Analityka danych

Co to jest analiza danych?

Analityka danych to nauka o analizowaniu surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji. Wiele technik i procesów analizy danych zostało zautomatyzowanych w procesy mechaniczne i algorytmy,. które pracują na surowych danych przeznaczonych do spożycia przez ludzi.

Zrozumienie analizy danych

Analityka danych to szerokie pojęcie, które obejmuje wiele różnych rodzajów analizy danych. Każdy rodzaj informacji można poddać technikom analizy danych, aby uzyskać wgląd, który można wykorzystać do poprawy rzeczy. Techniki analizy danych mogą ujawnić trendy i metryki, które w przeciwnym razie zostałyby utracone w natłoku informacji. Informacje te można następnie wykorzystać do optymalizacji procesów w celu zwiększenia ogólnej wydajności firmy lub systemu.

Na przykład firmy produkcyjne często rejestrują czas pracy, przestoje i kolejkę roboczą dla różnych maszyn, a następnie analizują dane, aby lepiej zaplanować obciążenia, aby maszyny działały bliżej szczytowej wydajności.

Analityka danych może znacznie więcej niż wskazywać wąskie gardła w produkcji. Firmy zajmujące się grami wykorzystują analizę danych do ustalania harmonogramów nagród dla graczy, dzięki którym większość graczy jest aktywna w grze. Firmy zajmujące się treścią wykorzystują wiele takich samych analiz danych, aby umożliwić Ci klikanie, oglądanie lub reorganizowanie treści w celu uzyskania innego wyświetlenia lub kolejnego kliknięcia.

Analiza danych jest ważna, ponieważ pomaga firmom optymalizować ich wydajność. Wdrożenie go do modelu biznesowego oznacza, że firmy mogą pomóc obniżyć koszty, identyfikując bardziej efektywne sposoby prowadzenia działalności i przechowując duże ilości danych. Firma może również korzystać z analizy danych, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i analizować trendy i satysfakcję klientów, co może prowadzić do nowych — i lepszych — produktów i usług.

SQL

Niektóre z początków nowoczesnej analizy danych są związane z SQL. Stworzony w 1979 r., ten język komputerowy umożliwia odpytywanie relacyjnych baz danych i łatwiejszą analizę wynikowych zestawów danych. SQL jest nadal powszechnie używany.

Kroki analizy danych

Proces związany z analizą danych obejmuje kilka różnych etapów:

Pierwszym krokiem jest określenie wymagań dotyczących danych lub sposobu grupowania danych. Dane mogą być rozdzielone według wieku, danych demograficznych, dochodów lub płci. Wartości danych mogą być liczbowe lub podzielone według kategorii.
Drugim krokiem w analityce danych jest proces ich zbierania. Można to zrobić za pośrednictwem różnych źródeł, takich jak komputery, źródła internetowe, kamery, źródła środowiskowe lub personel.
Po zebraniu danych należy je uporządkować, aby można je było przeanalizować. Może to mieć miejsce w arkuszu kalkulacyjnym lub innym oprogramowaniu, które może pobierać dane statystyczne.
Dane są następnie czyszczone przed analizą. Oznacza to, że jest on czyszczony i sprawdzany, aby upewnić się, że nie ma duplikatów lub błędów oraz że nie jest niekompletny. Ten krok pomaga poprawić wszelkie błędy, zanim zostaną one przekazane do analizy przez analityka danych.

Rodzaje analizy danych

Analiza danych jest podzielona na cztery podstawowe typy.

Analiza opisowa: opisuje, co wydarzyło się w danym okresie. Czy liczba wyświetleń wzrosła? Czy sprzedaż w tym miesiącu jest większa niż w zeszłym?
Analityka diagnostyczna: skupia się bardziej na przyczynach wystąpienia czegoś. Wiąże się to z bardziej zróżnicowanymi danymi wejściowymi i odrobiną hipotez. Czy pogoda wpłynęła na sprzedaż piwa? Czy ta najnowsza kampania marketingowa wpłynęła na sprzedaż?
Analiza predykcyjna: przybliża to, co prawdopodobnie wydarzy się w najbliższym czasie. Co się stało ze sprzedażą, gdy ostatnio mieliśmy upalne lato? Ile modeli pogodowych przewiduje gorące lato w tym roku?
Analiza nakazu: sugeruje kierunek działania. Jeśli prawdopodobieństwo gorącego lata jest mierzone, gdy średnia z tych pięciu modeli pogodowych wynosi powyżej 58%, powinniśmy dodać wieczorną zmianę do browaru i wynająć dodatkowy zbiornik, aby zwiększyć wydajność.

Analiza danych stanowi podstawę wielu systemów kontroli jakości w świecie finansów, w tym popularnego programu Six Sigma. Jeśli nie mierzysz czegoś właściwie — czy to jest twoja waga, czy liczba defektów na milion na linii produkcyjnej — jest prawie niemożliwe, aby to zoptymalizować.

Niektóre z sektorów,. które przyjęły korzystanie z analityki danych, obejmują branżę turystyczną i hotelarską, w której realizacja zamówień może być szybka. Ta branża może zbierać dane klientów i dowiedzieć się, gdzie leżą problemy i jak je naprawić.

Healthcare łączy wykorzystanie dużych ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz wykorzystuje analizę danych do podejmowania szybkich decyzji. Podobnie branża detaliczna wykorzystuje ogromne ilości danych, aby sprostać stale zmieniającym się wymaganiom kupujących. Sprzedawcy detaliczni zbierają i analizują informacje, które mogą pomóc im zidentyfikować trendy, polecać produkty i zwiększać zyski.

W grudniu 2021 r. średnia suma dla analityka danych w Stanach Zjednoczonych wyniosła nieco ponad 93 000 USD.

Techniki analizy danych

Istnieje kilka różnych metod i technik analitycznych, które analitycy danych mogą wykorzystać do przetwarzania danych i pozyskiwania informacji. Poniżej wymieniono niektóre z najpopularniejszych metod.

Analiza regresji obejmuje analizę relacji między zmiennymi zależnymi w celu określenia, jak zmiana jednej może wpłynąć na zmianę innej.
Analiza czynnikowa polega na pobraniu dużego zbioru danych i zmniejszeniu go do mniejszego zbioru danych. Celem tego manewru jest próba odkrycia ukrytych trendów, które w innym przypadku byłyby trudniejsze do zauważenia.
Analiza kohortowa to proces dzielenia zbioru danych na grupy podobnych danych, często z podziałem na dane demograficzne klienta. Pozwala to analitykom danych i innym użytkownikom analiz danych na dalsze zagłębianie się w liczby dotyczące określonego podzbioru danych.
Symulacje Monte Carlo modelują prawdopodobieństwo wystąpienia różnych wyników. Symulacje te, często używane do ograniczania ryzyka i zapobiegania stratom, obejmują wiele wartości i zmiennych i często mają większe możliwości prognozowania niż inne podejścia do analizy danych.
Analiza szeregów czasowych śledzi dane w czasie i utrwala związek między wartością punktu danych a występowaniem punktu danych. Ta technika analizy danych jest zwykle wykorzystywana do wykrywania cyklicznych trendów lub do prognozowania prognoz finansowych.

Narzędzia do analizy danych

Oprócz szerokiej gamy podejść matematycznych i statystycznych do analizowania liczb, analityka danych szybko ewoluowała w zakresie możliwości technologicznych. Obecnie analitycy danych dysponują szeroką gamą narzędzi programowych, które pomagają w pozyskiwaniu danych, przechowywaniu informacji, przetwarzaniu danych i raportowaniu wyników.

Analityka danych zawsze luźno łączyła się z arkuszami kalkulacyjnymi i Microsoft Excel. Obecnie analitycy danych często wchodzą w interakcję z surowymi językami programowania w celu przekształcania i manipulowania bazami danych. Często używane są języki open-source,. takie jak Python. Bardziej szczegółowe narzędzia do analizy danych, takie jak R, mogą być używane do analizy statystycznej lub modelowania graficznego.

Analitycy danych służą również pomocą przy raportowaniu lub przekazywaniu wyników. Zarówno Tableau, jak i Power BI to narzędzia do wizualizacji i analizy danych służące do kompilowania informacji, wykonywania analiz danych oraz dystrybucji wyników za pośrednictwem pulpitów nawigacyjnych i raportów.

Pojawiają się również inne narzędzia wspomagające analityków danych. SAS to platforma analityczna, która może pomóc w eksploracji danych,. natomiast Apache Spark to platforma typu open source przydatna do przetwarzania dużych zestawów danych. Analitycy danych mają teraz szeroki zakres możliwości technologicznych, aby jeszcze bardziej zwiększyć wartość, jaką dostarczają swojej firmie.

Podsumowanie

W świecie coraz bardziej uzależnionym od informacji i gromadzenia statystyk analiza danych pomaga osobom fizycznym i organizacjom upewnić się o ich danych. Korzystając z różnych narzędzi i technik, zestaw nieprzetworzonych liczb można przekształcić w pouczające, edukacyjne spostrzeżenia, które napędzają podejmowanie decyzji i przemyślane zarządzanie.

Przegląd najważniejszych wydarzeń

Analiza danych to nauka polegająca na analizowaniu surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji.
Różne podejścia do analizy danych obejmują przyglądanie się temu, co się stało (analiza opisowa), dlaczego coś się stało (analiza diagnostyczna), co się stanie (analiza predykcyjna) lub co należy zrobić dalej (analiza nakazowa).
Analiza danych pomaga firmie zoptymalizować jej wydajność, wydajniej działać, maksymalizować zysk lub podejmować bardziej strategiczne decyzje.
Techniki i procesy analizy danych zostały zautomatyzowane w procesy mechaniczne i algorytmy, które pracują na surowych danych przeznaczonych do spożycia przez ludzi.

Analiza danych opiera się na różnych narzędziach programowych, takich jak arkusze kalkulacyjne, wizualizacje danych i narzędzia do raportowania, programy do eksploracji danych lub języki open source, które zapewniają największą manipulację danymi.

FAQ

Dlaczego analiza danych jest ważna?

Analiza danych jest ważna, ponieważ pomaga firmom optymalizować ich wydajność. Wdrożenie go do modelu biznesowego oznacza, że firmy mogą pomóc zredukować koszty, identyfikując bardziej efektywne sposoby prowadzenia działalności. Firma może również korzystać z analizy danych, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i analizować trendy i satysfakcję klientów, co może prowadzić do nowych — i lepszych — produktów i usług.

Jakie są 4 rodzaje analizy danych?

Analiza danych jest podzielona na cztery podstawowe typy. Analityka opisowa opisuje, co wydarzyło się w danym okresie. Analityka diagnostyczna skupia się bardziej na tym, dlaczego coś się stało. Analityka predykcyjna zmierza do tego, co prawdopodobnie wydarzy się w najbliższym czasie. Wreszcie, analiza nakazowa sugeruje kierunek działania.

Kto korzysta z analizy danych?

Analiza danych została przyjęta przez kilka sektorów, takich jak branża turystyczna i hotelarska, w której realizacja zamówień może być szybka. Ta branża może zbierać dane klientów i dowiedzieć się, gdzie leżą problemy i jak je naprawić. Opieka zdrowotna to kolejny sektor, który łączy wykorzystanie dużych ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, a ich analiza może pomóc w podejmowaniu szybkich decyzji. Podobnie branża detaliczna wykorzystuje ogromne ilości danych, aby sprostać stale zmieniającym się wymaganiom kupujących.