Что такое “Анализ данных”?

Аналитика данных – это наука об анализе исходных данных для того, чтобы сделать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают над необработанными данными для потребления человеком.

Методы анализа данных могут выявить закономерности и измерения, которые так или иначе будут потеряны в массе данных. Затем эти данные можно будет использовать для усовершенствования процедур, направленных на повышение общей квалификации предприятия или системы.

Понимание методов анализа данных

Анализ данных – это обширный термин, включающий в себя множество различных видов исследования информации. Любые данные могут быть подвергнуты информационным методам исследования, чтобы получить понимание, которое может быть использовано для улучшения вещей.

Например, организации-производители часто записывают время работы, личное время и рабочую линию для различных машин и анализируют данные, чтобы лучше спланировать рабочие нагрузки, чтобы машины работали ближе к пиковой нагрузке.

Аналитика данных может сделать значительно больше, чем выявлять “узкие места”. Игровые организации используют исследование информации для составления планов вознаграждения игроков, которые поддерживают динамику большинства игроков в игре. Организации, работающие с веществами, используют значительное количество аналогичных методов анализа данных, чтобы заставить Вас щелкать мышью, просматривать или повторно сортировать вещества, чтобы получить другое представление или другой щелчок мышью.

Процедура, связанная с информационным расследованием, включает в себя несколько уникальных усовершенствований:

Первым шагом является принятие решения о том, какая информация необходима или каким образом она собирается. Данные могут быть изолированы по возрасту, статистике, зарплате или сексуальной ориентации. Информационные оценки могут быть числовыми или изолированными по классам.

Вторым шагом в анализе данных является способ их сбора. Это должно быть возможно с помощью целого ряда источников, например, персональных компьютеров, онлайн-источников, камер, естественных источников или через рабочую силу.

Когда данные собираются, они должны быть отсортированы таким образом, чтобы их можно было препарировать. Объединение может происходить в электронной таблице или другом виде программирования, в котором может быть взята фактическая информация.

Затем данные приводятся в порядок перед изучением. Это подразумевает, что данные просматриваются и проверяются, чтобы гарантировать отсутствие дублирования или просчетов, и что они не являются неадекватными. Эта прогрессия исправляет любые ошибки до того, как они попадают к исследователю информации, подлежащей исследованию.

Почему анализ данных имеет значение

Аналитика “Дара” важна тем, что позволяет организациям модернизировать свои выставки. Внедрение ее в план действий означает, что организации могут помочь снизить затраты, признав постепенно продуктивные методы совместной работы и отложив много информации.

Организация также может использовать аналитику данных для принятия решений по улучшению выбора бизнеса и помощи в разрушении клиентских шаблонов и удовлетворении требований, что может привести к появлению новых, лучших пунктов и администраций.

Типы анализа данных

Аналитика данных разбита на четыре основных типа.

1.Описательная аналитика описывает, что происходило за определенный период времени. Увеличилось ли количество просмотров? Повысились ли продажи в этом месяце по сравнению с прошлым?

2. Диагностическая аналитика больше концентрируется на том, почему что-то произошло. Это включает в себя более разнообразные вводы данных и немного гипотезы. Повлияла ли погода на продажи пива? Повлияла ли последняя маркетинговая кампания на продажи?

3. Предсказательная аналитика переходит к тому, что, скорее всего, произойдет в ближайшем будущем. Что случилось с продажами в прошлый раз, когда было жаркое лето? Сколько погодных моделей прогнозируют жаркое лето в этом году?

4.Предсказательная аналитика предлагает курс действий. Если вероятность жаркого лета измеряется как среднее значение этих пяти погодных моделей выше 58%, то мы должны добавить вечернюю смену на пивоваренный завод и арендовать дополнительный резервуар, чтобы увеличить выпуск продукции.

Аналитика данных поддерживает многочисленные системы контроля качества в денежном мире, включая постоянно действующую программу “Шесть сигм”. В случае, если вы что-то не оцениваете должным образом, независимо от вашего веса или количества деформаций на миллион каждой линии поколения, это трудно улучшить.

Уникальные соображения: Кто использует анализ данных?

Часть деталей, которые используют аналитику данных, включает в себя индустрию движения и сердечности, где повороты могут быть быстрыми. Эта индустрия может собрать информацию о клиентах и понять, где проблемы, предполагая любую неправду, и как их исправить.

Медицинские услуги присоединяются к использованию больших объемов организованной и неструктурированной информации и используют аналитику данных для принятия быстрых решений. По сути, в розничном бизнесе используются обильные показатели информации для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей клиентов. Розничные продавцы собирают и исследуют данные, которые позволяют им распознавать закономерности, предлагать товары и увеличивать выгоды.