Co to jest Data Analytics?
Analiza danych to nauka analizująca surowe dane w celu wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji. Wiele technik i procesów analizy danych zostało zautomatyzowanych w mechanicznych procesach i algorytmach, które działają na surowych danych do spożycia przez ludzi.
Techniki analizy danych mogą ujawnić trendy i wskaźniki, które w przeciwnym razie zostałyby utracone w masie informacji. Informacje te można następnie wykorzystać do optymalizacji procesów w celu zwiększenia ogólnej wydajności firmy lub systemu.
Zrozumienie analizy danych
Analiza danych to szeroki termin obejmujący wiele różnych rodzajów analizy danych. Każdy rodzaj informacji może być poddany technikom analizy danych, aby uzyskać wgląd, który można wykorzystać do poprawy sytuacji.
Na przykład firmy produkcyjne często rejestrują środowisko wykonawcze, przestoje i kolejkę roboczą dla różnych komputerów, a następnie analizują dane, aby lepiej zaplanować obciążenia, aby maszyny działały bliżej maksymalnej wydajności.
Analiza danych może zrobić znacznie więcej niż wskazanie wąskich gardeł w produkcji. Firmy grające wykorzystują analizy danych do ustalania harmonogramów nagród dla graczy, które utrzymują większość graczy w grze. Firmy zajmujące się treścią korzystają z wielu takich samych danych analitycznych, aby klikać, oglądać lub reorganizować treści w celu uzyskania innego widoku lub innego kliknięcia.
Proces zaangażowany w analizę danych obejmuje kilka różnych kroków:
- 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 być podzielone według kategorii. Drugim krokiem w analizie danych jest proces ich gromadzenia. Można tego dokonać za pomocą różnych źródeł, takich jak komputery, źródła internetowe, kamery, źródła środowiskowe lub personel. Po zebraniu danych należy je zorganizować, aby można je było przeanalizować. Organizacja może odbywać się za pomocą arkusza kalkulacyjnego lub innego rodzaju oprogramowania, które może pobierać dane statystyczne. Dane są następnie czyszczone przed analizą. Oznacza to, że jest szorowany i sprawdzany, aby upewnić się, że nie występuje powielanie lub błąd, i że nie jest niekompletny. Ten krok pomaga skorygować wszelkie błędy, zanim przejdzie do analityka danych do analizy.
Kluczowe dania na wynos
- Analiza danych to nauka analizująca surowe dane w celu wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji. Techniki i procesy analizy danych zostały zautomatyzowane w mechanicznych procesach i algorytmach, które działają na surowych danych do spożycia przez ludzi. Analiza danych pomaga firmie zoptymalizować jej wydajność.
Dlaczego Data Analytics ma znaczenie?
Analiza danych jest ważna, ponieważ pomaga firmom zoptymalizować ich wydajność. Wdrożenie go do modelu biznesowego oznacza, że firmy mogą pomóc obniżyć koszty, identyfikując bardziej wydajne sposoby prowadzenia działalności i przechowując duże ilości danych.
Firma może również korzystać z analizy danych, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i analizować trendy i zadowolenie klientów, co może prowadzić do nowych - i lepszych - produktów i usług.
Rodzaje analizy danych
Analiza danych jest podzielona na cztery podstawowe typy.
- Analizy opisowe opisują, co wydarzyło się w danym okresie czasu. Czy wzrosła liczba wyświetleń? Czy sprzedaż jest silniejsza w tym miesiącu niż w ubiegłym? Analityka diagnostyczna koncentruje się bardziej na przyczynach. Obejmuje to bardziej zróżnicowane dane wejściowe i trochę hipotez. Czy pogoda wpłynęła na sprzedaż piwa? Czy ta ostatnia kampania marketingowa wpłynęła na sprzedaż? Analityka predykcyjna przenosi się na to, co prawdopodobnie wydarzy się w najbliższym czasie. Co się stało ze sprzedażą, kiedy ostatni raz mieliśmy upalne lato? Ile modeli pogodowych przewiduje gorące lato w tym roku? Analiza preskryptywna 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 finansowym, w tym zawsze popularnego programu Six Sigma. Jeśli coś źle mierzysz - czy to na wadze, czy w liczbie wad na milion na linii produkcyjnej - optymalizacja jest prawie niemożliwa.
Specjalne uwagi: kto korzysta z analizy danych?
Niektóre sektory, które przyjęły stosowanie analizy danych, obejmują przemysł turystyczny i hotelarski, w którym zmiany mogą być szybkie. Ta branża może gromadzić dane klientów i dowiedzieć się, gdzie leżą ewentualne problemy i jak je rozwiązać.
Służba zdrowia łączy wykorzystanie dużych ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych i korzysta z analizy danych w celu szybkiego podejmowania decyzji. Podobnie branża detaliczna wykorzystuje duże ilości danych, aby sprostać stale zmieniającym się wymaganiom kupujących. Informacje gromadzone i analizowane przez detalistów mogą pomóc im zidentyfikować trendy, polecić produkty i zwiększyć zyski.
