Анализа података
Анализа података је наука о анализирању сирових података у циљу доношења закључака о тим информацијама. Многе технике и процеси анализе података аутоматизовани су у механичке процесе и алгоритме који раде на сировим подацима за људску употребу.
Технике анализе података могу открити трендове и метрике које би се иначе изгубиле у маси информација. Те информације се затим могу користити за оптимизацију процеса за повећање укупне ефикасности предузећа или система.
Разумевање аналитике података
Анализа података је широк појам који обухвата много различитих врста анализа података. Било која врста информација може се подвргнути техникама анализе података како би се добио увид који се може користити за побољшање ствари.
На пример, производне компаније често бележе време рада, станке и редове рада за разне машине, а затим анализирају податке да би боље планирале радно оптерећење тако да машине раде ближе максималном капацитету.
Анализа података може учинити много више од тога да укаже на уска грла у производњи. Компаније за игре користе аналитику података да поставе распоред награда за играче који држе већину играча активних у игри. Компаније са садржајем користе многе исте аналитичке податке да бисте кликнули, гледали или реорганизовали садржај да бисте добили други приказ или други клик.
Процес укључен у анализу података укључује неколико различитих корака:
- Први корак је утврђивање захтева за подацима или начин груписања података. Подаци се могу одвојити према старости, демографским подацима, приходима или полу. Вриједности података могу бити нумеричке или подијељене по категоријама.
- Други корак у анализи података је поступак прикупљања истих. То се може постићи из различитих извора као што су рачунари, интернетски извори, камере, извори животне средине или кроз особље.
- Једном када се подаци прикупе, морају бити организовани тако да се могу анализирати. Организација се може одвијати на табели или другом облику софтвера који може узети статистичке податке.
- Подаци се затим очисте прије анализе. То значи да је прочишћен и провјерен да не би било дуплирања или грешке и да није непотпун. Овај корак помаже да исправите било какве грешке пре него што пређе на аналитичара података који се анализира.
[Важно: Анализа података се фокусира на доношење закључака на основу онога што аналитичар већ зна.]
Кључне Такеаваис
- Анализа података је наука о анализирању сирових података у циљу доношења закључака о тим информацијама.
- Технике и процеси аналитике података аутоматизовани су у механичке процесе и алгоритме који раде на сировим подацима за људску употребу.
- Анализа података помаже предузећу да оптимизира своје перформансе.
Зашто је анализа података важна
Анализа података је важна јер помаже предузећима да оптимизирају своје перформансе. Имплементација у пословни модел значи да компаније могу помоћи смањењу трошкова идентификовањем ефикаснијих начина пословања и складиштењем великих количина података.
Компанија такође може користити анализу података за доношење бољих пословних одлука и помоћ у анализирању трендова и задовољства купаца, што може довести до нових - и бољих - производа и услуга.
Врсте аналитике података
Анализа података је подељена на четири основне врсте.
- Дескриптивна аналитика описује шта се догодило током одређеног периода. Да ли је број прегледа порастао? Да ли је продаја јача овог месеца од прошле?
- Дијагностичка аналитика више је усредсређена на то зашто се нешто догодило. Ово укључује разноврсније уносе података и мало хипотезирања. Да ли је време утицало на продају пива? Да ли је последња маркетиншка кампања утицала на продају?
- Предиктивна аналитика прелази на оно што ће се вероватно десити у блиском року. Шта се догодило са продајом прошли пут када смо имали вруће лето? Колико временски модели предвиђају вруће лето ове године?
- Преписивачка аналитика сугерише начин деловања. Ако се вероватноћа врућег лета мери као просек ових пет временских модела изнад 58%, требало би да додамо вечерњу смену у пивару и унајмимо додатни резервоар за повећање производње.
Анализа података подупире многе системе контроле квалитета у финансијском свијету, укључујући и увијек популарни програм Сик Сигма. Ако нешто правилно не мерите - било да је то ваша тежина или број недостатака на милион у производној линији - готово је немогуће то оптимизовати.
Посебна разматрања: Ко користи Аналитику података?
Неки од сектора који су усвојили употребу аналитике података укључују индустрију путовања и угоститељства, где преокрети могу бити брзи. Ова индустрија може да прикупи податке о клијентима и открије где проблеми, ако постоје, леже и како да их отклоне.
Здравство комбинује употребу велике количине структурираних и неструктурираних података и користи анализу података за доношење брзих одлука. Слично томе, малопродајна индустрија користи обилну количину података како би удовољила непрекидним потребама купаца. Трговци информацијама које прикупљају и анализирају могу им помоћи да препознају трендове, препоруче производе и повећају профит.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.