Dataanalyse

Hva er dataanalyse?

Dataanalyse er vitenskapen om å analysere rådata for å trekke konklusjoner om den informasjonen. Mange av teknikkene og prosessene for dataanalyse har blitt automatisert til mekaniske prosesser og algoritmer som fungerer over rådata for konsum.

Forstå dataanalyse

Dataanalyse er et bredt begrep som omfatter mange forskjellige typer dataanalyse. Enhver type informasjon kan bli utsatt for dataanalyseteknikker for å få innsikt som kan brukes til å forbedre ting. Dataanalyseteknikker kan avsløre trender og beregninger som ellers ville gått tapt i massen av informasjon. Denne informasjonen kan deretter brukes til å optimalisere prosesser for å øke den totale effektiviteten til en virksomhet eller et system.

For eksempel registrerer produksjonsbedrifter ofte kjøretid, nedetid og arbeidskø for ulike maskiner og analyserer deretter dataene for å bedre planlegge arbeidsmengdene slik at maskinene opererer nærmere toppkapasiteten.

Dataanalyse kan gjøre mye mer enn å peke på flaskehalser i produksjonen. Spillselskaper bruker dataanalyse for å sette belønningsplaner for spillere som holder flertallet av spillerne aktive i spillet. Innholdsselskaper bruker mange av de samme dataanalysene for å holde deg til å klikke, se på eller omorganisere innhold for å få en annen visning eller et annet klikk.

Dataanalyse er viktig fordi det hjelper bedrifter med å optimalisere ytelsen. Implementering av det i forretningsmodellen betyr at bedrifter kan bidra til å redusere kostnadene ved å identifisere mer effektive måter å drive forretning på og ved å lagre store mengder data. Et selskap kan også bruke dataanalyse til å ta bedre forretningsbeslutninger og bidra til å analysere kundetrender og tilfredshet, noe som kan føre til nye og bedre produkter og tjenester.

SQL

Noen av de første dagene med moderne dataanalyse skyldes SQL. Dette dataspråket ble opprettet i 1979 og lar relasjonsdatabaser spørres og resulterende datasett lettere analyseres. SQL er fortsatt mye brukt i dag.

Dataanalysetrinn

Prosessen involvert i dataanalyse involverer flere forskjellige trinn:

1. Det første trinnet er å bestemme datakravene eller hvordan dataene er gruppert. Data kan være atskilt etter alder, demografi, inntekt eller kjønn. Dataverdier kan være numeriske eller deles etter kategori.

2. Det andre trinnet i dataanalyse er prosessen med å samle det. Dette kan gjøres gjennom en rekke kilder som datamaskiner, nettkilder, kameraer, miljøkilder eller gjennom personell.

3. Når dataene er samlet inn, må de organiseres slik at de kan analyseres. Dette kan skje på et regneark eller annen form for programvare som kan ta statistiske data.

4. Dataene blir deretter ryddet opp før analyse. Dette betyr at den er skrubbet og kontrollert for å sikre at det ikke er noen duplisering eller feil, og at den ikke er ufullstendig. Dette trinnet hjelper til med å rette opp eventuelle feil før det går videre til en dataanalytiker for å bli analysert.

Typer av dataanalyse

Dataanalyse er delt inn i fire grunnleggende typer.

1. Beskrivende analyse: Dette beskriver hva som har skjedd over en gitt tidsperiode. Har antall visninger gått opp? Er salget sterkere denne måneden enn forrige?

2. Diagnostisk analyse: Dette fokuserer mer på hvorfor noe skjedde. Dette innebærer mer varierte datainndata og litt hypoteser. Påvirket været ølsalget? Påvirket den siste markedsføringskampanjen salget?

3. Prediktiv analyse: Dette beveger seg til det som sannsynligvis kommer til å skje på kort sikt. Hva skjedde med salget sist vi hadde en varm sommer? Hvor mange værmodeller spår en varm sommer i år?

4. Preskriptiv analyse: Dette antyder en handlingsforløp. Hvis sannsynligheten for en varm sommer måles som et gjennomsnitt av disse fem værmodellene er over 58 %, bør vi legge til et kveldsskift til bryggeriet og leie en ekstra tank for å øke produksjonen.

Dataanalyse underbygger mange kvalitetskontrollsystemer i finansverdenen, inkludert det stadig populære Six Sigma - programmet. Hvis du ikke måler noe riktig – enten det er vekten din eller antall feil per million i en produksjonslinje – er det nesten umulig å optimalisere det.

Noen av sektorene som har tatt i bruk bruken av dataanalyse inkluderer reise- og gjestfrihetsindustrien, hvor behandlingsprosessen kan være rask. Denne bransjen kan samle inn kundedata og finne ut hvor problemene, om noen, ligger og hvordan de kan løses.

Healthcare kombinerer bruk av store mengder strukturerte og ustrukturerte data og bruker dataanalyse for å ta raske beslutninger. Tilsvarende bruker detaljhandelsbransjen store mengder data for å møte de stadig skiftende kravene til kunder. Informasjonen forhandlere samler inn og analyserer kan hjelpe dem med å identifisere trender, anbefale produkter og øke fortjenesten.

Per desember 2021 var gjennomsnittssummen for en dataanalytiker i USA litt over 93 000 dollar.

Dataanalyseteknikker

Det finnes flere forskjellige analytiske metoder og teknikker dataanalytikere kan bruke for å behandle data og trekke ut informasjon. Noen av de mest populære metodene er listet opp nedenfor.

– Regresjonsanalyse innebærer å analysere forholdet mellom avhengige variabler for å finne ut hvordan en endring i en kan påvirke endringen i en annen.

– Faktoranalyse innebærer å ta et stort datasett og krympe det til et mindre datasett. Målet med denne manøveren er å forsøke å oppdage skjulte trender som ellers ville vært vanskeligere å se.

• Kohortanalyse er prosessen med å dele opp et datasett i grupper med lignende data, ofte delt inn i en kundedemografi. Dette gjør det mulig for dataanalytikere og andre brukere av dataanalyse å dykke ytterligere ned i tallene knyttet til et spesifikt delsett av data.

• Monte Carlo-simuleringer modellerer sannsynligheten for at forskjellige utfall skjer. Disse simuleringene brukes ofte for risikoreduksjon og tapsforebygging, og inkluderer flere verdier og variabler og har ofte større prognosemuligheter enn andre dataanalysetilnærminger.

• Tidsserieanalyse sporer data over tid og befester forholdet mellom verdien av et datapunkt og forekomsten av datapunktet. Denne dataanalyseteknikken brukes vanligvis til å oppdage sykliske trender eller for å projisere økonomiske prognoser.

Dataanalyseverktøy

I tillegg til et bredt spekter av matematiske og statistiske tilnærminger til knusende tall, har dataanalyse utviklet seg raskt i teknologiske evner. I dag har dataanalytikere et bredt spekter av programvareverktøy for å hjelpe til med å innhente data, lagre informasjon, behandle data og rapportere funn.

Dataanalyse har alltid hatt løse bånd til regneark og Microsoft Excel. Nå samhandler dataanalytikere ofte med rå programmeringsspråk for å transformere og manipulere databaser. Åpen kildekode- språk som Python brukes ofte. Mer spesifikke verktøy for dataanalyse som R kan brukes til statistisk analyse eller grafisk modellering.

Dataanalytikere har også hjelp når de rapporterer eller formidler funn. Både Tableau og Power BI er datavisualiserings- og analyseverktøy for å kompilere informasjon, utføre dataanalyse og distribuere resultater via dashbord og rapporter.

Andre verktøy dukker også opp for å hjelpe dataanalytikere. SAS er en analyseplattform som kan hjelpe til med datautvinning,. mens Apache Spark er en åpen kildekodeplattform som er nyttig for å behandle store sett med data. Dataanalytikere har nå et bredt spekter av teknologiske evner for å ytterligere forbedre verdien de leverer til selskapet.

Bunnlinjen

I en verden som i økende grad blir avhengig av informasjon og innsamling av statistikk, hjelper dataanalyse enkeltpersoner og organisasjoner med å sikre dataene sine. Ved å bruke en rekke verktøy og teknikker kan et sett med rå tall omdannes til informativ, pedagogisk innsikt som driver beslutningstaking og gjennomtenkt ledelse.

Høydepunkter

– Dataanalyse er vitenskapen om å analysere rådata for å trekke konklusjoner om den informasjonen.

• Ulike tilnærminger til dataanalyse inkluderer å se på hva som skjedde (deskriptiv analyse), hvorfor noe skjedde (diagnostisk analyse), hva som kommer til å skje (prediktiv analyse), eller hva som bør gjøres videre (preskriptiv analyse).

• Dataanalyse hjelper en virksomhet med å optimalisere ytelsen, yte mer effektivt, maksimere fortjenesten eller ta mer strategisk veiledede beslutninger.

– Teknikkene og prosessene for dataanalyse har blitt automatisert til mekaniske prosesser og algoritmer som fungerer over rådata til konsum.

• Dataanalyse er avhengig av en rekke programvareverktøy, alt fra regneark, datavisualisering og rapporteringsverktøy, datautvinningsprogrammer eller åpen kildekode-språk for den største datamanipulasjonen.

FAQ

Hvorfor er dataanalyse viktig?

Dataanalyse er viktig fordi det hjelper bedrifter med å optimalisere ytelsen. Å implementere det i forretningsmodellen betyr at bedrifter kan bidra til å redusere kostnadene ved å identifisere mer effektive måter å drive forretning på. Et selskap kan også bruke dataanalyse til å ta bedre forretningsbeslutninger og bidra til å analysere kundetrender og tilfredshet, noe som kan føre til nye og bedre produkter og tjenester.

Hva er de fire typene dataanalyse?

Dataanalyse er delt inn i fire grunnleggende typer. Deskriptiv analyse beskriver hva som har skjedd over en gitt periode. Diagnostiske analyser fokuserer mer på hvorfor noe skjedde. Prediktiv analyse beveger seg til det som sannsynligvis kommer til å skje på kort sikt. Til slutt foreslår preskriptiv analyse et handlingsforløp.

Hvem bruker dataanalyse?

Dataanalyse har blitt tatt i bruk av flere sektorer, for eksempel reise- og gjestfrihetsbransjen, hvor behandlingsprosessen kan være rask. Denne bransjen kan samle inn kundedata og finne ut hvor problemene, om noen, ligger og hvordan de kan løses. Helsetjenester er en annen sektor som kombinerer bruken av store mengder strukturerte og ustrukturerte data, og dataanalyse kan hjelpe til med å ta raske beslutninger. Tilsvarende bruker detaljhandelsbransjen store mengder data for å møte de stadig skiftende kravene til kunder.