Dataanalys

Vad är dataanalys?

Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata för att dra slutsatser om den informationen. Många av teknikerna och processerna för dataanalys har automatiserats till mekaniska processer och algoritmer som arbetar över rådata för mänsklig konsumtion.

Förstå dataanalys

Dataanalys är ett brett begrepp som omfattar många olika typer av dataanalys. Alla typer av information kan utsättas för dataanalystekniker för att få insikter som kan användas för att förbättra saker. Dataanalystekniker kan avslöja trender och mått som annars skulle gå förlorade i mängden information. Denna information kan sedan användas för att optimera processer för att öka den totala effektiviteten i ett företag eller ett system.

Till exempel registrerar tillverkande företag ofta körtid, stillestånd och arbetskö för olika maskiner och analyserar sedan data för att bättre planera arbetsbelastningen så att maskinerna fungerar närmare toppkapaciteten.

Dataanalys kan göra mycket mer än att peka ut flaskhalsar i produktionen. Spelbolag använder dataanalys för att sätta belöningsscheman för spelare som håller majoriteten av spelarna aktiva i spelet. Innehållsföretag använder många av samma dataanalyser för att få dig att klicka, titta på eller omorganisera innehåll för att få en annan visning eller ett annat klick.

Dataanalys är viktigt eftersom det hjälper företag att optimera sina prestationer. Att implementera det i affärsmodellen innebär att företag kan hjälpa till att minska kostnaderna genom att identifiera mer effektiva sätt att göra affärer på och genom att lagra stora mängder data. Ett företag kan också använda dataanalys för att fatta bättre affärsbeslut och hjälpa till att analysera kundtrender och kundnöjdhet, vilket kan leda till nya – och bättre – produkter och tjänster.

SQL

Några av de tidiga dagarna av modern dataanalys beror på SQL. Detta datorspråk skapades 1979 och gör att relationsdatabaser kan frågas och resulterande datamängder kan analyseras lättare. SQL används fortfarande i stor utsträckning idag.

Dataanalyssteg

Processen involverad i dataanalys innefattar flera olika steg:

1. Det första steget är att fastställa datakraven eller hur data grupperas. Data kan separeras efter ålder, demografi, inkomst eller kön. Datavärden kan vara numeriska eller delas efter kategori.

2. Det andra steget i dataanalys är processen att samla in det. Detta kan göras genom en mängd olika källor såsom datorer, onlinekällor, kameror, miljökällor eller genom personal.

3. När uppgifterna väl har samlats in måste de organiseras så att de kan analyseras. Detta kan ske på ett kalkylblad eller annan form av programvara som kan ta statistiska data.

4. Data rensas sedan upp före analys. Det betyder att den skrubbas och kontrolleras för att säkerställa att det inte finns någon dubblering eller fel, och att den inte är ofullständig. Detta steg hjälper till att korrigera eventuella fel innan det går vidare till en dataanalytiker för att analyseras.

Typer av dataanalys

Dataanalys är uppdelad i fyra grundläggande typer.

1. Beskrivande analys: Detta beskriver vad som har hänt under en viss tidsperiod. Har antalet visningar ökat? Är försäljningen starkare den här månaden än förra?

2. Diagnostisk analys: Detta fokuserar mer på varför något hände. Detta innebär mer olika datainmatningar och lite hypoteser. Påverkade vädret ölförsäljningen? Påverkade den senaste marknadsföringskampanjen försäljningen?

3. Prediktiv analys: Detta går till vad som sannolikt kommer att hända inom en snar framtid. Vad hände med försäljningen senast vi hade en varm sommar? Hur många vädermodeller förutspår en varm sommar i år?

4. Preskriptiv analys: Detta föreslår ett tillvägagångssätt. Om sannolikheten för en varm sommar mäts då ett genomsnitt av dessa fem vädermodeller är över 58 %, bör vi lägga till ett kvällsskift till bryggeriet och hyra en extra tank för att öka produktionen.

Dataanalys stöder många kvalitetskontrollsystem i finansvärlden, inklusive det ständigt populära Six Sigma - programmet. Om du inte mäter något ordentligt – oavsett om det är din vikt eller antalet defekter per miljon i en produktionslinje – är det nästan omöjligt att optimera det.

Några av de sektorer som har anammat användningen av dataanalys inkluderar rese- och besöksnäringen, där vändningarna kan vara snabba. Den här branschen kan samla in kunddata och ta reda på var problemen, om några, ligger och hur man åtgärdar dem.

Healthcare kombinerar användningen av stora volymer av strukturerad och ostrukturerad data och använder dataanalys för att fatta snabba beslut. På samma sätt använder detaljhandeln stora mängder data för att möta de ständigt föränderliga kraven från shoppare. Den information som återförsäljare samlar in och analyserar kan hjälpa dem att identifiera trender, rekommendera produkter och öka vinsten.

I december 2021 var den genomsnittliga summan för en dataanalytiker i USA drygt 93 000 USD.

Dataanalystekniker

Det finns flera olika analytiska metoder och tekniker som dataanalytiker kan använda för att bearbeta data och extrahera information. Några av de mest populära metoderna listas nedan.

– Regressionsanalys innebär att man analyserar sambandet mellan beroende variabler för att avgöra hur en förändring hos en kan påverka förändringen hos en annan.

– Faktoranalys innebär att man tar en stor datamängd och krymper den till en mindre datamängd. Målet med denna manöver är att försöka upptäcka dolda trender som annars skulle ha varit svårare att se.

• Kohortanalys är processen att dela upp en datamängd i grupper med liknande data, ofta indelad i en kunddemografi. Detta gör det möjligt för dataanalytiker och andra användare av dataanalys att ytterligare dyka in i siffrorna som hänför sig till en specifik delmängd av data.

• Monte Carlo-simuleringar modellerar sannolikheten för att olika utfall ska inträffa. Dessa simuleringar används ofta för riskreducering och förlustförebyggande och innehåller flera värden och variabler och har ofta större prognosmöjligheter än andra dataanalysmetoder.

• Tidsserieanalys spårar data över tid och befäster förhållandet mellan värdet på en datapunkt och förekomsten av datapunkten. Denna dataanalysteknik används vanligtvis för att upptäcka cykliska trender eller för att projicera finansiella prognoser.

Verktyg för dataanalys

Förutom ett brett utbud av matematiska och statistiska tillvägagångssätt för att bryta siffror, har dataanalys snabbt utvecklats vad gäller tekniska möjligheter. Idag har dataanalytiker ett brett utbud av mjukvaruverktyg som hjälper till att skaffa data, lagra information, bearbeta data och rapportera resultat.

Dataanalys har alltid haft lösa band till kalkylblad och Microsoft Excel. Nu interagerar dataanalytiker också ofta med råa programmeringsspråk för att transformera och manipulera databaser. Språk med öppen källkod som Python används ofta. Mer specifika verktyg för dataanalys som R kan användas för statistisk analys eller grafisk modellering.

Dataanalytiker har också hjälp med att rapportera eller kommunicera fynd. Både Tableau och Power BI är datavisualiserings- och analysverktyg för att sammanställa information, utföra dataanalyser och distribuera resultat via instrumentpaneler och rapporter.

Andra verktyg dyker också upp för att hjälpa dataanalytiker. SAS är en analysplattform som kan hjälpa till med datautvinning,. medan Apache Spark är en öppen källkodsplattform som är användbar för att bearbeta stora uppsättningar data. Dataanalytiker har nu ett brett utbud av teknisk kapacitet för att ytterligare förbättra värdet de levererar till sitt företag.

Poängen

I en värld som i allt högre grad blir beroende av information och insamling av statistik, hjälper dataanalys individer och organisationer att se till sina data. Med hjälp av en mängd olika verktyg och tekniker kan en uppsättning råa siffror omvandlas till informativa, pedagogiska insikter som driver beslutsfattande och genomtänkt ledning.

Höjdpunkter

– Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata för att dra slutsatser om den informationen.

• Olika tillvägagångssätt för dataanalys inkluderar att titta på vad som hände (deskriptiv analys), varför något hände (diagnostisk analys), vad som kommer att hända (prediktiv analys), eller vad som bör göras härnäst (preskriptiv analys).

• Dataanalys hjälper ett företag att optimera sin prestation, prestera mer effektivt, maximera vinsten eller fatta mer strategiskt styrda beslut.

– Teknikerna och processerna för dataanalys har automatiserats till mekaniska processer och algoritmer som arbetar över rådata för mänsklig konsumtion.

• Dataanalys bygger på en mängd olika programvaruverktyg, allt från kalkylblad, datavisualisering och rapporteringsverktyg, datautvinningsprogram eller språk med öppen källkod för den största datamanipulationen.

Vanliga frågor

Varför är dataanalys viktig?

Dataanalys är viktigt eftersom det hjälper företag att optimera sina prestationer. Att implementera det i affärsmodellen innebär att företag kan hjälpa till att minska kostnaderna genom att identifiera mer effektiva sätt att göra affärer. Ett företag kan också använda dataanalys för att fatta bättre affärsbeslut och hjälpa till att analysera kundtrender och kundnöjdhet, vilket kan leda till nya – och bättre – produkter och tjänster.

Vilka är de fyra typerna av dataanalys?

Dataanalys är uppdelad i fyra grundläggande typer. Deskriptiv analys beskriver vad som har hänt under en given period. Diagnostisk analys fokuserar mer på varför något hände. Predictive analytics flyttar till vad som sannolikt kommer att hända inom en snar framtid. Slutligen föreslår preskriptiv analys ett tillvägagångssätt.

Vem använder dataanalys?

Dataanalys har antagits av flera sektorer, såsom rese- och besöksnäringen, där vändningarna kan vara snabba. Den här branschen kan samla in kunddata och ta reda på var problemen, om några, ligger och hur man åtgärdar dem. Hälso- och sjukvård är en annan sektor som kombinerar användningen av stora volymer av strukturerad och ostrukturerad data och dataanalys kan hjälpa till att fatta snabba beslut. På samma sätt använder detaljhandeln stora mängder data för att möta de ständigt föränderliga kraven från shoppare.