Hvad er dataanalyse, og hvorfor er det vigtigt?

Hvad er dataanalyse, og hvorfor er det vigtigt?

Verden bliver mere og mere datadrevet, med endeløse mængder data til rådighed til at arbejde med. Store virksomheder som Google og Microsoft bruger data til at træffe beslutninger, men de er ikke de eneste.





Er det vigtigt? Absolut!



Dataanalyse bruges af små virksomheder, detailvirksomheder, inden for medicin og endda i sportens verden. Det er et universelt sprog og vigtigere end nogensinde før. Det virker som et avanceret koncept, men dataanalyse er egentlig kun et par ideer, der omsættes til praksis.





Hvad er dataanalyse?

Dataanalyse er processen med at evaluere data ved hjælp af analytiske eller statistiske værktøjer til at opdage nyttig information. Nogle af disse værktøjer er programmeringssprog som R eller Python. Microsoft Excel er også populær i verden af ​​dataanalyse .

Når data er indsamlet og sorteret ved hjælp af disse værktøjer, fortolkes resultaterne for at træffe beslutninger. Slutresultaterne kan leveres som et resumé eller som en visualisering som et diagram eller en graf.



Processen med at præsentere data i visuel form er kendt som datavisualisering . Datavisualiseringsværktøjer gør jobbet lettere. Programmer som Tableau eller Microsoft Power BI giver dig mange visuals, der kan bringe data til live.

Der er flere dataanalysemetoder, herunder data mining, tekstanalyse og business intelligence.



Hvordan udføres dataanalyse?

Billedkredit: Faithie / Depositphotos

Dataanalyse er et stort emne og kan omfatte nogle af disse trin:



  • Definere mål: Start med at skitsere nogle klart definerede mål. For at få de bedste resultater ud af dataene skal målene være krystalklare.
  • Stil spørgsmål: Find ud af de spørgsmål, du gerne vil have besvaret af dataene. For eksempel kommer røde sportsvogne oftere til ulykker end andre? Find ud af hvilke dataanalyseværktøjer der får det bedste resultat til dit spørgsmål.
  • Dataindsamling: Indsaml data, der er nyttige til at besvare spørgsmålene. I dette eksempel kan data indsamles fra en række forskellige kilder som DMV- eller politiulykkesrapporter, forsikringskrav og hospitalsindlæggelsesoplysninger.
  • Dataskrubning: Rå data kan indsamles i flere forskellige formater med masser af uønskede værdier og rod. Dataene renses og konverteres, så dataanalyseværktøjer kan importere dem. Det er ikke et glamourøst trin, men det er meget vigtigt.
  • Dataanalyse: Importer disse nye rene data til dataanalyseværktøjerne. Disse værktøjer giver dig mulighed for at udforske dataene, finde mønstre og besvare spørgsmål, hvis de er i tvivl. Dette er udbetalingen, det er her du finder resultater!
  • Konklusioner og forudsigelser: Træk konklusioner fra dine data. Disse konklusioner kan opsummeres i en rapport, visuel eller begge dele for at få de rigtige resultater.

Lad os grave lidt dybere i nogle begreber, der bruges i dataanalyse.

Data Mining

Billedkredit: Philippe Put/ Flickr

hvordan man forbedrer grafik på bærbar computer

Data mining er en metode til dataanalyse til at opdage mønstre i store datasæt ved hjælp af statistik, kunstig intelligens og maskinlæring. Målet er at gøre data til forretningsbeslutninger.

Hvad kan du gøre med data mining? Du kan behandle store mængder data for at identificere outliers og udelukke dem fra beslutningstagning. Virksomheder kan lære kundernes indkøbsvaner eller bruge klynger til at finde tidligere ukendte grupper i dataene.

Hvis du bruger e -mail, ser du et andet eksempel på datamining til at sortere din postkasse. E -mail -apps som Outlook eller Gmail bruger dette til at kategorisere dine e -mails som 'spam' eller 'ikke spam'.

Tekstanalyse

Billedkredit: Marc_Smith/ Flickr

Data er ikke kun begrænset til tal, oplysninger kan også komme fra tekstoplysninger.

Tekstanalyse er processen med at finde nyttig information fra tekst. Det gør du ved at behandle rå tekst, gøre den læsbar ved hjælp af dataanalyseværktøjer og finde resultater og mønstre. Dette er også kendt som tekstminedrift.

Excel gør et godt stykke arbejde med dette. Excel har mange formler til at arbejde med tekst, der kan spare dig tid, når du går på arbejde med dataene.

Tekstminedrift kan også indsamle oplysninger fra internettet, en database eller et filsystem. Hvad kan du gøre med denne tekstinformation? Du kan importere e -mail -adresser og telefonnumre for at finde mønstre. Du kan endda finde ordfrekvenser i et dokument.

Business Intelligence

Billedkredit: FutUndBeidl/ Flickr

Business intelligence omdanner data til intelligens, der bruges til at træffe forretningsbeslutninger. Det kan bruges i en organisations strategiske og taktiske beslutningstagning. Det giver virksomheder mulighed for at undersøge tendenser fra indsamlede data og få indsigt fra det.

Business intelligence bruges til at gøre mange ting:

  • Tag beslutninger om produktplacering og priser
  • Identificer nye markeder for produkter
  • Opret budgetter og prognoser, der tjener flere penge
  • Brug visuelle værktøjer såsom varmekort, pivottabeller og geografisk kortlægning til at finde efterspørgslen efter et bestemt produkt

Datavisualisering

Billedkredit: pressmaster/ Depositphotos

Datavisualisering er den visuelle repræsentation af data. I stedet for at præsentere data i tabeller eller databaser, præsenterer du dem i diagrammer og grafer. Det gør komplekse data mere forståelige, for ikke at nævne lettere at se på.

Stigende datamængder genereres af applikationer, du bruger (også kendt som 'tingenes internet'). Mængden af ​​data (kaldet 'big data') er ret massiv. Datavisualisering kan forvandle millioner af datapunkter til simple visuals, der gør det let at forstå.

Der er forskellige måder at visualisere data på:

  • Brug af et datavisualiseringsværktøj som Tableau eller Microsoft Power BI
  • Standard Excel -grafer og diagrammer
  • Interaktive Excel -grafer
  • Til internettet, et værktøj som D3.js bygget ved hjælp af JavaScript

Det visualisering af Google datasæt er et godt eksempel på, hvordan big data visuelt kan styre beslutningstagning.

Dataanalyse i gennemgang

Dataanalyse bruges til at evaluere data med statistiske værktøjer til at finde nyttige oplysninger. Der bruges en række forskellige metoder, herunder data mining, tekstanalyse, business intelligence, kombination af datasæt og datavisualisering.

Power Query -værktøjet i Microsoft Excel er især nyttigt til dataanalyse. Hvis du vil sætte dig ind i det, kan du læse vores guide til at oprette dit første Microsoft Power Query -script.

Del Del Tweet E -mail Sådan får du adgang til Googles indbyggede bobleniveau på Android

Hvis du nogensinde har haft brug for at sikre, at noget er i niveau med en knivspids, kan du nu få et bobleniveau på din telefon på få sekunder.

Læs Næste Relaterede emner
  • Teknologi forklaret
  • Programmering
  • Big Data
  • Dataanalyse
Om forfatteren Anthony Grant(40 artikler udgivet)

Anthony Grant er freelance skribent om programmering og software. Han er en datalogi med stor fokus på programmering, Excel, software og teknologi.

er hotmail det samme som outlook
Mere fra Anthony Grant

Abonner på vores nyhedsbrev

Tilmeld dig vores nyhedsbrev for at få tekniske tips, anmeldelser, gratis e -bøger og eksklusive tilbud!

Klik her for at abonnere