Hva er dataanalyse og hvorfor er det viktig?

Dataanalyse er prosessen med å evaluere data ved hjelp av analytiske og statistiske verktøy for å finne nyttig informasjon og hjelpemiddel i beslutningsprosesser. Det finnes en rekke data analysemetoder, inkludert data mining, tekstanalyse, business intelligence og data visualisering.

Hvordan utføres dataanalyse?

Dataanalyse er en del av en større prosess for å utlede forretningsinformasjon. Prosessen inkluderer ett eller flere av følgende trinn:

• Definere mål: Enhver studie må begynne med et sett med klart definerte forretningsmål. Mye av beslutningene i resten av prosessen avhenger av hvor tydelig målene for studien er blitt uttalt.
• Stillingsspørsmål: Det blir forsøkt å stille et spørsmål i problemdomenet. For eksempel kommer røde sportsbiler i ulykker oftere enn andre?
• Datainnsamling: Data som er relevante for spørsmålet må samles inn fra de aktuelle kildene. I eksemplet ovenfor kan data hentes fra en rekke kilder, inkludert: DMV- eller politiulykkesrapporter, forsikringskrav og innlagt pasientinformasjon. Når data blir samlet inn ved hjelp av surver, er det nødvendig med et spørreskjema som skal presenteres for fagene. Spørsmålene skal være riktig modellert for den statistiske metoden som brukes.
• Data Wrangling: Rå data kan samles inn i flere forskjellige formater. De innsamlede dataene må rengjøres og konverteres slik at dataanalyseværktøy kan importere det. For eksempel kan vi motta DMV-ulykkesrapporter som tekstfiler, forsikringskrav fra en relasjonsdatabase og innlasting av detaljer som en API. Dataanalytikeren må aggregere disse ulike dataformene og konvertere den til et skjema som er egnet for analyseverktøyene.
• Dataanalyse: Dette er trinnet der de rensede og aggregerte dataene blir importert til analyseværktøy. Disse verktøyene lar deg utforske dataene, finne mønstre i det, og spørre og svare på hva-hvis spørsmål. Dette er prosessen hvor man får mening om data samlet i forskning ved riktig anvendelse av statistiske metoder.
• Tegn Konklusjoner og Forutsigelser: Dette er trinnet der, etter tilstrekkelig analyse, kan konklusjoner trekkes fra dataene og passende spådommer kan gjøres. Disse konklusjonene og predikasjonene kan da oppsummeres i en rapport levert til sluttbrukerne.

La oss nå se nærmere på metodene for dataanalyse spesielt.

Data Mining

Data mining er en metode for dataanalyse for å oppdage mønstre i store datasett ved hjelp av metodene Hvordan bli en datavitenskaper Hvordan bli en datavitenskap Datavitenskap har gått fra en nybegynt periode i 2007 til å være en av de mest ettertraktede disipliner i dag. Men hva gjør en datavitenskapsmann? Og hvordan kan du gå inn i feltet? Les mer om statistikk, kunstig intelligens, maskinlæring og databaser. Målet er å omdanne rå data til forståelig forretningsinformasjon. Disse kan inkludere identifiserende grupper av dataregistre (også kjent som klyngeanalyse), eller identifisere anomolier og avhengigheter mellom datagrupper.

Søknad av data mining:

• Anomolydeteksjon kan behandle store mengder data (“stor Data”) og identifiserer automatisk outlier saker, muligens for utelukkelse fra beslutningstaking eller påvisning av svindel (for eksempel bank svindel).
• Lære kundekjøpvaner. Maskininnlæringsteknikker kan brukes til å modellere kundekjøpvaner og avgjøre ofte kjøpte varer.
• Clustering kan identifisere tidligere ukjente grupper innenfor dataene.
• Klassifisering brukes til automatisk å klassifisere dataoppføringer i forhåndsdefinerte skuffer. Et vanlig eksempel er å klassifisere e-postmeldinger som “spam” eller “ikke spam” og å få systemet til å lære av brukeren.

Tekst Analytics

Tekstanalyse er prosessen med å utlede nyttig informasjon fra tekst. Det oppnås ved å behandle ustrukturert tekstinformasjon, utvinne meningsfull numerisk lagringstid med tekstoperasjoner i Excel Lagringstid med tekstoperasjoner i Excel Excel kan gjøre magi med tall og det kan håndtere tegn like bra. Denne håndboken viser hvordan du analyserer, konverterer, erstatter og redigerer tekst i regneark. Disse grunnleggende vil tillate deg å utføre komplekse transformasjoner. Les flere indekser fra informasjonen og gjør informasjonen tilgjengelig for statistiske og maskinlæringsalgoritmer for videre behandling.

Tekstutvinningsprosessen inneholder ett eller flere av følgende trinn:

• Samle informasjon fra ulike kilder, inkludert web, filsystem, database, etc..
• Lingvistisk analyse inkludert naturlig språkbehandling.
• Mønstergenkjenning (for eksempel gjenkjenning av telefonnumre, e-postadresser, etc.)
• Utdrag av sammendragsinformasjon fra teksten, for eksempel relative frekvenser av ordene, bestemmelse av likheter mellom dokumenter, osv.

Eksempler på tekstanalyseprogrammer:

• Analyse av åpne svar på spørreskjemaene. Disse undersøkelsene er utforskende, og inkluderer åpne spørsmål relatert til emnet i spørsmålet. Respondentene kan da uttrykke sine synspunkter uten å være begrenset til et bestemt responsformat.
• Analyse av e-post, dokumenter, etc for å filtrere ut “skrot”. Dette inkluderer også automatisk klassifisering av meldinger i forhåndsdefinerte bokser for ruting til ulike avdelinger.
• Undersøk konkurrenter ved å krype sine nettsteder. Dette kan brukes til å utlede informasjon om konkurrenters aktiviteter.
• Sikkerhetsapplikasjoner som kan behandle loggfiler for inntrengingsdeteksjon.

Business Intelligence

Business Intelligence Slik bruker du Cortana til å analysere data med Power BI Slik bruker du Cortana til å analysere data med Power BI Er du ivrig etter å forenkle dataanalysen? Få raske svar fra Cortana med denne veiledningen. Read More forvandler data til brukbar intelligens for forretningsformål og kan brukes i en organisasjons strategiske og taktiske beslutningsprosesser. Det gir en måte for folk å undersøke trender fra innsamlede data og utlede innsikt fra det.

Noen eksempler på forretningsinformasjon i bruk i dag:

• En organisasjons operasjonsbeslutninger som produktplassering og prising.
• Identifisere nye markeder, vurdere etterspørselen og egnetheten til produkter for ulike markedssegmenter.
• Budsjettering og rullende prognoser.
• Bruke visuelle verktøy som varmekart, pivottabeller og geografisk kartlegging.

Datavisualisering

Datavisualisering Øyeblikkelig visualisere data og informasjon Med Google Fusion Tables Visualiser øyeblikkelig data og informasjon med Google Fusion Tables Uansett om du setter sammen en rapport for arbeid, eller du bare vil representere informasjon på bloggen din på en grafisk måte, kan Google Fusion Tables hjelp. Google Fusion er faktisk en funksjon innebygd i ... Les mer refererer ganske enkelt til den visuelle representasjonen av data. I sammenheng med dataanalyse betyr det å bruke verktøyene for statistikk, sannsynlighet, svingbord og andre gjenstander for å presentere data visuelt. Det gjør komplekse data mer forståelige og brukbare.

Økende mengder data blir generert av en rekke sensorer i miljøet (referert til som “Internett av ting” eller “IOT”). Disse dataene (referert til som “stor Data”) presenterer utfordringer i forståelse som kan lindres ved å bruke verktøyene for data visualisering. Datavisualisering brukes i følgende applikasjoner.

• Utvinning av sammendragsdata fra rådataene til IOT.
• Bruk et strekdiagram til å representere salgsresultater over flere kvartaler.
• Et histogram viser fordeling av en variabel som inntekt ved å dele rekkevidden i skuffene.

Visualiseringen av Google datasett 7 Fantastiske Google Datasett-søkeresultater du kan bruke nå 7 Fantastiske Google Datasett-søkeresultater du kan bruke nå Googles nye datasett-søkemotor hjelper forskere til å helle gjennom store datasett fra offentlige kilder. Les mer er et godt eksempel på hvor store data visuelt kan styre beslutningstaking.

Dataanalyse i gjennomgang

Dataanalyse brukes til å evaluere data med statistiske verktøy for å finne nyttig informasjon. En rekke metoder brukes til dette formålet, inkludert datautvinning, tekstanalyse, forretningsinformasjon og datavisualisering.

Har du brukt dataanalyse i organisasjonen din til å modellere noe? Hvordan var din erfaring? Har du noen nyttige innsikter å tilby? Vennligst gi oss beskjed i kommentarene nedenfor.

Utforsk mer om: Big Data, .