Introduktion til dataanalyse
I denne artikel vil vi se en oversigt over Hvad er dataanalyse ?. I en verden af kunstig intelligens, maskinlæring og datavidenskab er et af de mest anvendte udtryk dataanalyse. Vi kan sige, at dataanalyse hjælper virksomheder med at forstå, hvilken strategi de skal anvende, og hvor de skal anvende den. Før vi går nærmere ind på dataanalyse, må vi forstå, hvad der er dataanalyse, og hvorfor overhovedet er det nødvendigt med dataanalyse.
Hvad er dataanalyse?
Dataanalyse refererer til teknikken til analyse af data for at forbedre produktiviteten og vokse forretningen. Det er processen med at inspicere, rense, transformere og modellere dataene.
Hvorfor har vi brug for dataanalyse?
Vi har brug for dataanalyse grundlæggende af de nedenfor nævnte grunde:
- Saml skjulte indsigter.
- At generere rapporter baseret på de tilgængelige data.
- Udfør markedsanalyse.
- Forbedring af forretningsstrategi.
Hvem er en dataanalytiker?
Dataanalytiker er en person, der indsamler data fra forskellige kilder og strukturen og modellerne for at finde et mønster til at generere rapporten. Forskellige brancher forsøger at samle et forskelligt datasæt for at skabe en model ud af det. For eksempel registrerer virksomheder i fremstillingssektoren forskellige parametre som køestatus for produktionsenheden, og hvordan det kan synkroniseres med andre enheder, såsom kvalitetssikring, emballering og lagerenhed for at sikre mindst mulig nedetid. Ideen her er at reducere den inaktiv brug af en ressource, der øger produktiviteten uden at påvirke omkostningerne. Ligesom fremstillingsindustrien holder andre industrier som spillebranchen styr på fordelene for deres bruger, og fødevareleveringsfirmaer kan holde styr på spisevanerne for befolkningen i visse demografiske strukturer.
Grundlæggende trin i dataanalyse
Nu skal vi diskutere nogle grundlæggende trin i dataanalyse:
Trin 1: Den primære opgave her ville være at profilere dataene. I den nuværende struktur er det meste af den traditionelle industri ikke engang klar over de data, de allerede har, da der i tidligere dage ikke var nogen klar sondring mellem interaktionsdata og transaktionsdata. Derfor er den største udfordring i tilfælde af implementering af Machine Learning eller AI-implementering at finde ud af, hvor dataene ligger, og hvordan dataene ligger. Dette indebærer dataprofilering med en enorm mængde data og finde ud af egenskaber som datar korrekthed, datafuldstændighed, nulprocent og frem for alt relevans og kategorisering af de tilgængelige data.
Trin 2: Derefter skal vi gemme disse data ved hjælp af en hvilken som helst ustruktureret datalagringsmetode. Dette er det samme som at behandle de ustrukturerede data via big data-infrastruktur, der allerede findes. Lagerinfrastrukturen i den moderne tid adskiller sig fra traditionel RDBMS. Nu kan big data-infrastrukturen udtrække oplysninger fra ustrukturerede data som en Facebook-kommentar eller en meddelelse sendt via e-mail.
Trin 3: Det næste trin ville være at opbygge en model efter kategoriseringen og gruppering af data. Når en datamodel er blevet udarbejdet, vil systemet begynde at udtrække oplysninger.
Trin 4: Når dataene begynder at flyde, kan forskellige data som interaktionsdata og transaktionsdata korreleres og behandles for at etablere et mønster, som ikke kun vil være i stand til at oprette en rapport om historiske data, men også vil være i stand til at definere en klar strategi for fremtiden, når den føres ind i en AI-motor.
Typer af dataanalyse
Dataanalyse kan være af forskellige typer:
1. Beskrivende analyse
Denne type analyse fortæller virksomheden, hvad der faktisk gik rigtigt, og hvad der gik galt som eksempel koma, når en restaurant får at vide, at de brugere, der bestilte pizzaen en gang, fortsatte med at ombestille, men der er ingen ombestilling af deres risotto. det giver restauranten antydning af, at de skal forbedre opskriften på deres risotto og holde fokus på pizza for at holde virksomheden i gang.
2. Diagnostisk analyse
Dette fortæller dig, hvorfor der skete noget, hvis du tager et eksempel på BlackBerry, dataene viser, når iPhone-markedet begynder at blomstre med deres berøringsskærmstelefoner uden tastatur, salget af BlackBerry-mobiltelefoner faldt og fik dette firma til at miste sin markedsandel markant. Dette er et ægte eksempel på diagnostisk analyse.
3. Forudsigelig analyse
Denne form for analytisk strategi fortæller en virksomhed, hvad der sandsynligvis vil ske. Et andet egentligt eksempel på dette ville være tilfældet med Kodak. Hvor de var meget sent med at indse, at filmfotografiet til sidst vil uddøde, og den nye fremtid ville være digital, så deres forudsigelige analyse mislykkedes, og andre som Nikon, Canon, Sony fangede markedet. Kodak var så sent med at hoppe ind på markedet for digitalkameraer, det var allerede ovre for dem.
4. Prescriptive analyse
Denne analyse skal forstå og beskrive det fremtidige handlingsforløb for at vokse eller opretholde den nuværende forretning. generelt bruger virksomheder maskinindlæringsteknikker og algoritmer til at definere forretningsregler fremover. Et eksempel på dette kunne være, at ethvert teleselskab forstår, at når telefonerne bliver bedre til beregning, vil opkald derfor blive mindre prioriteret, og fokus vil øge på forbruget af mobildata.
Populære dataanalyseværktøjer
Lad os undersøge nogle vidt anvendte dataanalyseværktøjer sammen med nogle værktøjer, der er markedsledere inden for dette segment:
- Tableau: Det kan oprette en datavisualisering, dashboard og analyserapport efter forbindelse til forskellige datakilder. Dette værktøj fungerer på ustrukturerede data, derfor kompatible med Big Data.
- Power BI: Tidligere var det en udvidelse til MS Excel senere blev det et separat værktøj. Det er let og opdateres ofte.
- R og Python: Hvis du kan lide tilpasset kodning og tilpasning, er R og Python muligheden for dig. R er bedre til statistisk analyse, mens Python har indbyggede dataanalysebiblioteker.
- Apache Spark: Apache Spark er en hurtig, let og storskala dataprocessor, der udfører data fra store dataklynger og kan behandle en enorm del af data hurtigt.
Konklusion
Vi kan sige, at brug af data korrekt kan give et nyt sæt indsigt til enhver virksomhed, der vil sikre effektiv udnyttelse af ressourcen, en bedre forståelse af kunden og markedet, som til sidst vil resultere i forretningsvækst.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Hvad er dataanalyse ?. Her diskuterer vi de forskellige typer Data Analytics sammen med Værktøjer til perfekt datastyring. Du kan også gennemgå vores foreslåede artikler for at lære mere -
- Top 8 gratis værktøjer til dataanalyse
- Introduktion til typer af dataanalyseteknikker
- Data Analytics vs Data Analyse - Topforskelle
- Hvad er dataintegration?
- Typer af dataanalyse | Forskellige metoder