Analisi dei dati: una guida per principianti
Prima che i dati possano essere impiegati per raccontare una storia, devono essere sottoposti a un processo per renderli utilizzabili. Scopri il ruolo dell’analisi dei dati nel processo decisionale.
Che cos’è l’analisi dei dati?
L’analisi dei dati è il processo che raccoglie, pulisce e modella i dati per rivelare informazioni dettagliate. Questi dati vengono successivamente assemblati in report per agevolare il processo strategico decisionale.
Tipi di analisi dei dati
Esistono diversi tipi di analisi dei dati, ciascuno dei quali può essere usato per rispondere a una domanda diversa.
Analisi descrittiva
L’analisi descrittiva consiste nello studio dei dati storici per comprendere tendenze e schemi, ad esempio i successi e gli errori per ottenere gli indicatori principali relativi alle prestazioni, come il ritorno sugli investimenti.
Un esempio di analisi descrittiva è la generazione di report per fornire a un’organizzazione una panoramica delle sue vendite e dei suoi dati finanziari, offrendo così informazioni dettagliate preziose sulle attività e sui risultati passati.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva usa i dati storici per prevedere che cosa potrebbe accadere in futuro. Ad esempio, identifica le tendenze passate nei dati per stabilire la probabilità che possano ripetersi.
Questo tipo di analisi impiega una serie di tecniche di statistica e di machine learning, tra cui reti neurali, alberi decisionali e analisi di regressione.
Analisi diagnostica
L’analisi diagnostica studia gli indicatori delle prestazioni per aiutare a capire le cause che hanno scatenato determinati eventi. Le tecniche di analisi diagnostica sono complementari a quelle dell’analisi descrittiva di base.
In generale, l’analisi diagnostica comporta l’individuazione di anomalie nei dati (come cambiamenti imprevisti in una metrica), la raccolta di dati relativi a tali anomalie e l’uso di tecniche di statistica per identificare possibili spiegazioni.
Analisi cognitiva
L’analisi cognitiva è una forma sofisticata di studio dei dati che va oltre i metodi tradizionali. Questo metodo usa il machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere i dati, riflettere su e imparare da loro in un modo simile a quello del ragionamento umano.
L’obiettivo dell’analisi cognitiva è simulare il ragionamento umano per fornire informazioni dettagliate più profonde, riconoscere gli schemi ed elaborare previsioni.
Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva aiuta a capire gli eventi che devono verificarsi per poter raggiungere un determinato obiettivo. Utilizzando le informazioni dettagliate dell’analisi prescrittiva, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati nonostante le incertezze.
Chi esegue l'analisi prescrittiva spesso si affida al machine learning per individuare gli schemi in modelli semantici di grandi dimensioni e stimare la probabilità di vari risultati.
Analisi del testo
L’analisi del testo è un metodo che insegna ai computer a comprendere la lingua umana. Comporta l’uso di algoritmi e altre tecniche per estrarre informazioni da set di dati testuali di grandi dimensioni, come post sui social media o anteprime per i clienti.
L’analisi del testo aiuta chi studia i dati a comprendere il senso di ciò che dicono le persone, individuare schemi e ottenere informazioni dettagliate da usare per prendere decisioni migliori in vari settori, come quello del business, del marketing e della ricerca.
Il processo di analisi dei dati
Le operazioni di raccolta e interpretazioni di dati per poterli usare nel processo decisionale sono complesse e richiedono un metodo sistematico. Queste sono le fasi seguite dagli analisti:
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1. Definizione obiettivi.
L’analista deve definire chiaramente lo scopo dell’analisi. Qual è la domanda specifica a cui rispondere? Qual è il problema da risolvere? Identificare gli obiettivi principali è fondamentale perché saranno questi a guidare tutto il processo.
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2. Raccolta e consolidamento dati.
L’analista raccoglie i dati da tutte le fonti pertinenti utilizzando il software di analisi dei dati. Deve assicurarsi che i dati siano rappresentativi e che comprendano effettivamente le variabili da analizzare.
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3. Selezione metodi di analisi.
L’analista studia i vari metodi di analisi e seleziona quelli più idonei agli obiettivi. Molti software di analisi dei dati gratuiti offrono algoritmi e metodi integrati per facilitare questa selezione.
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4. Pulizia dei dati.
Questa è una fase di controllo in cui l’analista usa le funzioni di pulizia già integrate nel software di analisi dei dati per trovare errori, valori mancanti o incoerenze. La pulizia dei dati garantisce l’accuratezza e l’affidabilità dell’analisi ed è una fase importante del processo.
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5. Individuazione di informazioni dettagliate preziose.
L’analista inizia a studiare i dati per individuare schemi, tendenze e relazioni. Questa fase comporta l’uso di metodi di statistica, algoritmi di machine learning o altre tecniche analitiche idonee agli obiettivi prefissati. Avviene la trasformazione dei dati non elaborati in informazioni dettagliate preziose.
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6. Interpretazione e visualizzazione dei risultati.
Questa è la fase in cui l’analista esamina i risultati delle analisi per comprendere le relative implicazioni. Innanzitutto, connette i risultati agli obiettivi iniziali. Poi usa gli strumenti di visualizzazione integrati nel software di analisi dei dati gratuito per presentare le informazioni dettagliate in un formato più comprensibile.
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7. Presa di una decisione basata su informazioni aggiornate.
A questo punto, l’analista può utilizzare le informazioni dettagliate ottenute dall’analisi per affrontare le fasi successive con maggiore consapevolezza. Pensa a come poter utilizzare i risultati per migliorare i processi, ottimizzare le strategie o le prestazioni generali.
Seguendo questi passaggi, l’analista riesce a trattare i set di dati ampi in modo sistematico, scomponendo le complessità e garantendo che i risultati siano perseguibili per i decision maker.
L’importanza dell'analisi dei dati
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L’analisi dei dati è fondamentale perché aiuta i decision maker aziendali a comprendere il senso delle informazioni che raccolgono in un mondo sempre più basato sui dati. Immagina di avere una montagna di pezzi di puzzle (i dati) e di voler vedere l’immagine finale (le informazioni dettagliate). L’analisi dei dati è come mettere insieme i pezzi di questo puzzle (cioè trasformare i dati in conoscenza) per rivelare ciò che è importante.
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È uno strumento importante che consente ai decision marker aziendali di comprendere il senso delle preferenze dei clienti o agli scienziati di studiare le tendenze, aiutando a capire il mondo e a prendere decisioni consapevoli.
Metodi principali di analisi dei dati
Analisi quantitativa
L’analisi quantitativa si occupa di numeri e misurazioni (ad esempio, comporta lo studio dei risultati dei sondaggi acquisiti attraverso le valutazioni). Prevede di usare metodi esclusivamente matematici e statistici e di rispondere a domande come “quanto” o “quanti”.
Analisi qualitativa
L’analisi qualitativa consiste nello studio del significato soggettivo che si nasconde dietro i dati non numerici. Ad esempio, richiede di analizzare le risposte di un’intervista o di osservare delle immagini per comprendere le emozioni. Questo tipo di analisi serve a scovare schemi, temi o informazioni dettagliate, e consente principalmente di esplorare in profondità e i dettagli.
Soluzioni e risorse di analisi dei dati
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Trasforma i dati in informazioni dettagliate pratiche e visualizza facilmente i risultati.
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