Analitis Data

Apakah itu Analitis Data?

Analisis data ialah sains menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang maklumat tersebut. Banyak teknik dan proses analisis data telah diautomasikan ke dalam proses mekanikal dan algoritma yang berfungsi ke atas data mentah untuk kegunaan manusia.

Memahami Analitis Data

Analitis data ialah istilah luas yang merangkumi pelbagai jenis analisis data. Sebarang jenis maklumat boleh tertakluk kepada teknik analisis data untuk mendapatkan cerapan yang boleh digunakan untuk menambah baik sesuatu. Teknik analisis data boleh mendedahkan arah aliran dan metrik yang sebaliknya akan hilang dalam jisim maklumat. Maklumat ini kemudiannya boleh digunakan untuk mengoptimumkan proses untuk meningkatkan kecekapan keseluruhan perniagaan atau sistem.

Sebagai contoh, syarikat pembuatan sering merekodkan masa jalan, masa henti dan baris gilir kerja untuk pelbagai mesin dan kemudian menganalisis data untuk merancang beban kerja dengan lebih baik supaya mesin beroperasi lebih hampir kepada kapasiti puncak.

Analisis data boleh melakukan lebih daripada menunjukkan kesesakan dalam pengeluaran. Syarikat permainan menggunakan analisis data untuk menetapkan jadual ganjaran untuk pemain yang memastikan majoriti pemain aktif dalam permainan. Syarikat kandungan menggunakan banyak analisis data yang sama untuk memastikan anda mengklik, menonton atau menyusun semula kandungan untuk mendapatkan paparan lain atau klik lain.

Analitis data adalah penting kerana ia membantu perniagaan mengoptimumkan prestasi mereka. Melaksanakannya ke dalam model perniagaan bermakna syarikat boleh membantu mengurangkan kos dengan mengenal pasti cara yang lebih cekap menjalankan perniagaan dan dengan menyimpan sejumlah besar data. Sebuah syarikat juga boleh menggunakan analisis data untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih baik dan membantu menganalisis arah aliran dan kepuasan pelanggan, yang boleh membawa kepada produk dan perkhidmatan baharu—dan lebih baik.

SQL

Beberapa hari awal analisis data moden adalah disebabkan oleh SQL. Dicipta pada tahun 1979, bahasa pengkomputeran ini membolehkan pangkalan data hubungan disoal dan menghasilkan set data lebih mudah dianalisis. SQL masih digunakan secara meluas sehingga kini.

Langkah Analisis Data

Proses yang terlibat dalam analisis data melibatkan beberapa langkah yang berbeza:

Langkah pertama ialah menentukan keperluan data atau cara data dikumpulkan. Data mungkin diasingkan mengikut umur, demografi, pendapatan atau jantina. Nilai data mungkin berangka atau dibahagikan mengikut kategori.
Langkah kedua dalam analisis data ialah proses mengumpulnya. Ini boleh dilakukan melalui pelbagai sumber seperti komputer, sumber dalam talian, kamera, sumber alam sekitar, atau melalui kakitangan.
Setelah data dikumpul, ia mesti disusun supaya ia boleh dianalisis. Ini mungkin berlaku pada hamparan atau bentuk perisian lain yang boleh mengambil data statistik.
Data kemudiannya dibersihkan sebelum dianalisis. Ini bermakna ia digosok dan diperiksa untuk memastikan tiada pertindihan atau ralat, dan ia tidak tidak lengkap. Langkah ini membantu membetulkan sebarang ralat sebelum ia diteruskan kepada penganalisis data untuk dianalisis.

Jenis Analitis Data

Analisis data dipecahkan kepada empat jenis asas.

Analisis deskriptif: Ini menerangkan perkara yang telah berlaku dalam tempoh masa tertentu. Adakah bilangan tontonan meningkat? Adakah jualan bulan ini lebih kukuh berbanding yang lepas?
Analitis diagnostik: Ini lebih memfokuskan pada sebab sesuatu berlaku. Ini melibatkan input data yang lebih pelbagai dan sedikit hipotesis. Adakah cuaca menjejaskan jualan bir? Adakah kempen pemasaran terkini itu memberi kesan kepada jualan?
Analisis ramalan: Ini beralih kepada perkara yang mungkin akan berlaku dalam tempoh terdekat. Apa yang berlaku kepada jualan kali terakhir kita mengalami musim panas yang panas? Berapa banyak model cuaca meramalkan musim panas yang panas tahun ini?
Analitis preskriptif: Ini mencadangkan satu tindakan. Jika kemungkinan musim panas panas diukur sebagai purata lima model cuaca ini melebihi 58%, kita harus menambah syif malam ke kilang bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan pengeluaran.

Analitis data menyokong banyak sistem kawalan kualiti dalam dunia kewangan, termasuk program Six Sigma yang sentiasa popular. Jika anda tidak mengukur sesuatu dengan betul—sama ada berat anda atau bilangan kecacatan setiap juta dalam barisan pengeluaran—hampir mustahil untuk mengoptimumkannya.

Beberapa sektor yang telah menerima pakai penggunaan analisis data termasuk industri pelancongan dan hospitaliti, di mana pemulihan boleh menjadi cepat. Industri ini boleh mengumpul data pelanggan dan mengetahui di mana masalah, jika ada, terletak dan cara menyelesaikannya.

Penjagaan kesihatan menggabungkan penggunaan volum tinggi data berstruktur dan tidak berstruktur serta menggunakan analitik data untuk membuat keputusan pantas. Begitu juga, industri runcit menggunakan jumlah data yang banyak untuk memenuhi permintaan pembeli yang sentiasa berubah. Peruncit maklumat mengumpul dan menganalisis boleh membantu mereka mengenal pasti arah aliran, mengesyorkan produk dan meningkatkan keuntungan.

Sehingga Disember 2021, jumlah purata bagi penganalisis data di Amerika Syarikat hanyalah melebihi $93,000.

Teknik Analitis Data

Terdapat beberapa kaedah dan teknik analisis yang berbeza yang boleh digunakan oleh penganalisis data untuk memproses data dan mengekstrak maklumat. Beberapa kaedah yang paling popular disenaraikan di bawah.

Analisis regresi memerlukan menganalisis hubungan antara pembolehubah bersandar untuk menentukan bagaimana perubahan dalam satu boleh mempengaruhi perubahan yang lain.
Analisis faktor memerlukan pengambilan set data yang besar dan mengecilkannya kepada set data yang lebih kecil. Matlamat gerakan ini adalah untuk cuba menemui arah aliran tersembunyi yang mungkin lebih sukar untuk dilihat.
Analisis kohort ialah proses memecahkan set data kepada kumpulan data yang serupa, selalunya dipecahkan kepada demografi pelanggan. Ini membolehkan penganalisis data dan pengguna analisis data yang lain untuk menyelami lebih lanjut nombor yang berkaitan dengan subset data tertentu.
Simulasi Monte Carlo memodelkan kebarangkalian hasil yang berbeza berlaku. Selalunya digunakan untuk pengurangan risiko dan pencegahan kerugian, simulasi ini menggabungkan berbilang nilai dan pembolehubah dan selalunya mempunyai keupayaan ramalan yang lebih besar daripada pendekatan analisis data yang lain.
Analisis siri masa menjejaki data dari semasa ke semasa dan mengukuhkan hubungan antara nilai titik data dan kejadian titik data. Teknik analisis data ini biasanya digunakan untuk mengesan arah aliran kitaran atau untuk mengunjurkan ramalan kewangan.

Alat Analitis Data

Sebagai tambahan kepada rangkaian luas pendekatan matematik dan statistik untuk mengecilkan nombor, analitik data telah berkembang pesat dalam keupayaan teknologi. Hari ini, penganalisis data mempunyai rangkaian luas alat perisian untuk membantu memperoleh data, menyimpan maklumat, memproses data dan melaporkan penemuan.

Analitis data sentiasa mempunyai hubungan yang longgar dengan hamparan dan Microsoft Excel. Kini, penganalisis data juga sering berinteraksi dengan bahasa pengaturcaraan mentah untuk mengubah dan memanipulasi pangkalan data. Bahasa sumber terbuka seperti Python sering digunakan. Alat yang lebih khusus untuk analisis data seperti R boleh digunakan untuk analisis statistik atau pemodelan grafik.

Penganalisis data juga mempunyai bantuan semasa melaporkan atau menyampaikan penemuan. Kedua-dua Tableau dan Power BI ialah alat visualisasi dan analisis data untuk menyusun maklumat, melaksanakan analisis data dan mengedarkan hasil melalui papan pemuka dan laporan.

Alat lain juga muncul untuk membantu penganalisis data. SAS ialah platform analitik yang boleh membantu dengan perlombongan data,. manakala Apache Spark ialah platform sumber terbuka yang berguna untuk memproses set data yang besar. Penganalisis data kini mempunyai rangkaian luas keupayaan teknologi untuk meningkatkan lagi nilai yang mereka berikan kepada syarikat mereka.

Garisan bawah

Dalam dunia yang semakin bergantung pada maklumat dan pengumpulan statistik, analitis data membantu individu dan organisasi memastikan data mereka. Dengan menggunakan pelbagai alat dan teknik, satu set nombor mentah boleh diubah menjadi cerapan pendidikan bermaklumat yang mendorong pembuatan keputusan dan pengurusan yang bijak.

Sorotan

Analisis data ialah sains menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang maklumat tersebut.
Pelbagai pendekatan kepada analisis data termasuk melihat apa yang berlaku (analitik deskriptif), mengapa sesuatu berlaku (analitik diagnostik), apa yang akan berlaku (analitik ramalan), atau perkara yang perlu dilakukan seterusnya (analitik preskriptif).
Analitis data membantu perniagaan mengoptimumkan prestasinya, melakukan dengan lebih cekap, memaksimumkan keuntungan atau membuat keputusan yang lebih berpandukan strategik.
Teknik dan proses analisis data telah diautomasikan ke dalam proses mekanikal dan algoritma yang berfungsi ke atas data mentah untuk kegunaan manusia.
Analitis data bergantung pada pelbagai alat perisian daripada hamparan, visualisasi data dan alat pelaporan, program perlombongan data atau bahasa sumber terbuka untuk manipulasi data yang terbaik.

Soalan Lazim

Mengapa Analitis Data Penting?

Analitis data adalah penting kerana ia membantu perniagaan mengoptimumkan prestasi mereka. Melaksanakannya ke dalam model perniagaan bermakna syarikat boleh membantu mengurangkan kos dengan mengenal pasti cara menjalankan perniagaan yang lebih cekap. Sebuah syarikat juga boleh menggunakan analisis data untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih baik dan membantu menganalisis arah aliran dan kepuasan pelanggan, yang boleh membawa kepada produk dan perkhidmatan baharu—dan lebih baik.

Apakah 4 Jenis Analitis Data?

Analisis data dipecahkan kepada empat jenis asas. Analitis deskriptif menerangkan perkara yang telah berlaku dalam tempoh tertentu. Analitis diagnostik lebih menumpukan pada sebab sesuatu berlaku. Analitis ramalan beralih kepada perkara yang mungkin akan berlaku dalam tempoh terdekat. Akhir sekali, analitik preskriptif mencadangkan satu tindakan.

Siapa yang Menggunakan Analitis Data?

Analitis data telah diterima pakai oleh beberapa sektor, seperti industri pelancongan dan perhotelan, di mana pemulihan boleh menjadi cepat. Industri ini boleh mengumpul data pelanggan dan mengetahui di mana masalah, jika ada, terletak dan cara menyelesaikannya. Penjagaan kesihatan ialah satu lagi sektor yang menggabungkan penggunaan volum tinggi data berstruktur dan tidak berstruktur serta analitik data boleh membantu dalam membuat keputusan pantas. Begitu juga, industri runcit menggunakan jumlah data yang banyak untuk memenuhi permintaan pembeli yang sentiasa berubah.