Wat is data-analyse?
Gegevensanalyse wordt gedefinieerd als een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie voor zakelijke besluitvorming te ontdekken. Het doel van data-analyse is om bruikbare informatie uit data te halen en de beslissing te nemen op basis van de data-analyse.
Een eenvoudig voorbeeld van data-analyse is wanneer we een beslissing nemen in ons dagelijks leven door na te denken over wat er de vorige keer is gebeurd of wat er zal gebeuren door voor die specifieke beslissing te kiezen. Dit is niets anders dan ons verleden of toekomst analyseren en op basis daarvan beslissingen nemen. Daarvoor verzamelen we herinneringen aan ons verleden of dromen over onze toekomst. Dat is dus niets anders dan data-analyse. Nu hetzelfde analist doet voor zakelijke doeleinden, wordt Data-analyse genoemd.
In deze tutorial leer je:
- Waarom data-analyse?
- Tools voor gegevensanalyse
- Soorten gegevensanalyse: technieken en methoden
- Gegevensanalyseproces
Waarom data-analyse?
Om uw bedrijf te laten groeien, zelfs om te groeien in uw leven, hoeft u soms alleen maar te analyseren!
Als uw bedrijf niet groeit, moet u terugkijken en uw fouten erkennen en opnieuw een plan maken zonder die fouten te herhalen. En zelfs als uw bedrijf groeit, moet u ernaar uitkijken om het bedrijf verder te laten groeien. Het enige dat u hoeft te doen, is uw bedrijfsgegevens en bedrijfsprocessen analyseren.
Tools voor gegevensanalyse
Gegevensanalysetools maken het voor gebruikers gemakkelijker om gegevens te verwerken en te manipuleren, de relaties en correlaties tussen gegevenssets te analyseren, en het helpt ook om patronen en trends voor interpretatie te identificeren. Hier is een complete lijst met tools die worden gebruikt voor data-analyse in onderzoek.
Soorten gegevensanalyse: technieken en methoden
Er zijn verschillende soorten gegevensanalysetechnieken die gebaseerd zijn op zaken en technologie. De belangrijkste methoden voor gegevensanalyse zijn echter:
- Tekstanalyse
- Statistische analyse
- Diagnostische analyse
- Voorspellende analyse
- Prescriptieve analyse
Tekstanalyse
Tekstanalyse wordt ook wel datamining genoemd. Het is een van de methoden van data-analyse om een patroon in grote datasets te ontdekken met behulp van databases of dataminingtools. Vroeger werden ruwe gegevens omgezet in bedrijfsinformatie. Er zijn Business Intelligence-tools in de markt die worden gebruikt om strategische zakelijke beslissingen te nemen. Over het algemeen biedt het een manier om gegevens te extraheren en te onderzoeken en patronen af te leiden en tenslotte de gegevens te interpreteren.
Statistische analyse
Statistische analyse laat zien "Wat gebeurt er?" door gegevens uit het verleden te gebruiken in de vorm van dashboards. Statistische analyse omvat het verzamelen, analyseren, interpreteren, presenteren en modelleren van gegevens. Het analyseert een set gegevens of een steekproef van gegevens. Er zijn twee categorieën van dit type analyse: beschrijvende analyse en inferentiële analyse.
Beschrijvende analyse
analyseert volledige gegevens of een steekproef van samengevatte numerieke gegevens. Het toont gemiddelde en afwijking voor continue gegevens, terwijl percentage en frequentie voor categorische gegevens.
Inferentiële analyse
analyseert steekproef van volledige gegevens. Bij dit type analyse kunt u verschillende conclusies uit dezelfde gegevens vinden door verschillende steekproeven te selecteren.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyse toont "Waarom is het gebeurd?" door de oorzaak te vinden op basis van het inzicht dat wordt gevonden in statistische analyse. Deze analyse is nuttig om gedragspatronen van gegevens te identificeren. Als er zich een nieuw probleem voordoet in uw bedrijfsproces, kunt u deze analyse onderzoeken om vergelijkbare patronen van dat probleem te vinden. En het kan kansen hebben om soortgelijke voorschriften te gebruiken voor de nieuwe problemen.
Voorspellende analyse
Predictive Analysis laat zien "wat er waarschijnlijk zal gebeuren" door gebruik te maken van eerdere gegevens. Het eenvoudigste voorbeeld van gegevensanalyse is alsof ik vorig jaar twee jurken kocht op basis van mijn spaargeld en als mijn salaris dit jaar het dubbele stijgt, kan ik vier jurken kopen. Maar het is natuurlijk niet zo gemakkelijk omdat je aan andere omstandigheden moet denken, zoals de kans dat de prijzen van kleding dit jaar worden verhoogd of misschien wil je in plaats van jurken een nieuwe fiets kopen, of moet je een huis kopen!
Dus hier doet deze analyse voorspellingen over toekomstige resultaten op basis van huidige of eerdere gegevens. Voorspellingen zijn slechts een schatting. De nauwkeurigheid is gebaseerd op hoeveel gedetailleerde informatie u heeft en hoeveel u erin graaft.
Prescriptieve analyse
Prescriptive Analysis combineert het inzicht van alle voorgaande analyses om te bepalen welke actie moet worden ondernomen bij een huidig probleem of beslissing. De meeste datagedreven bedrijven maken gebruik van prescriptieve analyse omdat voorspellende en beschrijvende analyse niet voldoende zijn om de dataprestaties te verbeteren. Op basis van actuele situaties en problemen analyseren ze de gegevens en nemen ze beslissingen.
Gegevensanalyseproces
Het gegevensanalyseproces is niets anders dan het verzamelen van informatie door een geschikte toepassing of tool te gebruiken waarmee u de gegevens kunt verkennen en er een patroon in kunt vinden. Op basis van die informatie en gegevens kunt u beslissingen nemen of uiteindelijke conclusies trekken.
Data-analyse bestaat uit de volgende fasen:
- Verzamelen van gegevensvereisten
- Gegevensverzameling
- Gegevens opschonen
- Gegevensanalyse
- Data interpretatie
- Data visualisatie
Verzamelen van gegevensvereisten
Allereerst moet u nadenken over waarom u deze data-analyse wilt doen? Alles wat u nodig hebt om het doel of het doel van de analyse van gegevens te achterhalen. U moet beslissen welk type data-analyse u wilde doen! In deze fase moet u beslissen wat u analyseert en hoe u dit meet, u moet begrijpen waarom u onderzoekt en welke maatregelen u moet nemen om deze analyse uit te voeren.
Gegevensverzameling
Na het verzamelen van vereisten, krijgt u een duidelijk beeld van wat u moet meten en wat uw bevindingen zouden moeten zijn. Nu is het tijd om uw gegevens te verzamelen op basis van vereisten. Als u eenmaal uw gegevens heeft verzameld, onthoud dan dat de verzamelde gegevens moeten worden verwerkt of georganiseerd voor analyse. Aangezien u gegevens uit verschillende bronnen heeft verzameld, moet u een logboek bijhouden met een ophaaldatum en de bron van de gegevens.
Gegevens opschonen
Welke gegevens dan ook die worden verzameld, zijn mogelijk niet nuttig of irrelevant voor uw doel van Analyse, daarom moeten ze worden opgeschoond. De verzamelde gegevens kunnen dubbele records, witruimten of fouten bevatten. De gegevens moeten worden opgeschoond en vrij van fouten. Deze fase moet vóór Analyse worden uitgevoerd, omdat op basis van het opschonen van gegevens uw output van Analysis dichter bij uw verwachte resultaat zal liggen.
Gegevensanalyse
Zodra de gegevens zijn verzameld, opgeschoond en verwerkt, zijn ze klaar voor analyse. Terwijl u gegevens manipuleert, kan het zijn dat u over de exacte informatie beschikt die u nodig heeft, of dat u mogelijk meer gegevens moet verzamelen. Tijdens deze fase kunt u gegevensanalysetools en -software gebruiken die u zullen helpen bij het begrijpen, interpreteren en afleiden van conclusies op basis van de vereisten.
Data interpretatie
Na het analyseren van uw gegevens is het eindelijk tijd om uw resultaten te interpreteren. U kunt de manier kiezen om uw gegevensanalyse uit te drukken of te communiceren, ofwel eenvoudig in woorden of misschien in een tabel of diagram. Gebruik vervolgens de resultaten van uw gegevensanalyseproces om te beslissen wat u het beste kunt doen.
Data visualisatie
Datavisualisatie is heel gebruikelijk in uw dagelijkse leven; ze verschijnen vaak in de vorm van grafieken en grafieken. Met andere woorden, gegevens worden grafisch weergegeven, zodat het menselijk brein deze gemakkelijker kan begrijpen en verwerken. Datavisualisatie wordt vaak gebruikt om onbekende feiten en trends te ontdekken. Door relaties te observeren en datasets te vergelijken, kun je een manier vinden om zinvolle informatie te achterhalen.
Overzicht:
- Gegevensanalyse betekent een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie voor zakelijke besluitvorming te ontdekken
- Typen gegevensanalyse zijn tekstanalyse, statistische analyse, diagnostische analyse, voorspellende analyse, prescriptieve analyse
- Gegevensanalyse bestaat uit het verzamelen van gegevensvereisten, gegevensverzameling, gegevensopschoning, gegevensanalyse, gegevensinterpretatie, gegevensvisualisatie