Какво е анализ на данните и защо е важен?

Какво е анализ на данните и защо е важен?

Светът става все по-управляван от данни, с безкрайни количества данни, с които да се работи. Големи компании като Google и Microsoft използват данни за вземане на решения, но не са единствените.





Важно ли е? Абсолютно!



Анализът на данни се използва от малки предприятия, компании за търговия на дребно, в медицината и дори в света на спорта. Това е универсален език и по -важен от всякога. Изглежда като усъвършенствана концепция, но анализът на данните всъщност е само няколко идеи, приложени на практика.





Какво е анализ на данни?

Анализът на данни е процесът на оценка на данните с помощта на аналитични или статистически инструменти за откриване на полезна информация. Някои от тези инструменти са езици за програмиране като R или Python. Microsoft Excel също е популярен в света на анализа на данни .

След като данните се събират и сортират с помощта на тези инструменти, резултатите се интерпретират за вземане на решения. Крайните резултати могат да бъдат представени като обобщение или като визуално изображение като диаграма или графика.



Процесът на представяне на данни във визуална форма е известен като визуализация на данни . Инструментите за визуализация на данни улесняват работата. Програми като Tableau или Microsoft Power BI ви дават много визуализации, които могат да оживят данни.

Има няколко метода за анализ на данни, включително извличане на данни, текстов анализ и бизнес разузнаване.



Как се извършва анализ на данни?

Кредит на изображението: Faithie / Depositphotos

Анализът на данни е голяма тема и може да включва някои от следните стъпки:



  • Определяне на цели: Започнете, като очертаете някои ясно определени цели. За да получите най -добри резултати от данните, целите трябва да са кристално ясни.
  • Поставяне на въпроси: Разберете въпросите, на които бихте искали да отговорите чрез данните. Например, червените спортни автомобили попадат ли в инциденти по -често от други? Разберете кои инструменти за анализ на данни ще получат най -добрия резултат за вашия въпрос.
  • Събиране на данни: Съберете данни, които са полезни за отговорите на въпросите. В този пример данните могат да бъдат събрани от различни източници като DMV или полицейски доклади за инциденти, застрахователни искове и данни за хоспитализация.
  • Почистване на данни: Суровите данни могат да се събират в няколко различни формата, с много ненужни стойности и претрупване. Данните се почистват и конвертират, така че инструментите за анализ на данни могат да ги импортират. Това не е бляскава стъпка, но е много важна.
  • Анализ на данни: Импортирайте тези нови чисти данни в инструментите за анализ на данни. Тези инструменти ви позволяват да проучите данните, да намерите модели и да отговорите на въпросите „ако“. Това е изплащането, тук ще намерите резултати!
  • Правене на заключения и прогнози: Направете изводи от вашите данни. Тези заключения могат да бъдат обобщени в доклад, визуален или и в двата, за да се получат правилните резултати.

Нека да се задълбочим малко в някои концепции, използвани при анализа на данните.

Извличане на данни

Снимка: Philippe Put/ Flickr

как да сдвоите airpods с android

Извличането на данни е метод за анализ на данни за откриване на модели в големи масиви от данни, използващи статистика, изкуствен интелект и машинно обучение. Целта е данните да се превърнат в бизнес решения.

Какво можете да направите с извличането на данни? Можете да обработвате големи количества данни, за да идентифицирате отклонения и да ги изключите от вземането на решения. Бизнесът може да научи навиците на купуване на клиенти или да използва клъстериране, за да намери неизвестни досега групи в данните.

Ако използвате имейл, ще видите друг пример за извличане на данни за сортиране на вашата пощенска кутия. Имейл приложения като Outlook или Gmail използват това, за да категоризират имейлите ви като „спам“ или „не спам“.

Анализ на текст

Кредит на изображението: Marc_Smith/ Flickr

Данните не са ограничени само до числа, информацията може да дойде и от текстова информация.

Анализът на текст е процесът на намиране на полезна информация от текста. Правите това, като обработвате необработен текст, правите го четим чрез инструменти за анализ на данни и намирате резултати и модели. Това е известно още като извличане на текст.

Excel върши чудесна работа с това. Excel има много формули за работа с текст, които могат да ви спестят време, когато отидете на работа с данните.

Извличането на текст може също да събира информация от мрежата, база данни или файлова система. Какво можете да направите с тази текстова информация? Можете да импортирате имейл адреси и телефонни номера, за да намерите шаблони. Можете дори да намерите честоти на думи в документ.

Бизнес разузнаване

Кредит на изображението: FutUndBeidl/ Flickr

Бизнес разузнаването трансформира данните в разузнавателна информация, използвана за вземане на бизнес решения. Може да се използва при вземане на стратегически и тактически решения на организацията. Той предлага начин на компаниите да изследват тенденциите от събраните данни и да получат информация от тях.

Бизнес разузнаването се използва за извършване на много неща:

  • Вземете решения относно позиционирането на продуктите и ценообразуването
  • Определете нови пазари за продукти
  • Създавайте бюджети и прогнози, които печелят повече пари
  • Използвайте визуални инструменти като топлинни карти, обобщени таблици и географско картографиране, за да намерите търсенето на определен продукт

Визуализация на данни

Кредит на изображението: pressmaster/ Depositphotos

Визуализацията на данни е визуалното представяне на данните. Вместо да представяте данни в таблици или бази данни, вие ги представяте в диаграми и графики. Това прави сложните данни по -разбираеми, да не говорим за по -лесни за разглеждане.

Все повече данни се генерират от приложения, които използвате (известен също като „Интернет на нещата“). Количеството данни (наричано „големи данни“) е доста масивна. Визуализацията на данни може да превърне милиони точки от данни в прости визуализации, които улесняват разбирането.

Има различни начини за визуализиране на данните:

  • Използване на инструмент за визуализация на данни като Tableau или Microsoft Power BI
  • Стандартни графики и диаграми на Excel
  • Интерактивни графики в Excel
  • За мрежата инструмент като D3.js създаден с помощта на JavaScript

The визуализация на набори от данни на Google е чудесен пример за това как големите данни могат визуално да ръководят вземането на решения.

Анализ на данните в преглед

Анализът на данни се използва за оценка на данните със статистически инструменти за откриване на полезна информация. Използват се различни методи, включително извличане на данни, анализ на текст, бизнес разузнаване, комбиниране на набори от данни и визуализация на данни.

Инструментът Power Query в Microsoft Excel е особено полезен за анализ на данни. Ако искате да се запознаете с него, прочетете нашето ръководство, за да създадете първия си скрипт на Microsoft Power Query.

Дял Дял Туит електронна поща Как да получите достъп до вграденото ниво на балон на Google в Android

Ако някога сте имали нужда да се уверите, че нещо е на ниво, сега можете да получите ниво на балончета на телефона си за секунди.

Прочетете Напред Свързани теми
  • Обяснена технология
  • Програмиране
  • Голяма информация
  • Анализ на данни
За автора Антъни Грант(40 статии са публикувани)

Антъни Грант е писател на свободна практика, занимаващ се с програмиране и софтуер. Той е специалист по компютърни науки, занимаващ се с програмиране, Excel, софтуер и технологии.

не получавате имейли в outlook 2016
Още от Антъни Грант

Абонирайте се за нашия бюлетин

Присъединете се към нашия бюлетин за технически съвети, рецензии, безплатни електронни книги и изключителни оферти!

Щракнете тук, за да се абонирате