O que é Data Analytics?

A análise de dados é a ciência da análise de dados brutos a fim de tirar conclusões sobre essa informação. Muitas das técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos mecânicos e algoritmos que funcionam sobre dados brutos para consumo humano.

As técnicas de análise de dados podem revelar padrões e medições que de uma forma ou de outra se perderiam na massa de dados. Estes dados poderiam então ser utilizados para melhorar os procedimentos para construir a proficiência geral de um negócio ou sistema.

Compreendendo a Análise de Dados

A análise de dados é um termo expansivo que incorpora vários tipos de exame de informação. Qualquer tipo de dado pode ser exposto a métodos de exame de informação para obter compreensão que pode ser utilizada para melhorar as coisas.

Por exemplo, as organizações produtoras freqüentemente registram o tempo de execução, tempo pessoal e linha de trabalho para diferentes máquinas e analisam os dados para melhor planejar as cargas de trabalho para que as máquinas operem mais perto da capacidade máxima.

A análise de dados pode fazer muito mais do que criar estrangulamentos em curso. As organizações de jogos utilizam a investigação de informação para estabelecer planos de recompensa para os jogadores que mantêm a maioria dos jogadores dinâmicos no jogo. As organizações de substâncias utilizam um número significativo de análises de dados similares para mantê-lo clicando, visualizando ou reordenando a substância para obter outra visão ou outro instantâneo.

O procedimento associado à investigação da informação inclui alguns avanços únicos:

O passo inicial é decidir as necessidades de informação ou como a informação é recolhida. Os dados podem ser isolados por idade, estatística, salário ou orientação sexual. A estima pela informação pode ser numérica ou ser isolada por classe.

O segundo passo na análise de dados i é o caminho para a sua recolha. Isto deve ser possível através de um conjunto de fontes, por exemplo, PCs, fontes online, câmeras, fontes naturais ou através da força de trabalho.

Quando os dados são coletados, eles devem ser ordenados para que tendam a ser dissecados. A associação pode acontecer em uma planilha ou outro tipo de programação que possa levar informações factuais.

Os dados são então arrumados antes de serem examinados. Isto implica que os dados são verificados e verificados para garantir que não há duplicação ou erro e que não são inadequados. Esta progressão altera qualquer erro antes de passar para um investigador de informação a ser examinado.

Por que a análise de dados é importante

A análise de Dara é significativa, pois permite que as organizações possam atualizar suas exposições. Executá-la no plano de ação significa que as organizações podem ajudar a diminuir os custos, reconhecendo métodos progressivamente produtivos de trabalho em conjunto e colocando muita informação de lado.

Uma organização pode igualmente utilizar a investigação analítica de dados para se estabelecer em melhores escolhas comerciais e ajudar a quebrar os padrões e o cumprimento dos clientes, o que pode gerar novos – e melhores – itens e administrações.

Tipos de análise de dados

A análise de dados é dividida em quatro tipos básicos.

1. A análise descritiva descreve o que aconteceu durante um determinado período de tempo. O número de pontos de vista aumentou? As vendas estão mais fortes este mês do que no passado?

2. A análise diagnóstica concentra-se mais no porquê de algo ter acontecido. Isto envolve a introdução de dados mais diversificados e um pouco de hipóteses. O clima afetou as vendas de cerveja? Essa última campanha de marketing teve impacto nas vendas?

3. A análise preditiva se move para o que provavelmente vai acontecer no curto prazo. O que aconteceu com as vendas da última vez que tivemos um verão quente? Quantos modelos meteorológicos prevêem um Verão quente este ano?

4.A análise prescritiva sugere um curso de ação. Se a probabilidade de um verão quente for medida como uma média destes cinco modelos meteorológicos estiver acima de 58%, devemos adicionar um turno noturno à cervejaria e alugar um tanque adicional para aumentar a produção.

A análise de dados suporta inúmeros sistemas de controle de qualidade no mundo monetário, incluindo o programa Six Sigma, sempre em andamento. Caso você não esteja estimando algo apropriadamente – independentemente de ser o seu peso ou a quantidade de deformidades por milhão de cada linha de geração – é muito difícil melhorá-lo.

Considerações únicas: Quem está usando a análise de dados?

Uma parte das peças que receberam a utilização da análise de dados incorpora a indústria do movimento e da cordialidade, onde as reviravoltas podem ser rápidas. Esta indústria pode reunir informações de clientes e fazer sentido de onde os problemas, assumindo qualquer, inverdade e como resolvê-los.

Os serviços médicos unem a utilização de grandes volumes de informação organizada e não-estruturada e a análise de dados de utilização para se estabelecerem em escolhas rápidas. Essencialmente, o negócio de retalho utiliza medidas abundantes de informação para satisfazer as necessidades em constante mudança dos clientes. Os varejistas de dados coletam e examinam os dados para que possam reconhecer padrões, sugerir itens e incrementar os benefícios.