifici per l'analisi dei dati come R possono essere utilizzati per l'analisi statistica o la modellazione grafica.
Gli analisti di dati possono anche essere aiutati durante la segnalazione o la comunicazione dei risultati. Sia Tableau che Power BI sono strumenti di visualizzazione e analisi dei dati per compilare informazioni, eseguire analisi dei dati e distribuire risultati tramite dashboard e report.
Stanno emergendo anche altri strumenti per assistere gli analisti di dati. SAS è una piattaforma di analisi che può aiutare con il data mining,. mentre Apache Spark è una piattaforma open source utile per elaborare grandi set di dati. Gli analisti di dati ora dispongono di un'ampia gamma di capacità tecnologiche per migliorare ulteriormente il valore che forniscono alla loro azienda.
La linea di fondo
In un mondo che fa sempre più affidamento sulle informazioni e sulla raccolta di statistiche, l'analisi dei dati aiuta le persone e le organizzazioni ad assicurarsi dei propri dati. Utilizzando una varietà di strumenti e tecniche, una serie di numeri grezzi può essere trasformata in intuizioni informative ed educative che guidano il processo decisionale e una gestione ponderata.
Mette in risalto
L'analisi dei dati è la scienza dell'analisi dei dati grezzi per trarre conclusioni su tali informazioni.
Vari approcci all'analisi dei dati includono l'analisi di cosa è successo (analisi descrittiva), perché è successo qualcosa (analisi diagnostica), cosa accadrà (analisi predittiva) o cosa dovrebbe essere fatto dopo (analisi prescrittiva).
L'analisi dei dati aiuta un'azienda a ottimizzare le proprie prestazioni, ottenere prestazioni più efficienti, massimizzare i profitti o prendere decisioni più strategicamente guidate.
Le tecniche e i processi di analisi dei dati sono stati automatizzati in processi meccanici e algoritmi che funzionano su dati grezzi per il consumo umano.
L'analisi dei dati si basa su una varietà di strumenti software che vanno da fogli di calcolo, visualizzazione dei dati e strumenti di reporting, programmi di data mining o linguaggi open source per la massima manipolazione dei dati.
FAQ
Perché l'analisi dei dati è importante?
L'analisi dei dati è importante perché aiuta le aziende a ottimizzare le proprie prestazioni. La sua implementazione nel modello di business significa che le aziende possono aiutare a ridurre i costi identificando modi più efficienti di fare affari. Un'azienda può anche utilizzare l'analisi dei dati per prendere decisioni aziendali migliori e aiutare ad analizzare le tendenze e la soddisfazione dei clienti, il che può portare a prodotti e servizi nuovi e migliori.
Quali sono i 4 tipi di analisi dei dati?
L'analisi dei dati è suddivisa in quattro tipi di base. L'analisi descrittiva descrive cosa è successo in un determinato periodo. L'analisi diagnostica si concentra maggiormente sul motivo per cui è successo qualcosa. L'analisi predittiva si sposta su ciò che probabilmente accadrà nel breve termine. Infine, l'analisi prescrittiva suggerisce una linea d'azione.
Chi usa l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è stata adottata da diversi settori, come il settore dei viaggi e dell'ospitalità, dove i tempi di consegna possono essere rapidi. Questo settore può raccogliere i dati dei clienti e capire dove si trovano gli eventuali problemi e come risolverli. L'assistenza sanitaria è un altro settore che combina l'uso di elevati volumi di dati strutturati e non strutturati e l'analisi dei dati può aiutare a prendere decisioni rapide. Allo stesso modo, il settore della vendita al dettaglio utilizza abbondanti quantità di dati per soddisfare le esigenze in continua evoluzione degli acquirenti.
