Шта је анализа података и зашто је важна?

Шта је анализа података и зашто је важна?

Свет постаје све више вођен подацима, са бескрајним количинама података на располагању за рад. Велике компаније попут Гоогле -а и Мицрософт -а користе податке за доношење одлука, али нису једине.





Да ли је важно? Апсолутно!



Анализу података користе мала предузећа, малопродајна предузећа, медицина, па чак и у свету спорта. То је универзални језик и важнији је него икада раније. Чини се као напредан концепт, али анализа података је заправо само неколико идеја спроведених у дело.





Шта је анализа података?

Анализа података је процес вредновања података помоћу аналитичких или статистичких алата за откривање корисних информација. Неки од ових алата су програмски језици попут Р или Питхон. Мицрософт Екцел је такође популаран у свету аналитике података .

Када се подаци прикупе и сортирају помоћу ових алата, резултати се тумаче ради доношења одлука. Крајњи резултати могу се испоручити као сажетак или као визуелни приказ попут графикона или графикона.



Процес представљања података у визуелном облику познат је као визуализација података . Алати за визуализацију података олакшавају посао. Програми као што су Таблеау или Мицрософт Повер БИ пружају вам много визуелних података који могу оживети податке.

Постоји неколико метода анализе података, укључујући рударство података, анализу текста и пословну интелигенцију.



Како се врши анализа података?

Кредит за слику: Фаитхие / Депоситпхотос

Анализа података је велика тема и може укључивати неке од ових корака:



  • Дефинисање циљева: Почните тако што ћете изложити неке јасно дефинисане циљеве. Да би се из података извукли најбољи резултати, циљеви би требали бити кристално јасни.
  • Постављају питања: Одредите питања на која бисте желели да одговорите подацима. На пример, да ли црвени спортски аутомобили чешће од других улазе у несреће? Откријте који ће алати за анализу података дати најбољи резултат за ваше питање.
  • Прикупљање података: Прикупите податке који су корисни за одговарање на питања. У овом примеру, подаци се могу прикупити из различитих извора, као што су ДМВ или полицијски извештаји о несрећама, потраживања осигурања и детаљи о хоспитализацији.
  • Чишћење података: Сирови подаци могу бити прикупљени у неколико различитих формата, са пуно нежељених вредности и нереда. Подаци се чисте и претварају тако да их алати за анализу података могу увести. То није гламурозан корак, али је веома важан.
  • Анализа података: Увезите ове нове чисте податке у алате за анализу података. Ови алати вам омогућавају да истражите податке, пронађете обрасце и одговорите на питања шта ако. Ово је исплата, овде ћете пронаћи резултате!
  • Извођење закључака и предвиђање: Извуците закључке из својих података. Ови закључци се могу сажети у извештај, визуелни или у оба, како би се добили прави резултати.

Хајде да мало дубље уђемо у неке концепте који се користе у анализи података.

Претрага података

Кредит за слику: Пхилиппе Пут/ Флицкр

како могу да пронађем све налоге веб локација који су повезани са мојом адресом е -поште?

Дата мининг је метода анализе података за откривање образаца у великим скуповима података користећи статистику, вештачку интелигенцију и машинско учење. Циљ је претварање података у пословне одлуке.

Шта можете учинити са рударењем података? Можете обрадити велике количине података како бисте идентификовали одступања и искључили их из доношења одлука. Предузећа могу научити куповне навике купаца или користити кластерирање да пронађу раније непознате групе унутар података.

Ако користите е -пошту, видећете још један пример рударења података за сортирање поштанског сандучета. Апликације е -поште као што су Оутлоок или Гмаил користе ово за категоризацију ваших порука е -поште као „непожељне“ или „непожељне“.

Аналитика текста

Кредит за слику: Марц_Смитх/ Флицкр

Подаци нису ограничени само бројевима, информације могу доћи и из текстуалних информација.

Аналитика текста је процес проналажења корисних информација из текста. То радите тако што обрађујете необрађени текст, чинећи га читљивим помоћу алата за анализу података и проналазећи резултате и обрасце. Ово је такође познато као рударење текста.

Екцел са овим одлично ради. Екцел има много формула за рад са текстом које вам могу уштедети време када идете на посао са подацима.

Рударење текста такође може прикупљати информације са веба, базе података или датотечног система. Шта можете учинити са овим текстуалним подацима? Можете да увезете адресе е -поште и телефонске бројеве да бисте пронашли обрасце. У документу можете чак пронаћи фреквенцију речи.

Пословна интелигенција

Кредит за слику: ФутУндБеидл/ Флицкр

Пословна интелигенција претвара податке у обавештајне податке који се користе за доношење пословних одлука. Може се користити у стратешким и тактичким одлукама организације. Он нуди начин компанијама да испитају трендове из прикупљених података и добију увид у њих.

Пословна интелигенција се користи за многе ствари:

  • Доносите одлуке о пласману производа и ценама
  • Идентификујте нова тржишта производа
  • Креирајте буџете и предвиђања која ће зарадити више новца
  • Користите визуелне алате као што су топлотне карте, изведене табеле и географско мапирање да бисте пронашли потражњу за одређеним производом

Визуализација података

Кредит за слику: прессмастер/ Депоситпхотос

Визуелизација података је визуелни приказ података. Уместо да податке приказујете у табелама или базама података, ви их приказујете у графиконима и графиконима. То чини сложене податке разумљивијим, да не помињемо да их је лакше погледати.

Све веће количине података генеришу апликације које користите (познат и као „Интернет ствари“). Количина података (назива се „велики подаци“) је прилично масиван. Визуелизација података може претворити милионе тачака података у једноставне визуале који олакшавају разумевање.

Постоје различити начини визуализације података:

  • Коришћење алата за визуализацију података као што је Таблеау или Мицрософт Повер БИ
  • Стандардни Екцел графикони и графикони
  • Интерактивни Екцел графикони
  • За веб, алат попут Д3.јс направљен помоћу ЈаваСцрипт -а

Тхе визуализација Гоогле скупова података је одличан пример како велики подаци могу визуелно водити доношење одлука.

Анализа података у прегледу

Анализа података се користи за процену података помоћу статистичких алата за откривање корисних информација. Користе се различите методе, укључујући рударство података, аналитику текста, пословну интелигенцију, комбиновање скупова података и визуализацију података.

Алат Повер Куери у програму Мицрософт Екцел посебно је користан за анализу података. Ако желите да се упознате са њим, прочитајте наш водич за креирање прве Мицрософт Повер Куери скрипте.

Објави Објави Твеет Емаил Како приступити Гоогле-овом уграђеном нивоу облачића на Андроиду

Ако сте икада морали да се уверите да је нешто у равни, сада можете да добијете ниво облачића на телефону за неколико секунди.

Прочитајте следеће Повезане теме
  • Објашњена технологија
  • Програмирање
  • Велики података
  • Анализа података
О аутору Антхони Грант(Објављено 40 чланака)

Антхони Грант је слободни писац који се бави програмирањем и софтвером. Он се бави рачунарством и бави се програмирањем, Екцелом, софтвером и технологијом.

телефон није успео да добије ИП адресу
Више од Антхонија Гранта

Претплатите се на наш билтен

Придружите се нашем билтену за техничке савете, критике, бесплатне е -књиге и ексклузивне понуде!

Кликните овде да бисте се претплатили