Dataanalyse
Hvad er dataanalyse?
Dataanalyse er videnskaben om at analysere rå data for at drage konklusioner om den information. Mange af teknikkerne og processerne til dataanalyse er blevet automatiseret til mekaniske processer og algoritmer,. der arbejder over rådata til konsum.
Forstå dataanalyse
Dataanalyse er et bredt begreb, der omfatter mange forskellige typer dataanalyse. Enhver form for information kan udsættes for dataanalyseteknikker for at få indsigt, der kan bruges til at forbedre tingene. Dataanalyseteknikker kan afsløre tendenser og målinger, som ellers ville gå tabt i mængden af information. Disse oplysninger kan derefter bruges til at optimere processer for at øge den samlede effektivitet af en virksomhed eller et system.
For eksempel registrerer produktionsvirksomheder ofte køretid, nedetid og arbejdskø for forskellige maskiner og analyserer derefter dataene for bedre at planlægge arbejdsbelastningerne, så maskinerne arbejder tættere på spidskapacitet.
Dataanalyse kan meget mere end at påpege flaskehalse i produktionen. Spilfirmaer bruger dataanalyse til at sætte belønningsplaner for spillere, der holder størstedelen af spillerne aktive i spillet. Indholdsvirksomheder bruger mange af de samme dataanalyser til at holde dig ved at klikke, se eller omorganisere indhold for at få en anden visning eller endnu et klik.
Dataanalyse er vigtigt, fordi det hjælper virksomheder med at optimere deres præstationer. Implementering af det i forretningsmodellen betyder, at virksomheder kan hjælpe med at reducere omkostningerne ved at identificere mere effektive måder at drive forretning på og ved at lagre store mængder data. En virksomhed kan også bruge dataanalyse til at træffe bedre forretningsbeslutninger og hjælpe med at analysere kundetendenser og -tilfredshed, hvilket kan føre til nye – og bedre – produkter og tjenester.
SQL
Nogle af de tidlige dage med moderne dataanalyse skyldes SQL. Dette computersprog blev oprettet i 1979 og gør det muligt at forespørge på relationsdatabaser og nemmere analysere de resulterende datasæt. SQL er stadig meget udbredt i dag.
Dataanalysetrin
Processen involveret i dataanalyse involverer flere forskellige trin:
Det første trin er at bestemme datakravene eller hvordan data er grupperet. Data kan være adskilt efter alder, demografi, indkomst eller køn. Dataværdier kan være numeriske eller opdeles efter kategori.
Det andet trin i dataanalyse er processen med at indsamle dem. Dette kan gøres gennem en række forskellige kilder såsom computere, onlinekilder, kameraer, miljøkilder eller gennem personale.
Når dataene er indsamlet, skal de organiseres, så de kan analyseres. Dette kan foregå på et regneark eller anden form for software, der kan tage statistiske data.
Derefter renses dataene før analyse. Det betyder, at den er skrubbet og kontrolleret for at sikre, at der ikke er nogen duplikering eller fejl, og at den ikke er ufuldstændig. Dette trin hjælper med at rette eventuelle fejl, før det går videre til en dataanalytiker for at blive analyseret.
Typer af dataanalyse
Dataanalyse er opdelt i fire grundlæggende typer.
Beskrivende analyse: Dette beskriver, hvad der er sket over en given periode. Er antallet af visninger steget? Er salget stærkere i denne måned end sidste?
Diagnostisk analyse: Dette fokuserer mere på, hvorfor noget skete. Dette involverer mere forskelligartede datainput og en smule hypotese. Påvirkede vejret ølsalget? Påvirkede den seneste marketingkampagne salget?
Prediktiv analyse: Dette flytter til, hvad der sandsynligvis vil ske på kort sigt. Hvad skete der med salget, sidste gang vi havde en varm sommer? Hvor mange vejrmodeller forudser en varm sommer i år?
Preskriptiv analyse: Dette foreslår en fremgangsmåde. Hvis sandsynligheden for en varm sommer måles, da et gennemsnit af disse fem vejrmodeller er over 58 %, bør vi tilføje et aftenskifte til bryggeriet og leje en ekstra tank for at øge produktionen.
Dataanalyse understøtter mange kvalitetskontrolsystemer i den finansielle verden, herunder det altid populære Six Sigma - program. Hvis du ikke måler noget ordentligt – uanset om det er din vægt eller antallet af fejl pr. million i en produktionslinje – er det næsten umuligt at optimere det.
Nogle af de sektorer,. der har taget brugen af dataanalyse til sig, omfatter rejse- og gæstfrihedsindustrien, hvor vendinger kan være hurtige. Denne industri kan indsamle kundedata og finde ud af, hvor problemerne, hvis nogen, ligger, og hvordan de løses.
Healthcare kombinerer brugen af store mængder af strukturerede og ustrukturerede data og bruger dataanalyse til at træffe hurtige beslutninger. På samme måde bruger detailbranchen rigelige mængder data til at imødekomme de stadigt skiftende krav fra shoppere. De oplysninger, detailhandlere indsamler og analyserer, kan hjælpe dem med at identificere trends, anbefale produkter og øge indtjeningen.
I december 2021 var det gennemsnitlige samlede beløb for en dataanalytiker i USA lidt over $93.000.
Dataanalyseteknikker
Der er flere forskellige analytiske metoder og teknikker dataanalytikere kan bruge til at behandle data og udtrække information. Nogle af de mest populære metoder er angivet nedenfor.
Regressionsanalyse indebærer at analysere sammenhængen mellem afhængige variabler for at bestemme, hvordan en ændring i en kan påvirke ændringen i en anden.
Faktoranalyse går ud på at tage et stort datasæt og krympe det til et mindre datasæt. Målet med denne manøvre er at forsøge at opdage skjulte tendenser, som ellers ville have været sværere at se.
Kohorteanalyse er processen med at opdele et datasæt i grupper af lignende data, ofte opdelt i en kundedemografi. Dette giver dataanalytikere og andre brugere af dataanalyse mulighed for yderligere at dykke ned i tallene, der vedrører en specifik delmængde af data.
Monte Carlo-simuleringer modellerer sandsynligheden for, at forskellige udfald sker. Disse simuleringer, der ofte bruges til risikobegrænsning og tabsforebyggelse, inkorporerer flere værdier og variabler og har ofte større prognosemuligheder end andre dataanalysemetoder.
Tidsserieanalyse sporer data over tid og fastholder forholdet mellem værdien af et datapunkt og forekomsten af datapunktet. Denne dataanalyseteknik bruges normalt til at spotte cykliske tendenser eller til at fremskrive finansielle prognoser.
Dataanalyseværktøjer
Ud over en bred vifte af matematiske og statistiske tilgange til knusende tal, har dataanalyse hurtigt udviklet sig i teknologiske muligheder. I dag har dataanalytikere en bred vifte af softwareværktøjer til at hjælpe med at erhverve data, lagre information, behandle data og rapportere resultater.
Dataanalyse har altid haft løse bånd til regneark og Microsoft Excel. Nu interagerer dataanalytikere også ofte med rå programmeringssprog for at transformere og manipulere databaser. Open source- sprog såsom Python bruges ofte. Mere specifikke værktøjer til dataanalyse som R kan bruges til statistisk analyse eller grafisk modellering.
Dataanalytikere har også hjælp til at rapportere eller kommunikere resultater. Både Tableau og Power BI er datavisualiserings- og analyseværktøjer til at kompilere information, udføre dataanalyser og distribuere resultater via dashboards og rapporter.
Andre værktøjer dukker også op for at hjælpe dataanalytikere. SAS er en analyseplatform, der kan hjælpe med datamining,. mens Apache Spark er en open source-platform, der er nyttig til at behandle store datasæt. Dataanalytikere har nu en bred vifte af teknologiske muligheder for yderligere at øge den værdi, de leverer til deres virksomhed.
Bundlinjen
I en verden, der i stigende grad bliver afhængig af information og indsamling af statistik, hjælper dataanalyse enkeltpersoner og organisationer med at sikre sig deres data. Ved hjælp af en række værktøjer og teknikker kan et sæt af rå tal omdannes til informativ, pædagogisk indsigt, der driver beslutningstagning og tankevækkende ledelse.
Højdepunkter
Dataanalyse er videnskaben om at analysere rå data for at drage konklusioner om den information.
Forskellige tilgange til dataanalyse omfatter at se på, hvad der skete (deskriptiv analyse), hvorfor noget skete (diagnostisk analyse), hvad der kommer til at ske (prædiktiv analyse), eller hvad der skal gøres derefter (præskriptiv analyse).
Dataanalyse hjælper en virksomhed med at optimere sin ydeevne, yde mere effektivt, maksimere profit eller træffe mere strategisk styrede beslutninger.
Teknikkerne og processerne til dataanalyse er blevet automatiseret til mekaniske processer og algoritmer, der arbejder over rådata til konsum.
Dataanalyse er afhængig af en række softwareværktøjer lige fra regneark, datavisualisering og rapporteringsværktøjer, datamining-programmer eller open source-sprog for den største datamanipulation.
Ofte stillede spørgsmål
Hvorfor er dataanalyse vigtigt?
Dataanalyse er vigtigt, fordi det hjælper virksomheder med at optimere deres præstationer. Implementering af det i forretningsmodellen betyder, at virksomheder kan hjælpe med at reducere omkostningerne ved at identificere mere effektive måder at drive forretning på. En virksomhed kan også bruge dataanalyse til at træffe bedre forretningsbeslutninger og hjælpe med at analysere kundetendenser og -tilfredshed, hvilket kan føre til nye – og bedre – produkter og tjenester.
Hvad er de 4 typer dataanalyse?
Dataanalyse er opdelt i fire grundlæggende typer. Deskriptiv analyse beskriver, hvad der er sket over en given periode. Diagnostiske analyser fokuserer mere på, hvorfor noget skete. Forudsigende analyse flytter til, hvad der sandsynligvis vil ske på kort sigt. Endelig foreslår præskriptive analyser en fremgangsmåde.
Hvem bruger dataanalyse?
Dataanalyse er blevet vedtaget af adskillige sektorer, såsom rejse- og gæstfrihedsbranchen, hvor afviklingen kan være hurtig. Denne industri kan indsamle kundedata og finde ud af, hvor problemerne, hvis nogen, ligger, og hvordan de løses. Sundhedspleje er en anden sektor, der kombinerer brugen af store mængder af strukturerede og ustrukturerede data, og dataanalyse kan hjælpe med at træffe hurtige beslutninger. På samme måde bruger detailbranchen rigelige mængder data til at imødekomme de stadigt skiftende krav fra shoppere.
