Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L’analyse des données est la science qui consiste à analyser des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations. De nombreuses techniques et processus d’analyse des données ont été automatisés en processus mécaniques et en algorithmes qui fonctionnent sur des données brutes destinées à la consommation humaine

Les techniques d’analyse des données peuvent découvrir des modèles et des mesures qui se perdraient d’une manière ou d’une autre dans la masse des données. Ces données pourraient alors être utilisées pour améliorer les procédures visant à renforcer la compétence générale d’une entreprise ou d’un système.

Comprendre l’analyse des données

L’analyse des données est un terme large qui englobe de nombreuses sortes d’examen de l’information. Tout type de données peut être exposé à des méthodes d’examen de l’information afin d’obtenir une compréhension qui peut être utilisée pour améliorer les choses.

Par exemple, les organisations de production enregistrent fréquemment le temps d’exécution, le temps personnel et la ligne de travail pour différentes machines et analysent les données pour mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent plus près de leur capacité maximale.

L’analyse des données peut faire beaucoup plus que de faire apparaître les goulets d’étranglement en cours. Les organisations de jeux utilisent l’investigation des informations pour établir des plans de récompense pour les joueurs qui maintiennent la plupart des joueurs dynamiques dans le jeu. Les organisations de substances utilisent un nombre important d’analyses de données similaires pour vous permettre de cliquer, de visualiser ou de trier à nouveau les substances afin d’obtenir une autre vue ou un autre clic.

La procédure associée à la recherche d’informations comprend quelques avancées uniques :

La première étape consiste à décider des informations nécessaires ou de la manière dont elles sont recueillies. Les données peuvent être isolées en fonction de l’âge, des statistiques, du salaire ou de l’orientation sexuelle. Les estimations des informations peuvent être numériques ou isolées par classe.

La deuxième étape de l’analyse des données i est la manière de les collecter. Cela devrait être possible grâce à un assortiment de sources, par exemple, des PC, des sources en ligne, des caméras, des sources naturelles, ou par le biais de la main-d’œuvre.

Lorsque les données sont recueillies, elles doivent être triées de manière à avoir tendance à être disséquées. L’association peut se faire sur une feuille de calcul ou un autre type de programmation qui peut prendre des informations factuelles.

Les données sont ensuite mises en ordre avant d’être examinées. Cela implique qu’elles sont passées au crible et vérifiées pour garantir qu’il n’y a pas de doublons ou de bévues et qu’elles ne sont pas inadéquates. Cette progression permet de corriger les erreurs éventuelles avant qu’elles ne soient transmises à un enquêteur chargé de l’information pour être examinées.

Pourquoi l’analyse des données est-elle importante ?

Dara analytics est important parce qu’il permet aux organisations d’améliorer leurs expositions. En l’intégrant dans le plan d’action, les organisations peuvent contribuer à réduire les coûts en reconnaissant des méthodes de travail en commun progressivement productives et en mettant de côté un grand nombre d’informations.

De même, une organisation peut utiliser l’analyse des données pour faire de meilleurs choix commerciaux et aider à analyser les habitudes et les attentes des clients, ce qui peut donner lieu à de nouveaux et meilleurs éléments et administrations.

Types d’analyse des données

L’analyse des données est divisée en quatre types de base.

L’analyse descriptive décrit ce qui s’est passé pendant une période donnée. Le nombre de vues a-t-il augmenté ? Les ventes sont-elles plus fortes ce mois-ci que le mois dernier ?

2. L’analyse diagnostique se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s’est produit. Cela implique des entrées de données plus diverses et un peu de formulation d’hypothèses. Le temps a-t-il affecté les ventes de bière ? La dernière campagne de marketing a-t-elle eu un impact sur les ventes ?

L’analyse prédictive se concentre sur ce qui va probablement se passer à court terme. Qu’est-il arrivé aux ventes la dernière fois que nous avons eu un été chaud ? Combien de modèles météorologiques prédisent un été chaud cette année ?

L’analyse prescriptive suggère une ligne de conduite. Si la probabilité d’un été chaud est mesurée comme une moyenne de ces cinq modèles météorologiques est supérieure à 58%, nous devrions ajouter une équipe de nuit à la brasserie et louer un réservoir supplémentaire pour augmenter la production.

L’analyse des données prend en charge de nombreux systèmes de contrôle de la qualité dans le monde monétaire, y compris le programme Six Sigma, toujours en cours. Si vous n’estimez pas correctement quelque chose, que ce soit votre poids ou la quantité de difformités par million de chaque ligne d’une génération, il est difficile de l’améliorer.

Considérations uniques : Qui utilise l’analyse des données ?

Une partie des pièces qui ont bénéficié de l’utilisation de l’analyse de données intègre l’industrie du mouvement et de la cordialité, où les redressements peuvent être rapides. Cette industrie peut recueillir des informations sur les clients et donner un sens aux problèmes, en supposant qu’il y en ait, aux mensonges et à la manière de les résoudre.

Les services médicaux se joignent à l’utilisation de grands volumes d’informations organisées et non structurées et utilisent l’analyse des données pour faire des choix rapides. Essentiellement, le commerce de détail utilise d’abondantes mesures d’information pour répondre aux besoins en constante évolution des clients. Les données que les détaillants recueillent et examinent peuvent leur permettre de reconnaître des modèles, de suggérer des articles et d’augmenter les avantages.