Три снимки на хора, работещи на бюра на настолни компютри и таблети, показващи графики за анализ на данни.

Разбиране на анализа на данни: Ръководство за начинаещи

Преди данните да могат да бъдат използвани да разкажат история, те трябва да преминат през процес, който ги прави използваеми. Разгледайте ролята на анализа на данни във взимането на решения.

Регистрирайте се безплатно Разгледайте Microsoft Excel

Какво представлява анализът на данни?

Анализът на данни е процес на събиране, изчистване и моделиране на данни, за да се разкрият значими прозрения. След това тези данни се включват в отчети, които подпомагат процеса на вземане на стратегически решения.

Научете как

Типове анализ на данни

Има много различни типове анализ на данни. Всеки тип може да се използва, за да отговори на различен въпрос.

Описателен анализ

Описателният анализ се отнася до процеса на анализиране на исторически данни, за да се разберат тенденциите и моделите. Например успех или неуспех за постигане на ключови показатели за производителност като възвръщаемост на инвестициите.

Пример за описателен анализ е генерирането на отчети за предоставяне на общ преглед на продажбите и финансовите данни на организация, предлагащи ценни прозрения за минали дейности и резултати.

Прогнозен анализ

Прогнозният анализ използва исторически данни, за да прогнозира какво може да се случи в бъдеще, като например идентифициране на минали тенденции в данните, за да определи дали има вероятност да се повторят.

Методите включват набор от статистически техники и техники за машинно обучение, включително невронни мрежи, дървета за решенията и регресионен анализ.

Диагностичен анализ

Диагностичният анализ помага да се отговори на въпроси относно причините за определени събития, като разглежда показателите за производителност. Техниките за диагностичен анализ допълват основния описателен анализ.

Като цяло диагностичният анализ включва откриване на аномалии в данните (като неочаквана промяна в метрика), събиране на данни, свързани с тези аномалии, и използване на статистически техники за идентифициране на потенциални обяснения.

Когнитивен анализ

Когнитивният анализ е усъвършенствана форма на анализ на данни, която надхвърля традиционните методи. Този метод използва машинно обучение и обработка на естествен език, за да разбира, разсъждава и да се учи от данните по начин, който наподобява човешките мисловни процеси.

Целта на когнитивния анализ е да симулира мислене, подобно на човешкото, за да предостави по-дълбоки прозрения, да разпознае модели и да направи прогнози.

Предписателен анализ

Предписателният анализ помага да се отговори на въпроси за това какво трябва да се случи след това, за да се постигне определена цел. Използвайки прозрения от предписателния анализ, организациите могат да вземат решения, базирани на данни, в условията на несигурност.

Анализаторите на данни, извършващи предписателен анализ, често разчитат на машинното обучение, за да намерят модели в големи семантични модели и да оценят вероятността за различни резултати.

analyticsText анализ

Текстовият анализ е начин да научим компютрите да разбират човешкия език. Това включва използване на алгоритми и други техники за извличане на информация от големи количества текстови данни, като например публикации в социалните мрежи или визуализации на клиенти.

Анализът на текст помага на анализаторите на данни да разберат какво казват хората, да намерят модели и да получат прозрения, които могат да се използват за вземане на по-добри решения в области като бизнеса, маркетинга и проучването.

Процесът на анализ на данни

Събирането и интерпретирането на данни, така че да могат да се използват при вземане на решения, е подробен процес и изисква систематичен подход. Ето стъпките, които анализът на данни следва:

1. Определете целите си.

Определете ясно целта на вашия анализ. На какъв конкретен въпрос се опитвате да отговорите? Какъв проблем искате да решите? Идентифицирайте основните цели. Това ще ръководи целия процес.
2. Съберете и консолидирайте вашите данни.

Съберете вашите данни от всички подходящи източници, като използвате софтуер за анализ на данни. Уверете се, че данните са представителни и действително покриват променливите, които искате да анализирате.
3. Изберете своите методи аз анализ.

Проучете различните методи за анализ на данни и изберете техниката, която най-добре отговаря на вашите цели. Много безплатни софтуерни решения за анализ на данни предлагат вградени алгоритми и методи за улесняване на този процес на подбор.
4. Изчистете данните си.

Проверете данните си за грешки, липсващи стойности или несъответствия, като използвате функциите за почистване, които вече са вградени във вашия софтуер за анализ на данни. Почистването на данните гарантира точност и надеждност на вашия анализ и е важна част от анализа на данни.
5. Открийте ценни прозрения.

Гмурнете се в данните си, за да разкриете модели, тенденции и връзки. Използвайте статистически методи, алгоритми за машинно обучение или други аналитични техники, които са в съответствие с вашите цели. Тази стъпка трансформира суровите данни в ценни прозрения.
6. Интерпретирайте и визуализирайте резултатите.

Проучете резултатите от вашите анализи, за да разберете техните последици. Свържете тези открития с първоначалните в цели. След това използвайте инструментите за визуализация в безплатния софтуер за анализ на данни, за да представите своите прозрения в по-лесно смилаем формат.
7. Вземете обосновано решение.

Използвайте прозренията, получени от вашия анализ, за да информирате следващите си стъпки. Помислете как тези открития могат да бъдат използвани за подобряване на процесите, оптимизиране на стратегиите или подобряване на цялостната производителност.

Като следват тези стъпки, анализаторите могат систематично да подхождат към големи набори от данни, разбивайки сложността и гарантирайки, че резултатите са приложими за лицата, вземащи решения.

Значението на анализа на данни

Анализът на данни е от решаващо значение, защото помага на хората, вземащи бизнес решения, да разберат информацията, която събират в нашия свят, който все повече се управлява от данни. Представете си, че имате огромна купчина парчета пъзел (данни) и искате да видите голямата картина (прозрения). Анализът на данни е като сглобяването на тези парчета пъзел – превръща тези данни в знания, – за да разкриете кое е важно.
Независимо дали сте човек, който взема бизнес решения и се опитва да разбере предпочитанията на клиентите, или сте учен, изучаващ тенденциите, анализът на данни е важен инструмент, който ни помага да разберем света и да направим информиран избор.

Основни методи на анализ на данни

Има два основни начина за обработка на данни: количествен анализ и качествен анализ.

Човек, който работи на своето настолно устройство, в отворена офис среда

Количествен анализ

Количественият анализ се занимава с числа и измервания (например разглеждане на резултатите от проучване, получени чрез рейтинги). Когато извършвате количествен анализ, ще използвате изключително математически и статистически методи и ще отговаряте на въпроси като „колко“.

Двама души гледат екрана на таблета, показващ документ на Word

Качествен анализ

Качественият анализ е свързан с разбирането на субективното значение зад нечисловите данни. Например, анализиране на отговорите от интервю или разглеждане на снимки, за да разберете емоциите. Качественият анализ търси модели, теми или прозрения и се занимава главно с дълбочината и детайлите.