Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Schlussfolgerungen über diese Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Verzehr verarbeiten.

Datenanalysetechniken können Muster und Messungen aufdecken, die auf die eine oder andere Weise in der Datenmasse verloren gehen würden. Diese Daten könnten dann zur Verbesserung der Verfahren zum Aufbau der allgemeinen Kompetenz eines Unternehmens oder Systems genutzt werden.

Datenanalyse verstehen

Datenanalyse ist ein dehnbarer Begriff, der zahlreiche verschiedene Arten der Informationsprüfung umfasst. Jede Art von Daten kann mit Methoden der Informationsuntersuchung untersucht werden, um ein Verständnis zu erhalten, das zur Verbesserung der Dinge genutzt werden kann.

Beispielsweise zeichnen produzierende Unternehmen häufig die Laufzeit, die persönliche Zeit und die Arbeitslinie für verschiedene Maschinen auf und analysieren die Daten, um die Arbeitslasten besser planen zu können, damit die Maschinen näher an der Spitzenkapazität arbeiten.

Die Datenanalyse kann wesentlich mehr tun, als laufende Engpässe zu beseitigen. Spielorganisationen nutzen Informationsrecherchen, um Belohnungspläne für Spieler festzulegen, die die meisten Spieler im Spiel dynamisch halten. Stofforganisationen verwenden eine beträchtliche Anzahl ähnlicher Datenanalysen, damit Sie immer wieder auf einen Stoff klicken, ihn anzeigen oder neu sortieren können, um eine andere Ansicht oder einen anderen Schnappschuss zu erhalten.

Das mit der Informationsermittlung verbundene Verfahren beinhaltet einige einzigartige Fortschritte:

Der erste Schritt ist die Entscheidung über den Informationsbedarf oder die Art und Weise, wie die Informationen gesammelt werden. Die Daten können nach Alter, Statistik, Gehalt oder sexueller Orientierung isoliert werden. Die Wertschätzung von Informationen kann numerisch sein oder nach Klassen getrennt sein.

Der zweite Schritt in der i-Datenanalyse ist der Weg zur Erfassung der Daten. Dies sollte durch eine Reihe von Quellen möglich sein, zum Beispiel durch PCs, Online-Quellen, Kameras, natürliche Quellen oder durch Arbeitskräfte.

Wenn die Daten gesammelt werden, müssen sie aussortiert werden, so dass sie dazu neigen, zerlegt zu werden. Die Zuordnung kann auf einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Art von Programmierung erfolgen, die sachliche Informationen aufnehmen kann.

Die Daten werden dann vor der Untersuchung aufgeräumt. Das bedeutet, dass sie durchsucht und überprüft wird, um sicherzustellen, dass es keine Doppelarbeit oder Fehler gibt und dass sie nicht unzulänglich ist. Durch diese Vorgehensweise werden Fehler korrigiert, bevor sie an einen Informationsermittler zur Prüfung weitergeleitet werden.

Warum Datenanalyse wichtig ist

Die Dara-Analytik ist deshalb von Bedeutung, weil sie es Organisationen ermöglicht, ihre Ausstellungen aufzuwerten. Die Aufnahme in den Aktionsplan bedeutet, dass Organisationen zur Kostensenkung beitragen können, indem sie nach und nach produktive Methoden für die Zusammenarbeit erkennen und viele Informationen ablegen.

Eine Organisation kann ebenfalls Datenanalyseuntersuchungen nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundenmuster und -erfüllung aufzuschlüsseln, was neue – und bessere – Artikel und Verwaltungen veranlassen kann.

Arten der Datenanalyse

Die Datenanalyse wird in vier Grundtypen unterteilt.

1. die deskriptive Analyse beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum geschehen ist. Ist die Anzahl der Ansichten gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten?

2. Die diagnostische Analyse konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Dies erfordert vielfältigere Dateneingaben und ein wenig Hypothesenbildung. Hat das Wetter den Bierabsatz beeinflusst? Hat sich die jüngste Marketingkampagne auf den Umsatz ausgewirkt?

3. die prädiktive Analyse geht auf das hinaus, was wahrscheinlich in naher Zukunft geschehen wird. Was geschah mit den Verkäufen beim letzten heißen Sommer? Wie viele Wettermodelle sagen in diesem Jahr einen heißen Sommer voraus?

4. die präskriptive Analyse schlägt eine Vorgehensweise vor. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers, gemessen als Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle, über 58% liegt, sollten wir eine Abendschicht in der Brauerei einlegen und einen zusätzlichen Tank mieten, um den Ausstoß zu erhöhen.

Die Datenanalyse unterstützt zahlreiche Qualitätskontrollsysteme in der Geldwelt, einschließlich des immer wiederkehrenden Six-Sigma-Programms. Falls Sie etwas nicht richtig einschätzen – unabhängig davon, ob es Ihr Gewicht oder die Anzahl der Deformationen pro Million von jeder Generationslinie ist – ist es schwierig, es zu verbessern.

Einzigartige Erwägungen: Wer verwendet die Datenanalyse?

Ein Teil der Teile, die die Nutzung von Datenanalysen erhalten haben, umfasst die Bewegungs- und Herzlichkeitsindustrie, wo die Wende schnell erfolgen kann. Diese Branche kann Informationen über die Kunden sammeln und einen Sinn darin erkennen, wo die Probleme, sofern sie überhaupt existieren, unwahr sind und wie sie behoben werden können.

Der medizinische Dienst schließt sich der Nutzung großer Mengen organisierter und unstrukturierter Informationen und der Nutzung von Datenanalysen an, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Im Wesentlichen nutzt das Einzelhandelsgeschäft eine Fülle von Informationen, um die sich regelmäßig ändernden Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen. Die von den Einzelhändlern gesammelten und untersuchten Daten können sie in die Lage versetzen, Muster zu erkennen, Artikel vorzuschlagen und den Nutzen zu erhöhen.