Trei fotografii cu persoane care lucrează la birou pe computere desktop și tablete care afișează grafice cu analiza datelor.

Să înțelegem analiza datelor: Ghidul începătorului

Înainte ca datele să poată fi folosite pentru a spune o poveste, acestea trebuie să parcurgă un proces care le face utilizabile. Explorați rolul analizei datelor în luarea deciziilor.

Înregistrați-vă gratuit Explorați Microsoft Excel

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor este procesul de colectare, curățare și modelare a datelor pentru a descoperi detalii relevante. Apoi, aceste date sunt transformate în rapoarte ce susțin procesul de luare a deciziilor strategice.

Aflați cum

Tipuri de analiză a datelor

Există multe tipuri diferite de analiză a datelor. Fiecare tip poate fi utilizat pentru a răspunde la diverse întrebări.

Analiză descriptivă

Analiza descriptivă se referă la procesul de analiză a datelor istorice pentru a înțelege tendințele și modelele. De exemplu, reușita sau nereușita atingerii unor indicatori de performanță cheie precum rezultatul din investiție.

Un exemplu de analiză descriptivă îl reprezintă generarea de rapoarte pentru a furniza o prezentare generală a vânzărilor și a datelor financiare ale unei organizații, care oferă detalii prețioase despre activitățile trecute și rezultate.

Analiză predictivă

Analiza predictivă utilizează datele istorice pentru a ajuta la prognozarea unor posibile evenimente viitoare, cum ar fi identificarea tendințelor din trecut pentru a determina dacă este probabil să se repete.

Printre metode se numără o gamă de tehnici statistice și de învățare programată, inclusiv rețele neuronale, arbori de decizie și analiză regresivă.

Analiză de diagnoză

Analiza de diagnoză vă ajută să răspundeți la întrebări despre ce anume a cauzat anumite evenimente, privind indicatorii de performanță. Tehnicile de analiză de diagnoză completează analiza descriptivă de bază.

În general, analiza de diagnoză implică identificarea anomaliilor din date (cum ar fi o modificare neașteptată a unui indicator), colectarea datelor privind aceste anomalii și utilizarea tehnicilor statistice pentru a identifica posibile explicații.

Analiză cognitivă

Analiza cognitivă este o formă sofisticată de analiză a datelor care merge dincolo de metodele tradiționale. Această metodă folosește învățarea programată și procesarea limbajului natural pentru a înțelege, a raționa și a învăța din date într-un mod asemănător proceselor de gândire umane.

Scopul analizei cognitive este să simuleze gândirea umană astfel încât să ofere detalii mai amănunțite, să recunoască modele și să facă previziuni.

Analiză prescriptivă

Analiza prescriptivă vă ajută să răspundeți la întrebări despre ce anume trebuie să se întâmple pentru a atinge un anumit obiectiv sau o țintă. Folosind detalii din analiza prescriptivă, organizațiile pot lua decizii determinate de date atunci când se confruntă cu incertitudini.

Deseori, analiștii de date care fac analiză predictivă se bazează pe învățarea programată pentru a găsi tipare în modelele semantice de mari dimensiuni și pentru a estima probabilitatea diverselor rezultate.

Analiză de text

Analiza de text este o modalitate de a învăța calculatoarele să înțeleagă limbajul uman. Aceasta implică utilizarea unor algoritmi și a altor tehnici pentru a extrage informații din cantități mari de date sub formă de text, așa cum sunt postările pe rețelele de socializare sau recenziile clienților.

Analiza de text ajută analiștii de date să înțeleagă ce spune lumea, să găsească modele și să obțină detalii ce pot fi utilizate pentru a lua decizii mai bune în afaceri, marketing, cercetare și alte domenii.

Procesul de analiză a datelor

Compilarea și interpretarea datelor pentru a putea fi utilizate în luarea deciziilor reprezintă un proces detaliat și necesită o abordare sistematică. Iată pașii pe care-i urmează analiștii de date:

1. Definiți-vă obiectivele.

Definiți în mod clar scopul analizei. Pentru ce întrebare anume căutați răspuns? Ce problemă vreți să rezolvați? Identificați-vă obiectivele principale. Acest pas va determina întregul proces.
2. Colectați și consolidați datele.

Culegeți date din toate sursele relevante folosind software pentru analiza datelor. Asigurați-vă că datele sunt reprezentative și că acoperă într-adevăr variabilele pe care vreți să le analizați.
3. Selectați-vă metodele analitice.

Investigați diverse metode de analiză a datelor și selectați tehnica ce se aliniază cel mai bine cu obiectivele dvs. Multe soluții software gratuite de analiză a datelor încorporează metode și algoritmi ce facilitează acest proces de selecție.
4. Curățați-vă datele.

Examinați datele pentru a identifica eventuale erori, neconcordanțe sau valori care lipsesc, folosind funcțiile de curățare încorporate în software-ul dvs. de analiză a datelor. Curățarea datelor asigură acuratețea și fiabilitatea analizei și reprezintă o parte importantă a analizei datelor.
5. Descoperiți detalii valoroase.

Analizați în profunzime datele pentru a descoperi modele, tendințe și relații. Utilizați metode statistice, algoritmi de învățare programată sau alte tehnici analitice care se aliniază cu obiectivele dvs. Acest pas transformă datele brute în detalii valoroase.
6. Interpretați și vizualizați rezultatele.

Examinați rezultatele analizelor pentru a le înțelege implicațiile. Conectați aceste descoperiri la obiectivele inițiale. Apoi, fructificați instrumentele de vizualizare din software-ul gratuit de analiză a datelor pentru a vă prezenta detaliile într-un format mai ușor de digerat.
7. Luați o decizie în cunoștință de cauză.

Utilizați detaliile obținute din analiză pentru a vă ghida următorii pași. Gândiți-vă cum pot fi utilizate aceste descoperiri pentru a optimiza strategiile sau a îmbunătăți procesele sau performanța generală.

Urmând acești pași, analiștii pot aborda sistematic seturi mari de date, descompunând aspectele complexe și asigurându-se că rezultatele sunt practice pentru factorii de decizie.

Importanța analizei datelor

Analiza datelor este esențială întrucât ajută factorii de decizie ai firmelor să înțeleagă informațiile pe care le colectează într-o lume din ce în ce mai determinată de date. Imaginați-vă că aveți un morman uriaș de piese de puzzle (date) și vreți să vedeți imaginea de ansamblu (detaliile). Analiza datelor pune acele piese de puzzle laolaltă, transformând datele respective în cunoștințe, pentru a dezvălui ce este important.
Fie că sunteți un factor de decizie în firmă și vreți să înțelegeți preferințele clienților sau un om de știință care studiază tendințele, analiza datelor este un instrument important care vă ajută să înțelegeți lumea și să faceți alegeri în cunoștință de cauză.

Metode primare de analiză a datelor

Există două modalități principale de procesare a datelor: analiza cantitativă și analiza calitativă.

O persoană care lucrează pe desktop într-un birou deschis

Analiză cantitativă

Analiza cantitativă are de-a face cu numerele și măsurătorile, de exemplu, atunci când vă uitați pe rezultatele unui sondaj pe bază de evaluări cu note/stele. Atunci când analizați cantitativ, utilizați doar metode matematice și statistice și răspundeți la întrebări de tipul „cât” sau „câți/câte”.

Două persoane care privesc ecranul unei tablete ce afișează un document Word

Analiză calitativă

Analiza calitativă este despre înțelegerea semnificației subiective din spatele datelor nenumerice. De exemplu, atunci când analizați răspunsurile dintr-un interviu sau priviți imagini pentru a înțelege emoțiile. Analiza calitativă caută tipare, teme sau detalii și se axează, în principal, pe detalii și profunzime.