Suurest struktureerimata teabe hulgast tähenduslike andmete eraldamist analüütilise ja loogilise arutluskäigu abil nimetatakse andmete analüüs . Tänapäeval mängib andmeanalüüs otsustamisprotsessides olulist rolli ettevõtete, sotsiaalteaduste, teaduse jne valdkonnas. Üldiselt teevad inimesed kõik otsused olemasolevate tähenduslike andmete põhjal. Seega kasutatakse andmeanalüüsi sageli paljudes ettevõtetes ja ettevõtetes, mis on paljude väljakutsete jaoks parim lahendus.

Sisukord

• Mis on andmeanalüüs?
• Vajadus andmete analüüsiks
• Andmeanalüüsi põhimõtted
• Andmete analüüsi meetodid
• Andmeanalüüsi faasid
• Andmeanalüüsi protsessi eelised:
• Järeldus
• Soovitatavad artiklid

Mis on andmeanalüüs?

Üksnes korrastamata või struktureerimata andmete muutmine arusaadavale vormile ei ole andmeanalüüsi definitsioon. Andmeanalüüsi tegelik definitsioon on teabe kogumise, selle kontrollimise protsess, puhastamine see, muutes selle asjakohasteks faktideks ja modelleerimine see konkreetseks andmemudeliks.

Andmete analüüsi kõige esimene samm on teabe või algandmete kogumine. Hiljem peate kontrollima, kas kogutud andmed on konkreetse lahenduse loomiseks kasulikud. Järgmisena tähendab andmete puhastamine ebaõigete andmete eemaldamist või ebatäpsete andmete parandamist. Protsess andmete teisendamine tähendab andmete struktuuri muutmist teise vormingusse. Andmeanalüüsi viimane etapp on andmete modelleerimine . Andmete modelleerimine on meetod teisendatud andmete jaoks andmemudeli loomiseks, kasutades konkreetseid tehnikaid ja reegleid.

Üldiselt jaguneb andmeanalüüsi protsess kahte tüüpi:

Kvalitatiivne Kvantitatiivne

Kvalitatiivses andmeanalüüsis analüüsitakse või kontrollitakse kõiki mittenumbrilisi andmeid. Teisest küljest tähendab kvantitatiivne andmeanalüüs andmete analüüsimist või mõõtmist ning tulemusi väljendatakse numbrites.

Vajadus andmete analüüsiks

Andmeanalüüsi on laialdaselt kasutatud iidsetest aegadest peale. See on ettevõtetele ja organisatsioonidele väga kasulik. Kui andmeanalüüsi ei tehta, jäävad struktureerimata andmed hunnikusse. Tööstusharudes aitab andmeanalüüs organisatsioonidel turul potentsiaali seista. Lisaks võimaldab see ettevõtetel leida äririske ja neid hõlpsalt vältida. Andmeanalüüsi protsess võimaldab organisatsioonidel keskenduda rohkem klientide vajadustele ja toodab rahuldavaid tooteid.

Andmeanalüüsi põhimõtted

Siin on mõned olulised andmeanalüüsi põhimõtted, mida peate enne andmeanalüüsi protsessi läbi viima.

1. Olge oma lähenemisviisiga selge: üks kriitilisi andmeanalüüsi põhimõtteid on see, et peate olema väga läbipaistev selle kohta, miks te andmeid kogute? Mis on kogutud andmete põhjal andmeanalüüsi tegemise eesmärk? Kas kogutud andmete jaoks on saadaval ressursse? Kas andmete töötlemiseks kasutatakse mõnda tööriista? Nende komponentide põhjal peaksite andmeid koguma.
2. Andmete allikas: Teine oluline põhimõte andmeanalüüsi protsessis on algandmete allikas. Peate teadma, kuidas teie andmeid toodetakse. Kui teete oma ettevõtte jaoks andmeanalüüsi, veenduge, et toodavad andmed asuvad.
3. Muu seotud teave. Andmeallika hankimisel leidke muud asjakohast ja seostatavat teavet, mis võib aidata teil kogu analüüsiprotsessi läbi viia.
4. Teie andmete tahk: enne andmeanalüüsi läbiviimist peate veenduma, et uurite oma andmete kõiki aspekte. Vaadake andmeid kõigis võimalikes dimensioonides.
5. Andmeanalüüsi käigus peate kaaluma kõiki võimalikke küsimusi, mida sidusrühmad võivad küsida. Neid küsimusi arvesse võttes viige andmeanalüüsi protsess läbi täpselt.
6. Kui olete protsessi lõpule viinud, suhelge täpsuse huvides kindlasti klientide või sidusrühmadega.

Kogu andmeanalüüsi protsess on küsitlemise ja vastamise protsess andmeanalüütiku ja huvirühmade vahel. Andmeanalüütik peab vastama täpselt sidusrühmade küsimustele.

Andmete analüüsi meetodid

Oleme järginud andmeanalüüsi protsessi põhimõtteid. Nüüd keskendume andmeanalüüsi meetoditele. Ülaltoodud jaotises oleme arutanud kahte andmeanalüüsi meetodit, kvantitatiivset ja kvalitatiivset. Peale nende kahe meetodi on ka teisi andmeanalüüsi meetodeid. Arutame üksikasjalikult kõiki neid andmeanalüüsi meetodeid.

Kvantitatiivne analüüs:

Nagu nimigi ütleb, tehakse kvantitatiivne analüüs arvandmete alusel. Kvantitatiivse andmeanalüüsi oluline eesmärk on mõõta muutujate esinemissagedusi ja erinevusi. Selliseid erinevusi reklaamide sagedusi saab arvutada järgmiste meetodite abil.

1. Tähendab : See arvutab seatud väärtuste keskmise.
2. Mediaan : See tähendab mis tahes andmekogumi keskpunktis olevat väärtust.
3. Režiim : See kvantitatiivne analüüsimeetod määrab elemendi, mille sagedus andmekogumis on suurem.
4. Sagedus : See määrab, mitu korda konkreetne element andmekogumis esineb.
5. Vahemik : See kvantitatiivne analüüsimeetod uurib erinevust andmekogus oleva madalaima ja kõrgeima väärtuse vahel.

Nüüd arutleme, kuidas kvantitatiivseid andmeid analüüsitakse. Järgnevalt on toodud mõned sammud kvantitatiivsete andmete analüüsimiseks.

• Andmete kogumine on iga analüüsiprotsessi väga esmane meede. Pärast seda viiakse läbi andmete valideerimise etapp. Selles etapis teevad analüütikud kindlaks, kas algandmed järgivad standardreegleid. Kogutud andmeid kogutakse mitmelt vastajalt. Analüütikud kontrollivad, kas andmed koguti konkreetse protseduuriga, ja tagavad andmete täielikkuse.
• On juhtumeid, kus suured andmekogumid võivad sisaldada palju vigu. See meede on andmete redigeerimine, mis tagab, et andmekogumis ei esine vigu. Vigade eemaldamiseks tehakse mitmesuguseid andmete kontrolle.
• Nagu eespool mainitud, kogutakse andmeid mitmelt vastajalt; neile andmetele omistatakse väärtus, mida nimetatakse andmete kodeerimiseks.

Kvalitatiivne analüüs:

Kvalitatiivne andmeanalüüs on kvantitatiivse analüüsi vastand. See ei sõltu numbritest; selle asemel keskendub see tähtedele, piltidele, sõnadele, sümbolitele ja tekstidele. Kvalitatiivne analüüs on jagatud viide erinevasse kategooriasse:

Sisuanalüüs:Seda tüüpi uuringutes liigitatakse verbaalsed või käitumuslikud andmed tabelivormingusse.

Narratiivne analüüs:Oleme tuttavad lugude jutustamisega. Narratiivne analüüs eeldab esmaste andmete kirjeldamist mitme vastaja poolt. Kui mitu vastajat edastab mittenumbrilisi andmeid, saame andmete kohta erinevaid vaateid ja kogemusi.

Diskursuse analüüs:Selline kvalitatiivne analüüs hõlmab kirjaliku teksti või suuliste kõnede kallal töötamist.

Raamistiku analüüs:See analüüsiprotsess hõlmab mitut etappi, nagu kodeerimine, tutvumine, kaardistamine , kaardistamine ja kvalitatiivsete andmete tõlgendamine.

Põhistatud teooria:Iga andmete fakt formuleeritakse individuaalselt. Pärast kõigi faktide ettevalmistamist otsustavad analüütikud, kas kõik juhtumid aitavad kaasa kvalitatiivsetele andmetele.

Enne kvalitatiivse analüüsi läbiviimist peate arvestama mõne konkreetse punktiga. Need punktid on loetletud allpool:

• Esimene samm, mida enne kvalitatiivsete andmete analüüsi alustamist kaaluda, on algandmetega tutvumine. Veenduge, et loete teavet mitu korda. Proovige välja selgitada andmete muster.
• Enne mis tahes andmete analüüsimist on ilmne, et teete analüüsi konkreetsele probleemile lahenduse leidmiseks. Kui loete andmeid mitu korda, heitke pilk analüüsiprotsessi eesmärkidele. Veenduge, et andmed sisaldavad küsimustele vastamiseks vajalikku teavet.
• Järgmine samm on kodeerimine. Kodeerimine on kasulik andmetele siltide määramisel. Analüütikud tuvastavad andmete käitumise ja määravad neile koodid.
• Kui kodeerimine on tehtud, tuvastavad analüütikud konkreetsed mustrid ja teemad ning otsivad oodatud vastuseid.

Statistiline analüüs:

Teine andmeanalüüsi teostamise meetod on statistilised andmed. Selle meetodi puhul kaardistatakse varasemad andmed või tõendite killud armatuurlaudadeks. Varasema info põhjal tehakse statistiline andmeanalüüs. The statistiline andmete analüüs on analüüsitud andmete hulga põhjal jagatud kahte tüüpi. Nemad on

Kirjeldav analüüs:Seda tüüpi statistiliste andmete analüüs analüüsib kogu andmete kogumit. See arvutab pidevate andmete keskmise ja hälbe ning kategooriaandmete puhul protsendi ja sageduse.Järeldusanalüüs:Seda tüüpi statistilise andmeanalüüsi puhul analüüsitakse konkreetset valimit kogu andmetest. Kui valite saadaoleva teabe erinevad eksemplarid, saate samade andmete kohta mitu järeldust.

Analüütikud viivad statistiliste andmete analüüsi läbi järgmistes toimingutes:

• Teadlased esitavad kogu algandmed sektordiagrammis või mõnes muus graafilises andmeesitusmeetodis.
• Kui olete andmeid graafilisel kujul esitanud, leidke andmete asukohad keskmise või mediaanmeetodi abil.
• Järgmisena püüavad analüütikud välja selgitada, kas andmed on hajutatud või rühmitatud. Nad kasutavad kõige tavalisemat meetodit Standardhälve mis tähistab andmekogumi varieerumist või hajumist.
• Hiljem peavad teadlased eelmiste andmetulemuste põhjal tulemust ennustama.
• Viimane samm on Hüpoteesi testimine . See testimine näitab, kas andmed on täielikult aktsepteeritud või mitte.

Andmekaeve (tekstianalüüs):

Andmete kaevandamine (Tekstianalüüs) on üks üliolulisi andmeanalüüsi meetodeid. Seda nimetatakse ka tekstianalüüsiks. Üldiselt on saadaval mitu andmekaevetööriista, mis määravad suurte andmete mustrid. Andmekaeve analüüs viiakse läbi järjestikuste etappidena, nagu toorandmete kogumine, nende salvestamine serverisse või pilve, andmetele juurdepääs korraldamiseks, andmete sortimine ja graafiku või diagrammi kujul koostamine.

Andmekaevandamise protsessis salvestatakse kogutud ehk algandmed andmelattu. Seda tüüpi andmeanalüüsi meetod võimaldab ettevõtetel parandada oma turundustehnikaid ja müüki. Veelgi olulisem on see, et see aitab ettevõtetel pettusi ja rämpsposti tuvastada.

Andke meile teada, kuidas analüütikud andmete kaevandamise või tekstianalüüsi protsessi viivad.

Andmete puhastamine:See protsess hõlmab andmete puhastamist ja soovimatute või mittetäielike andmete eemaldamist andmekogumist. Lisaks täidavad analüütikud puuduvad andmed ja kõrvaldavad müra- või veaandmed.
• Andmete integreerimine: Analüüsiks kombineeritakse kõik andmeressursid, nagu failid, andmebaasid, kuubikud jne. See suurendab analüüsiprotsessi täpsust ja toimivust.
Andmete vähendamine:Kogu andmeid vähendatakse või optimeeritakse, säilitades nende terviklikkuse. Andmete vähendamise protsessis kasutatakse mitmeid meetodeid, nagu otsustuspuud, Naive Bayes jne.Andmete teisendamine:Algandmed teisendatakse andmeanalüüsi protsessiks vajalikku pilatud vormingusse.Andmete kaevandamine:Selles etapis kasutatakse suurest andmekogumist andmemustrite määramiseks klassifitseerimis- ja rühmitustehnikaid.Mustri hindamine:Andmekaeveprotsessis tuvastatud mustreid hinnatakse nii, et need oleksid tavakasutajatele arusaadavad.Teadmiste esitus:Selle mõõdiku puhul on filtreeritud andmed esindatud aruannetes, tabelites jne.

Ennustav analüüs:

Ennustav analüüs viitab ennustuste tegemisele, kasutades olemasolevaid andmeid selle kohta, mis tulevikus juhtub. Ennustava analüüsi puhul määravad analüütikud kindlaks või ennustavad tulevasi andmetulemusi praeguste või varasemate andmetulemuste põhjal. Ennustava analüüsi tegemine nõuab aga tohutul hulgal andmeid. Mida suurem on saadaolevate andmete hulk, seda suurem on ennustuse täpsus.

Näiteks arvestage, et igal aastal suurendab ettevõte oma tulusid 20%. Seega võime ennustada, et ka sel aastal kasvatab ettevõte oma tulusid 20%. Ennustavat analüüsi saab kasutada riskide hindamiseks, müügi prognoosimiseks või müügivihjete kvalifitseerimiseks.

Teadlased viivad läbi ennustavat andmete analüüsi seitsmes täpses etapis. Vaatleme kõiki neid meetmeid lühidalt:

• Enne kui analüütikud ennustavad andmeanalüüsi, määratlevad nad esmalt projekti eesmärgi ennustava analüüsi tegemiseks. Nad arvestavad teatud aspektidega, näiteks millised on tulemused? Milliseid andmekogumeid tuleks kasutada? Kas uuringu tulemus vastab ärilistele nõuetele?
• Järgmise sammuna järgivad analüütikud, kes koguvad projekti analüüsiks vajalikku teavet.
• Kolmanda meetmena viivad teadlased läbi tegeliku andmeanalüüsi protsessi, kontrollides, puhastades ja muutes kogutud andmeid.
• Hiljem esitatakse analüüsitud andmed statistilisel kujul ja need läbivad hüpoteesi testimise.
• Seejärel töötavad teadlased välja vastava andmemudeli, et ennustada tulevasi tulemusi.
• Lõpuks kasutavad nad andmemudelit otsustusprotsessis.

Diagnostiline analüüs:

Teine andmeanalüüsi meetod on diagnostiline analüüs. Seda tüüpi andmeanalüüsi meetodite puhul saab tuvastada mis tahes äriprobleemi põhjuse. Diagnostilist analüüsi nimetatakse ka algpõhjuste analüüsiks. Teisisõnu väljendab see analüüs andmete käitumismustrit. Analüütikud saavad kasutada andmekaeve-, puurimis-, läbipuurimis- ja andmete avastamise tehnikaid.

Oletame näiteks, et ettevõtte müügivihjed suurenesid konkreetsel kuul. Diagnostiline analüüs teeb kindlaks, et müügivihjete suurendamisel aitas kõige rohkem kaasa turundusmüük.

Perspektiivi analüüs:

Perspektiivianalüüs sõltub ennustavast analüüsist. Ennustavas analüüsis saate eelmiste andmetulemuste põhjal tulemuse ennustuse. Seda tüüpi analüüs sisaldab perspektiivi kõigist ülaltoodud analüüsidest. Seega peaks see olema üks parimaid analüüsimeetodeid kui kirjeldav ja ennustav analüüs.

Andmeanalüüsi faasid

Kõik ülaltoodud tehnikad on seda tüüpi andmeanalüüsi meetodid, mida kasutatakse ärivaldkonnas laialdaselt, et tagada konkreetse projekti täpsus ja tõhusus. Keskendume nüüd andmeanalüüsi protsessile. Teil võib tekkida küsimus, kuidas andmeid analüüsitakse? Andmeanalüüsi protsess viiakse läbi mitmes etapis. Need etapid on loetletud allpool:

• Andmenõude spetsifikatsioon
• Andmete kogumine
• Andmete puhastamine
• Andmete analüüs
• Andmete tõlgendamine
• Andmete visualiseerimine

Järgnevalt on üksikasjalik selgitus iga andmekaeveprotsessiga seotud faasi kohta.

Andmenõude spetsifikatsioon:

Asjakohased andmed on vajalikud andmeanalüüsi protsessi sisendiks. Neid sisendandmeid kogutakse lähtudes klientide vajadustest või analüüsiprotsessi suunavast isikust. Tavaliselt teevad analüütikud küsitluse, et koguda andmeid inimestelt, keda nimetatakse vastajateks. Samuti toovad nad andmeid erinevatest muudest ressurssidest vastavalt kliendi nõudmistele. Seega võivad saadud andmed olla mis tahes, näiteks kvalitatiivsed või kvantitatiivsed.

Andmete kogumine:

Oleme arutanud, et andmeid kogutakse mitmest allikast, näiteks vastajatest, satelliitidest, paljudest seadmetest, võrguressurssidest, intervjuudest, dokumentidest jne. Kui olete andmenõuete kohta täpse ettekujutuse saanud, alustage andmete kogumist. Erinevatest allikatest kogutud andmed kombineeritakse andmekogumisfaasis. Pärast andmete kogumist korraldage need andmeanalüüsi protsessi jaoks hästi struktureeritud viisil. Andmeanalüüsi protsess nõuab korrastatud ja töödeldud andmeid. Peaksite esitama andmed rea ja veeru vormingus.

Andmete puhastamine:

Kui olete andmed õigesti korraldanud, otsige andmekogust soovimatut või mittetäielikku teavet. Andmeanalüüsi protsessi andmete puhastamise etapp hõlmab andmete muutmist arusaadavale kujule. Saate andmekogust eemaldada kõik soovimatud või ebaolulised andmed. Lisaks saate puuduvatele kohtadele lisada lisateavet. Teist tüüpi puhastus hõlmab tühikute, vigade või dubleerivate faktide eemaldamist.

Andmekogumi andmete puhtuse tagamiseks peate täitma mitmeid toiminguid, nagu kirjete sobitamine, dubleerimine, olemasolevate andmete kvaliteet ja ebatäpsete andmete tuvastamine. Enne andmestiku analüüsiprotsessis kasutamist peab see olema puhas.

Andmete analüüs:

Kui saate puhtad andmed, mis ei sisalda müra ega vigu, võite jätkata analüüsiprotsessiga. Andmeanalüüsi protsessi läbiviimiseks saate kasutada mõnda ülaltoodud analüüsimeetoditest. Seda protsessi nimetatakse ka uurimuslikuks andmeanalüüsiks, kuna see hõlmab täiendavat andmete puhastamist ja andmenõudeid. Kõik need protsessid käivad iteratiivselt, et viia läbi tõhus andmeanalüüsi protsess. Samuti saate kasutada mitmeid andmeanalüüsi tööriistu, mis muudavad tulemuste tõlgendamise ja mõistmise mugavamaks.

Andmete tõlgendamine:

Kui olete andmeanalüüsi protsessi lõpetanud, saate edasi liikuda andmete tõlgendamise faasi. Selles etapis saate vaadata andmeid varasemate andmetulemuste põhjal ja teha järeldusi tulemuste kohta. Enne andmete tõlgendamise faasi liikumist peaksite esmalt läbi viima andmeanalüüsi etapi, kuna selle faasi sisend on andmeanalüüsi etapi tulemus.

Andmete visualiseerimine:

Andmeanalüüsi protsessi viimane etapp on andmete visualiseerimine. See eeldab analüüsitud andmete tulemuste esitamist graafikute, tabelite, diagrammide jms kujul. Sellised graafilised esitused on inimestele kergesti arusaadavad. Visuaalset esitust vaadates saame konkreetse projekti või toote kohta selge ettekujutuse. See kujutab endast andmete kokkuvõtet.

Andmeanalüüsi protsessi eelised:

Andmed mängivad igas ettevõttes või ettevõttes esmast rolli. Nad peavad esitama oma toodete kohta parimad andmed, mis meelitavad kliente neid ostma kohe pärast andmete lugemist. Seega peavad ettevõtted teadma, kuidas andmeanalüüsi protsessi rakendada. Vaatame, kuidas on andmeanalüüsi protsess ettevõtetele või organisatsioonidele kasulik.

Parandab otsustusprotsessi:

Oleme arutanud, et andmeanalüüsi protsessi andmete tõlgendamise etapp kasutab andmeanalüüsi faasi tulemusi. Ja need tulemused tehakse eelmiste andmete põhjal. See võimaldab ettevõtetel teha õigeid ja paremaid otsuseid. Samuti saavad kliendid konkreetsest tootest 360-kraadise ülevaate.

Parandab turundusstrateegiaid:

Kui teate, mida teie kliendid konkreetse tootega seoses vajavad, võimaldab andmeanalüüsi protsess teil oma toodet tõhusalt turundada. Saate teha klientidega koostööd kampaaniate kaudu ja kasutada neid andmeid sihttulemuste parandamiseks.

Täiustatud klienditeenindus:

Andmeanalüüsi eeliseks on ka see, et see võimaldab ettevõtetel parandada kliendisuhteid, hoolitseda nende vajaduste eest ning pakkuda paremaid ja isikupärasemaid teenuseid. See omakorda suurendab ettevõtete tootlikkust ja kasvu.

Tehke kõik toimingud tõhusalt:

Andmeanalüüsi protsessi üks olulisi eeliseid on see, et see aitab ettevõtetel säästa aega ja raha. Kui nad saavad klientide vajadustest selge ülevaate, kulub turundusele vähem raha ja aega. Vähemad kulutused turundusele suurendavad omakorda tulusid.

Järeldus

Andmeanalüüsi protsess hõlmab andmete kogumist, kontrollimist, puhastamist, soovitud vormingusse teisendamist ja mis tahes andmemudeli kasutamist filtreeritud ja teisendatud andmete esitamiseks. Oleme käsitlenud andmeanalüüsi, andmeanalüüsi vajadust, analüüsi põhimõtteid, mitmeid andmeanalüüsi meetodeid, andmeanalüüsi protsessi ning andmeanalüüsi eeliseid ärivaldkonnas. Loodame, et oleme selles artiklis selgitanud kõiki olulisi andmeanalüüsi teemasid.