Ce este analiza datelor și de ce este importantă?

Lumea devine din ce în ce mai mult bazată pe date, cu cantități nesfârșite de date disponibile pentru a lucra. Companiile mari precum Google și Microsoft folosesc date pentru a lua decizii, dar nu sunt singurele.

Este important? Absolut!

Analiza datelor este utilizată de întreprinderile mici, companiile de retail, în medicină și chiar în lumea sportului. Este un limbaj universal și mai important ca niciodată. Pare un concept avansat, dar analiza datelor este de fapt doar câteva idei puse în practică.

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este procesul de evaluare a datelor folosind instrumente analitice sau statistice pentru a descoperi informații utile. Unele dintre aceste instrumente sunt limbaje de programare precum R sau Python. Microsoft Excel este, de asemenea, popular în lumea analizei de date .

Odată ce datele sunt colectate și sortate folosind aceste instrumente, rezultatele sunt interpretate pentru a lua decizii. Rezultatele finale pot fi furnizate sub forma unui rezumat sau ca un aspect vizual, precum un grafic sau un grafic.

Procesul de prezentare a datelor în formă vizuală este cunoscut sub numele de vizualizarea datelor . Instrumentele de vizualizare a datelor facilitează munca. Programe precum Tableau sau Microsoft Power BI vă oferă multe elemente vizuale care pot da viață datelor.

Există mai multe metode de analiză a datelor, inclusiv extragerea datelor, analiza textului și business intelligence.

Cum se efectuează analiza datelor?

Credit de imagine: Faithie / Depositphotos

Analiza datelor este un subiect important și poate include unii dintre acești pași:

Obiective definitorii: Începeți prin conturarea unor obiective clar definite. Pentru a obține cele mai bune rezultate din date, obiectivele ar trebui să fie clare.
Întrebări de poziționare: Aflați întrebările la care ați dori să vă răspundă datele. De exemplu, mașinile sport roșii intră în accidente mai des decât altele? Aflați ce instrumente de analiză a datelor vor obține cel mai bun rezultat pentru întrebarea dvs.
Colectare de date: Colectați date utile pentru a răspunde la întrebări. În acest exemplu, datele ar putea fi colectate dintr-o varietate de surse, cum ar fi DMV sau rapoarte de accidente de poliție, daune de asigurare și detalii de spitalizare.
Spălarea datelor: Datele brute pot fi colectate în mai multe formate diferite, cu o mulțime de valori nedorite și dezordine. Datele sunt curățate și convertite astfel încât instrumentele de analiză a datelor să le poată importa. Nu este un pas plin de farmec, dar este foarte important.
Analiza datelor: Importați aceste noi date curate în instrumentele de analiză a datelor. Aceste instrumente vă permit să explorați datele, să găsiți modele și să răspundeți la întrebări de tipul „dacă”. Aceasta este recompensa, aici găsiți rezultate!
Tragerea concluziilor și efectuarea de predicții: Trageți concluzii din datele dvs. Aceste concluzii pot fi rezumate într-un raport, vizual sau ambele pentru a obține rezultatele corecte.

Să aprofundăm puțin mai mult unele concepte utilizate în analiza datelor.

Exploatarea datelor

Credit de imagine: Philippe Put / Flickr

este compatibil ps4 cu jocurile ps3

Exploatarea datelor este o metodă de analiză a datelor pentru descoperirea tiparelor în seturi mari de date folosind statistici, inteligență artificială și învățare automată. Scopul este de a transforma datele în decizii de afaceri.

Ce puteți face cu data mining? Puteți procesa cantități mari de date pentru a identifica valorile aberante și a le exclude de la luarea deciziilor. Întreprinderile pot învăța obiceiurile de cumpărare ale clienților sau pot folosi clusterizarea pentru a găsi grupuri necunoscute anterior în cadrul datelor.

Dacă utilizați e-mailul, vedeți un alt exemplu de extragere a datelor pentru a vă sorta căsuța poștală. Aplicațiile de e-mail precum Outlook sau Gmail folosesc acest lucru pentru a vă clasifica e-mailurile ca „spam” sau „nu spam”.

Analize text

Credit de imagine: Marc_Smith / Flickr

Datele nu se limitează doar la numere, informațiile pot proveni și din informații text.

Analiza textului este procesul de a găsi informații utile din text. Faceți acest lucru procesând textul brut, făcându-l lizibil prin instrumentele de analiză a datelor și găsind rezultate și modele. Acest lucru este, de asemenea, cunoscut sub numele de extragere de text.

Excel face o treabă excelentă cu asta. Excel are multe formule pentru a lucra cu text, care vă pot economisi timp când mergeți la lucru cu datele.

Exploatarea textului poate colecta, de asemenea, informații de pe web, o bază de date sau un sistem de fișiere. Ce puteți face cu aceste informații text? Puteți importa adrese de e-mail și numere de telefon pentru a găsi modele. Puteți găsi chiar și frecvențe ale cuvintelor într-un document.

Business Intelligence

Credit de imagine: FutUndBeidl / Flickr

Business intelligence transformă datele în informații utilizate pentru a lua decizii de afaceri. Poate fi utilizat în luarea deciziilor strategice și tactice ale unei organizații. Oferă companiilor o modalitate de a examina tendințele din datele colectate și de a obține informații de la acestea.

Business intelligence este folosit pentru a face o mulțime de lucruri:

Luați decizii cu privire la plasarea produsului și la stabilirea prețurilor
Identificați piețe noi pentru produs
Creați bugete și prognoze care fac mai mulți bani
Utilizați instrumente vizuale precum hărți de căldură, tabele pivot și cartografiere geografică pentru a găsi cererea pentru un anumit produs

Vizualizarea datelor

Credit imagine: pressmaster / Depositphotos

Vizualizarea datelor este reprezentarea vizuală a datelor. În loc să prezentați date în tabele sau baze de date, le prezentați în diagrame și grafice. Face datele mai complexe mai ușor de înțeles, ca să nu mai vorbim mai ușor de privit.

Cantități tot mai mari de date sunt generate de aplicațiile pe care le utilizați (cunoscut și sub numele de „Internetul obiectelor”). Cantitatea de date (denumită „date mari”) este destul de masiv. Vizualizarea datelor poate transforma milioane de puncte de date în imagini simple care o fac ușor de înțeles.

Există diferite moduri de a vizualiza datele:

Utilizarea unui instrument de vizualizare a datelor precum Tableau sau Microsoft Power BI
Grafice și diagrame Excel standard
Grafice interactive Excel
Pentru web, un instrument ca D3.js construit folosind JavaScript

The vizualizarea seturilor de date Google este un exemplu excelent al modului în care datele mari pot ghida vizual luarea deciziilor.

Analiza datelor în revizuire

Analiza datelor este utilizată pentru a evalua datele cu instrumente statistice pentru a descoperi informații utile. Se utilizează o varietate de metode, inclusiv extragerea datelor, analiza textului, business intelligence, combinarea seturilor de date și vizualizarea datelor.

Instrumentul Power Query din Microsoft Excel este util în special pentru analiza datelor. Dacă doriți să vă familiarizați cu acesta, citiți ghidul nostru pentru a crea primul dvs. script Microsoft Power Query.

Acțiune Acțiune Tweet E-mail Cum se accesează nivelul încorporat Google cu bule pe Android

Dacă ați avut vreodată nevoie să vă asigurați că ceva este la nivel într-o ciupire, acum puteți obține un nivel de bule pe telefonul dvs. în câteva secunde.

Citiți în continuare Subiecte asemănătoare

Tehnologie explicată
Programare
Date mare
Analiza datelor

Despre autor Anthony Grant(40 de articole publicate)

Anthony Grant este un scriitor independent care acoperă programare și software. Este un specialist în informatică care se ocupă de programare, Excel, software și tehnologie.

cum să faci telefonul să pară mai cool

Mai multe de la Anthony Grant

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Alăturați-vă newsletter-ului pentru sfaturi tehnice, recenzii, cărți electronice gratuite și oferte exclusive!

Faceți clic aici pentru a vă abona