Analiza podatkov
Analiza podatkov je veda o analizi surovih podatkov, da bi lahko sklepali o teh informacijah. Številne tehnike in procese analitike podatkov so avtomatizirali v mehanske procese in algoritme, ki delujejo nad surovimi podatki za prehrano ljudi.
Tehnike analize podatkov lahko razkrijejo trende in metrike, ki bi se sicer izgubili v množici informacij. Te informacije se lahko nato uporabijo za optimizacijo procesov za povečanje splošne učinkovitosti podjetja ali sistema.
Razumevanje podatkovne analize
Analiza podatkov je širok pojem, ki obsega številne različne vrste analiz podatkov. Za kakršno koli informacijo se lahko uporabijo tehnike analize podatkov, da dobijo vpogled, ki jih lahko uporabimo za izboljšanje stvari.
Na primer, proizvodna podjetja pogosto beležijo čas izvajanja, zastoje in delovno čakalno vrsto za različne stroje in nato analizirajo podatke, da bolje načrtujejo delovne obremenitve, tako da stroji delujejo bližje končnim zmogljivostim.
Analiza podatkov lahko naredi veliko več kot poudarja ozka grla v proizvodnji. Igralske družbe uporabljajo analitiko podatkov za določitev urnikov nagrad za igralce, ki ohranjajo večino igralcev v igri. Podjetja z vsebinami uporabljajo več istih analitičnih podatkov, da lahko kliknete, gledate ali ponovno organizirate vsebino, da dobite drug pogled ali drug klik.
Proces, vključen v analizo podatkov, vključuje več različnih korakov:
- Prvi korak je določitev zahtev po podatkih ali razvrstitev podatkov. Podatki so lahko ločeni glede na starost, demografske podatke, dohodek ali spol. Vrednosti podatkov so lahko oštevilčene ali razdeljene po kategorijah.
- Drugi korak v analitiki podatkov je postopek zbiranja le-teh. To je mogoče storiti z različnimi viri, kot so računalniki, spletni viri, kamere, okoljski viri ali prek osebja.
- Ko so podatki zbrani, jih je treba organizirati tako, da jih je mogoče analizirati. Organizacija lahko poteka na preglednici ali drugi obliki programske opreme, ki lahko vsebuje statistične podatke.
- Podatki se pred analizo očistijo. To pomeni, da je očiščena in preverjena, da se prepreči podvajanje ali napaka in da ni nepopolna. Ta korak pomaga popraviti morebitne napake, preden nadaljuje analizo podatkov.
[Pomembno: Analiza podatkov se osredotoča na sklepanje na podlagi tega, kar analitik že pozna.]
Ključni odvzemi
- Analiza podatkov je veda o analizi surovih podatkov, da bi lahko sklepali o teh informacijah.
- Tehnike in procesi analitike podatkov so avtomatizirani v mehanske procese in algoritme, ki delujejo nad surovimi podatki za prehrano ljudi.
- Analiza podatkov pomaga podjetju, da optimizira svojo uspešnost.
Zakaj je pomembna analiza podatkov
Analiza podatkov je pomembna, saj podjetjem pomaga pri optimizaciji njihovih rezultatov. Vključitev v poslovni model pomeni, da lahko podjetja pomagajo zmanjšati stroške z opredelitvijo učinkovitejših načinov poslovanja in shranjevanjem velikih količin podatkov.
Podjetje lahko uporabi tudi analitiko podatkov za boljše poslovne odločitve in pomaga analizirati trende in zadovoljstvo strank, kar lahko privede do novih in boljših izdelkov in storitev.
Vrste analitike podatkov
Analiza podatkov je razdeljena na štiri osnovne tipe.
- Opisna analitika opisuje, kaj se je zgodilo v določenem obdobju. Se je število ogledov povečalo? Ali je prodaja ta mesec močnejša kot prejšnja?
- Diagnostična analitika se bolj osredotoča na to, zakaj se je nekaj zgodilo. To vključuje bolj raznolike vnose podatkov in nekoliko domneve. Je vreme vplivalo na prodajo piva? Je zadnja marketinška akcija vplivala na prodajo?
- Napovedna analitika se premakne na to, kar se bo verjetno zgodilo v bližnji prihodnosti. Kaj se je s prodajo zgodilo zadnjič, ko smo imeli vroče poletje? Koliko vremenskih modelov letos napoveduje vroče poletje?
- Napačna analitika predlaga potek ukrepanja. Če je verjetnost vročega poletja merjena s povprečjem teh petih vremenskih modelov nad 58%, bi morali pivovarni dodati večerno izmeno in najeti dodatni rezervoar za povečanje proizvodnje.
Analiza podatkov temelji na številnih sistemih nadzora kakovosti v finančnem svetu, vključno z vedno priljubljenim programom Six Sigma. Če ne boste pravilno merili - ali je to vaša teža ali število napak na milijon na proizvodni liniji -, je skoraj nemogoče optimizirati.
Posebna vprašanja: Kdo uporablja analitiko podatkov?
Nekateri sektorji, ki so sprejeli uporabo analitike podatkov, vključujejo potovalno in gostinsko industrijo, kjer so preobrati lahko hitri. Ta panoga lahko zbere podatke o strankah in ugotovi, kje so težave, če obstajajo in kako jih odpraviti.
Zdravstvo združuje uporabo velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov ter uporablja analitiko podatkov za hitre odločitve. Podobno trgovina na drobno uporablja veliko količin podatkov, da zadovolji vedno spreminjajoče se potrebe kupcev. Trgovci z informacijami, ki jih zbirajo in analizirajo, jim lahko pomagajo prepoznati trende, priporočajo izdelke in povečajo dobiček.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.