Vad är dataanalys och varför är det viktigt?

Vad är dataanalys och varför är det viktigt?

Världen blir mer och mer datadriven, med oändliga mängder data tillgängliga att arbeta med. Stora företag som Google och Microsoft använder data för att fatta beslut, men de är inte de enda.





Det är viktigt? Absolut!



Dataanalys används av småföretag, detaljhandelsföretag, inom medicin och till och med inom sportvärlden. Det är ett universellt språk och viktigare än någonsin tidigare. Det verkar som ett avancerat koncept men dataanalys är egentligen bara några idéer som genomförs.





Vad är dataanalys?

Dataanalys är processen för att utvärdera data med hjälp av analytiska eller statistiska verktyg för att upptäcka användbar information. Några av dessa verktyg är programmeringsspråk som R eller Python. Microsoft Excel är också populärt i dataanalysvärlden .

När data har samlats in och sorterats med hjälp av dessa verktyg tolkas resultaten för att fatta beslut. Slutresultaten kan levereras som en sammanfattning eller som en bild som ett diagram eller en graf.



Processen att presentera data i visuell form är känd som datavisualisering . Verktyg för datavisualisering gör jobbet enklare. Program som Tableau eller Microsoft Power BI ger dig många bilder som kan väcka data till liv.

Det finns flera dataanalysmetoder, inklusive data mining, textanalys och business intelligence.



Hur utförs dataanalys?

Bildkredit: Faithie / Depositphotos

Dataanalys är ett stort ämne och kan innehålla några av dessa steg:



  • Definiera mål: Börja med att beskriva några klart definierade mål. För att få ut de bästa resultaten av data bör målen vara kristallklara.
  • Ställer frågor: Räkna ut de frågor du vill ha svar på genom data. Till exempel, råkar röda sportbilar oftare än andra? Ta reda på vilka dataanalysverktyg som får det bästa resultatet för din fråga.
  • Datainsamling: Samla in data som är användbar för att svara på frågorna. I det här exemplet kan data samlas in från en mängd olika källor som DMV eller polisolycksrapporter, försäkringsskador och sjukhusinformation.
  • Dataskrubbning: Raw data kan samlas in i flera olika format, med massor av skräpvärden och skräp. Data rensas och konverteras så att dataanalysverktyg kan importera dem. Det är inte ett glamoröst steg men det är mycket viktigt.
  • Dataanalys: Importera denna nya rena data till dataanalysverktygen. Med dessa verktyg kan du utforska data, hitta mönster och svara på frågor om vad som händer. Det här är utbetalningen, det är här du hittar resultat!
  • Dra slutsatser och göra förutsägelser: Dra slutsatser av dina uppgifter. Dessa slutsatser kan sammanfattas i en rapport, visuell eller båda för att få rätt resultat.

Låt oss gräva lite djupare i några begrepp som används i dataanalys.

Data Mining

Bildkredit: Philippe Put/ Flickr

är det säkert att beställa från aliexpress

Data mining är en metod för dataanalys för att upptäcka mönster i stora datamängder med hjälp av statistik, artificiell intelligens och maskininlärning. Målet är att förvandla data till affärsbeslut.

Vad kan du göra med datamining? Du kan bearbeta stora mängder data för att identifiera avvikelser och utesluta dem från beslutsfattande. Företag kan lära sig kunders köpvanor eller använda kluster för att hitta tidigare okända grupper i data.

Om du använder e -post ser du ett annat exempel på datamining för att sortera din brevlåda. E -postappar som Outlook eller Gmail använder detta för att kategorisera dina e -postmeddelanden som 'skräppost' eller 'inte skräppost'.

Textanalys

Bildkredit: Marc_Smith/ Flickr

Data är inte bara begränsat till siffror, information kan också komma från textinformation.

Textanalys är processen att hitta användbar information från text. Du gör detta genom att bearbeta rå text, göra den läsbar med dataanalysverktyg och hitta resultat och mönster. Detta är också känt som text mining.

Excel gör ett bra jobb med detta. Excel har många formler för att arbeta med text som kan spara tid när du går till jobbet med data.

Textbrytning kan också samla in information från webben, en databas eller ett filsystem. Vad kan du göra med denna textinformation? Du kan importera e -postadresser och telefonnummer för att hitta mönster. Du kan till och med hitta ordfrekvenser i ett dokument.

Business Intelligence

Bildkredit: FutUndBeidl/ Flickr

Business intelligence omvandlar data till intelligens som används för att fatta affärsbeslut. Det kan användas i en organisations strategiska och taktiska beslutsfattande. Det erbjuder ett sätt för företag att undersöka trender från insamlad data och få insikter från det.

Business intelligence används för att göra många saker:

  • Ta beslut om produktplacering och prissättning
  • Identifiera nya marknader för produkten
  • Skapa budgetar och prognoser som tjänar mer pengar
  • Använd visuella verktyg som värmekartor, pivottabeller och geografisk kartläggning för att hitta efterfrågan på en viss produkt

Datavisualisering

Bildkredit: pressmaster/ Depositphotos

Datavisualisering är den visuella representationen av data. I stället för att presentera data i tabeller eller databaser presenterar du den i diagram och grafer. Det gör komplexa data mer begripliga, för att inte tala om lättare att titta på.

Ökande mängder data genereras av program du använder (även känt som 'sakernas internet'). Mängden data (kallad 'big data') är ganska massiv. Datavisualisering kan göra miljontals datapunkter till enkla bilder som gör det lätt att förstå.

Det finns olika sätt att visualisera data:

  • Med hjälp av ett datavisualiseringsverktyg som Tableau eller Microsoft Power BI
  • Standard Excel -diagram och diagram
  • Interaktiva Excel -grafer
  • För webben, ett verktyg som D3.js byggt med JavaScript

De visualisering av Googles datamängder är ett bra exempel på hur stora data visuellt kan styra beslutsfattande.

Dataanalys i granskning

Dataanalys används för att utvärdera data med statistiska verktyg för att upptäcka användbar information. En mängd olika metoder används, inklusive datavinning, textanalys, business intelligence, kombination av datamängder och datavisualisering.

Power Query -verktyget i Microsoft Excel är särskilt användbart för dataanalys. Om du vill bekanta dig med det, läs vår guide för att skapa ditt första Microsoft Power Query -skript.

Dela med sig Dela med sig Tweet E-post Så här får du tillgång till Googles inbyggda bubblanivå på Android

Om du någonsin har behövt se till att något är i nivå med en nypa, kan du nu få en bubbelnivå på din telefon på några sekunder.

Läs Nästa Relaterade ämnen
  • Teknik förklaras
  • Programmering
  • Big Data
  • Dataanalys
Om författaren Anthony Grant(40 artiklar publicerade)

Anthony Grant är frilansande skribent som täcker programmering och programvara. Han är en datavetenskap som är inriktad på programmering, Excel, programvara och teknik.

användare är alltid medvetna om deras dator eller mobila enhet är skadad.
Mer från Anthony Grant

Prenumerera på vårt nyhetsbrev

Gå med i vårt nyhetsbrev för tekniska tips, recensioner, gratis e -böcker och exklusiva erbjudanden!

Klicka här för att prenumerera