Kaj je analiza podatkov in zakaj je pomembna?

Kaj je analiza podatkov in zakaj je pomembna?

Svet postaja vse bolj osnovan na podatkih, pri čemer je na voljo neskončno veliko podatkov. Velika podjetja, kot sta Google in Microsoft, za odločanje uporabljajo podatke, vendar nista edina.





Je pomembno? Vsekakor!



Analizo podatkov uporabljajo mala podjetja, maloprodajna podjetja, medicina in celo v svetu športa. Je univerzalen jezik in pomembnejši kot kdaj koli prej. Zdi se, da je napreden koncept, vendar je analiza podatkov v resnici le nekaj idej, ki se uresničijo.





Kaj je analiza podatkov?

Analiza podatkov je proces vrednotenja podatkov z uporabo analitičnih ali statističnih orodij za odkrivanje uporabnih informacij. Nekatera od teh orodij so programski jeziki, kot sta R ali Python. Microsoft Excel je priljubljen tudi v svetu analitike podatkov .

Ko so podatki zbrani in razvrščeni s temi orodji, se rezultati razlagajo za sprejemanje odločitev. Končni rezultati so lahko predstavljeni kot povzetek ali kot vizualni prikaz, kot je diagram ali graf.



Postopek predstavitve podatkov v vizualni obliki je znan kot vizualizacija podatkov . Orodja za vizualizacijo podatkov olajšajo delo. Programi, kot sta Tableau ali Microsoft Power BI, vam ponujajo številne vizualne podobe, ki lahko oživijo podatke.

Obstaja več metod analize podatkov, vključno z rudarjenjem podatkov, analizo besedila in poslovno inteligenco.



Kako se izvaja analiza podatkov?

Zasluge za sliko: Faithie / Depositphotos

Analiza podatkov je velika tema in lahko vključuje nekatere od teh korakov:



  • Opredelitev ciljev: Začnite z začrtanjem nekaterih jasno opredeljenih ciljev. Da bi dobili najboljše rezultate iz podatkov, bi morali biti cilji kristalno jasni.
  • Postavljajo vprašanja: Ugotovite, na katera vprašanja bi radi odgovorili. Ali se na primer rdeči športni avtomobili pogosteje kot drugi srečujejo z nesrečami? Ugotovite, katera orodja za analizo podatkov bodo pri vašem vprašanju dala najboljši rezultat.
  • Zbiranje podatkov: Zberite podatke, ki so koristni za odgovor na vprašanja. V tem primeru se lahko podatki zbirajo iz različnih virov, kot so DMV ali policijska poročila o nesrečah, zavarovalni zahtevki in podrobnosti o hospitalizaciji.
  • Čiščenje podatkov: Neobdelani podatki se lahko zbirajo v več različnih oblikah, z veliko neželenimi vrednostmi in neredom. Podatki se očistijo in pretvorijo, tako da jih lahko orodja za analizo podatkov uvozijo. To ni glamurozen korak, vendar je zelo pomemben.
  • Analiza podatkov: Uvozite te nove čiste podatke v orodja za analizo podatkov. Ta orodja vam omogočajo raziskovanje podatkov, iskanje vzorcev in odgovarjanje na vprašanja, če. To je izplačilo, tukaj najdete rezultate!
  • Sklepanje in napovedi: Iz svojih podatkov naredite zaključke. Te sklepe je mogoče povzeti v poročilo, vizualno ali oboje, da dobimo prave rezultate.

Poglobimo se nekoliko globlje v nekatere koncepte, ki se uporabljajo pri analizi podatkov.

Rudarjenje podatkov

Avtor slike: Philippe Put/ Flickr

poceni mesta za popravilo zaslona telefona

Podatkovno rudarjenje je metoda analize podatkov za odkrivanje vzorcev v velikih zbirkah podatkov s pomočjo statistike, umetne inteligence in strojnega učenja. Cilj je pretvoriti podatke v poslovne odločitve.

Kaj lahko storite z rudarjenjem podatkov? Lahko obdelate velike količine podatkov, da ugotovite odstopanja in jih izključite iz odločanja. Podjetja se lahko naučijo nakupovalnih navad strank ali pa z uporabo grozdov poiščejo v podatkih prej neznane skupine.

Če uporabljate e -pošto, vidite drug primer rudarjenja podatkov za razvrščanje nabiralnika. E -poštne aplikacije, kot sta Outlook ali Gmail, to uporabljajo za kategorizacijo vaših e -poštnih sporočil kot »neželene« ali »nezaželene«.

Analiza besedila

Zasluga za sliko: Marc_Smith/ Flickr

Podatki niso omejeni le na številke, informacije lahko izvirajo tudi iz besedilnih informacij.

Analiza besedila je postopek iskanja uporabnih informacij iz besedila. To naredite tako, da obdelate surovo besedilo, ga naredite berljivega z orodji za analizo podatkov ter poiščete rezultate in vzorce. To je znano tudi kot rudarjenje besedila.

Excel se pri tem odlično obnese. Excel ima veliko formul za delo z besedilom, ki vam lahko prihranijo čas, ko delate s podatki.

Rudarjenje besedila lahko zbira tudi podatke iz spleta, zbirke podatkov ali datotečnega sistema. Kaj lahko storite s temi besedilnimi informacijami? Če želite poiskati vzorce, lahko uvozite e -poštne naslove in telefonske številke. V dokumentu lahko najdete celo pogostost besed.

Poslovna inteligenca

Zasluge za sliko: FutUndBeidl/ Flickr

Poslovna inteligenca pretvori podatke v obveščevalne podatke, ki se uporabljajo za sprejemanje poslovnih odločitev. Lahko se uporablja pri strateškem in taktičnem odločanju organizacije. Podjetjem ponuja način, da iz zbranih podatkov preučijo trende in iz njih pridobijo vpogled.

Poslovna inteligenca se uporablja za marsikaj:

  • Odločite se o postavitvi izdelkov in cenah
  • Določite nove trge za izdelke
  • Ustvarite proračune in napovedi, ki prinašajo več denarja
  • Z vizualnimi orodji, kot so toplotni zemljevidi, vrtilne tabele in zemljepisno kartiranje, poiščite povpraševanje po določenem izdelku

Vizualizacija podatkov

Zasluge za sliko: pressmaster/ Depositphotos

Vizualizacija podatkov je vizualna predstavitev podatkov. Namesto da bi podatke predstavili v tabelah ali zbirkah podatkov, jih predstavite v grafikonih in grafih. Zaradi tega so zapleteni podatki bolj razumljivi, da ne govorimo o lažjem pregledu.

Vse več podatkov ustvarjajo aplikacije, ki jih uporabljate (znan tudi kot 'internet stvari'). Količina podatkov (imenovanih „veliki podatki“) je precej masivno. Vizualizacija podatkov lahko milijone podatkovnih točk spremeni v preproste slike, ki olajšajo njihovo razumevanje.

Obstajajo različni načini vizualizacije podatkov:

  • Uporaba orodja za vizualizacijo podatkov, kot sta Tableau ali Microsoft Power BI
  • Standardni Excelovi grafi in grafikoni
  • Interaktivni Excelovi grafi
  • Za splet orodje, kot je D3.js, zgrajeno z uporabo JavaScripta

The vizualizacija Googlovih podatkovnih nizov je odličen primer, kako lahko veliki podatki vizualno vodijo odločanje.

Analiza podatkov v pregledu

Analiza podatkov se uporablja za vrednotenje podatkov s statističnimi orodji za odkrivanje uporabnih informacij. Uporabljajo se različne metode, vključno z rudarjenjem podatkov, analizo besedila, poslovno inteligenco, združevanjem naborov podatkov in vizualizacijo podatkov.

Orodje Power Query v programu Microsoft Excel je še posebej koristno za analizo podatkov. Če se želite seznaniti z njim, preberite naš vodnik, da ustvarite svoj prvi skript Microsoft Power Query.

Deliti Deliti Cvrkutati E-naslov Kako dostopati do Googlove vgrajene ravni mehurčkov v sistemu Android

Če ste se kdaj morali prepričati, da je nekaj na nivoju, lahko zdaj v nekaj sekundah v telefonu dobite raven mehurčkov.

Preberite Naprej Sorodne teme
  • Pojasnjena tehnologija
  • Programiranje
  • Veliki podatki
  • Analiza podatkov
O avtorju Anthony Grant(40 objavljenih člankov)

Anthony Grant je samostojni pisatelj, ki pokriva programiranje in programsko opremo. Je glavni računalnik, ki se ukvarja s programiranjem, Excelom, programsko opremo in tehnologijo.

kako izklopiti mikrofon na androidu
Več od Anthonyja Granta

Naročite se na naše novice

Pridružite se našemu glasilu za tehnične nasvete, ocene, brezplačne e -knjige in ekskluzivne ponudbe!

Kliknite tukaj, da se naročite