Η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία αξιολόγησης δεδομένων χρησιμοποιώντας αναλυτικά και στατιστικά εργαλεία για να ανακαλύψετε χρήσιμες πληροφορίες και να βοηθήσετε στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Υπάρχουν διάφορες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων, όπως η εξόρυξη δεδομένων, η ανάλυση των κειμένων, η επιχειρηματική ευφυΐα και η απεικόνιση δεδομένων.
Πώς γίνεται η ανάλυση δεδομένων;
Η ανάλυση δεδομένων αποτελεί μέρος μιας ευρύτερης διαδικασίας απόκτησης επιχειρηματικής ευφυΐας. Η διαδικασία περιλαμβάνει ένα ή περισσότερα από τα ακόλουθα βήματα:
- Καθορισμός στόχων: Κάθε μελέτη πρέπει να ξεκινά με ένα σύνολο σαφώς καθορισμένων επιχειρηματικών στόχων. Πολλές από τις αποφάσεις που λαμβάνονται κατά την υπόλοιπη διαδικασία εξαρτώνται από το πόσο σαφώς έχουν αναφερθεί οι στόχοι της μελέτης.
- Θέτοντας ερωτήσεις: Προσφέρεται μια ερώτηση στον τομέα του προβλήματος. Για παράδειγμα, τα κόκκινα σπορ αυτοκίνητα παίρνουν ατυχήματα συχνότερα από άλλα;
- Συλλογή δεδομένων: Τα δεδομένα που σχετίζονται με την ερώτηση πρέπει να συλλέγονται από τις κατάλληλες πηγές. Στο ανωτέρω παράδειγμα, τα δεδομένα μπορούν να συλλέγονται από διάφορες πηγές, όπως: εκθέσεις ατυχημάτων DMV ή αστυνομίας, ασφαλιστικές αποδείξεις και λεπτομέρειες νοσηλείας. Όταν τα δεδομένα συλλέγονται με τη βοήθεια επιθεωρητών, απαιτείται η υποβολή ερωτηματολογίου στα θέματα. Οι ερωτήσεις θα πρέπει να διαμορφώνονται κατάλληλα για τη χρήση της στατιστικής μεθόδου.
- Συμφραγή δεδομένων: Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορούν να συλλέγονται σε διάφορες μορφές. Τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να καθαρίζονται και να μετατρέπονται έτσι ώστε τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων να μπορούν να τα εισαγάγουν. Για παράδειγμα, ενδέχεται να λάβουμε αναφορές ατυχημάτων DMV ως αρχεία κειμένου, ασφαλιστικές αξιώσεις από σχεσιακή βάση δεδομένων και λεπτομέρειες νοσηλείας ως API. Ο αναλυτής δεδομένων πρέπει να συγκεντρώσει αυτές τις διαφορετικές μορφές δεδομένων και να το μετατρέψει σε μορφή κατάλληλη για τα εργαλεία ανάλυσης.
- Ανάλυση δεδομένων: Αυτό είναι το βήμα όπου τα καθαρισμένα και συγκεντρωτικά δεδομένα εισάγονται στα εργαλεία ανάλυσης. Αυτά τα εργαλεία σας επιτρέπουν να εξερευνήσετε τα δεδομένα, να βρείτε μοτίβα σε αυτό και να ζητήσετε και να απαντήσετε σε ερωτήσεις που θα σας δώσουν. Αυτή είναι η διαδικασία με την οποία νοούνται τα δεδομένα που συλλέγονται στην έρευνα με την ορθή εφαρμογή των στατιστικών μεθόδων.
- Συγγραφή συμπερασμάτων και πρόβλεψη: Αυτό είναι το βήμα όπου, μετά από επαρκή ανάλυση, μπορούν να αντληθούν συμπεράσματα από τα δεδομένα και μπορούν να γίνουν οι κατάλληλες προβλέψεις. Αυτά τα συμπεράσματα και οι προβλέψεις μπορούν στη συνέχεια να συνοψιστούν σε μια έκθεση που παρέχεται στους τελικούς χρήστες.
Ας δούμε τώρα λεπτομερώς τις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων ειδικότερα.
Εξόρυξη δεδομένων
Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια μέθοδος ανάλυσης δεδομένων για την ανεύρεση προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας τις μεθόδους. Πώς να γίνετε Data Scientist Πώς να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων Η επιστήμη των δεδομένων έχει περάσει από έναν νέο σχεδιασμό το 2007 ως ένα από τα πιο περιζήτητα σήμερα. Αλλά τι κάνει ο επιστήμονας δεδομένων; Και πώς μπορείτε να σπάσετε στο πεδίο; Διαβάστε περισσότερα σχετικά με τα στατιστικά στοιχεία, την τεχνητή νοημοσύνη, την εκμάθηση μηχανών και τις βάσεις δεδομένων. Ο στόχος είναι να μετατρέψουμε τα ακατέργαστα δεδομένα σε κατανοητές επιχειρηματικές πληροφορίες. Αυτά μπορεί να περιλαμβάνουν τον προσδιορισμό ομάδων αρχείων δεδομένων (επίσης γνωστών ως ανάλυση συμπλέγματος) ή τον εντοπισμό ανωμαλιών και εξαρτήσεων μεταξύ ομάδων δεδομένων.
Εφαρμογές της εξόρυξης δεδομένων:
- Η ανίχνευση ανωμαλιών μπορεί να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων ("μεγάλα δεδομένα") και να εντοπίζει αυτόματα περιπτώ- σεις εκτός περιπτώσεων, ενδεχομένως για αποκλεισμό από τη λήψη αποφάσεων ή ανίχνευση απάτης (π.χ.
- Μάθηση συνήθειες αγορών πελατών. Οι τεχνικές εκμάθησης μηχανών μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να διαμορφώσουν τις συνήθειες αγοράς των πελατών και να καθορίσουν τα αντικείμενα που αγοράζονται συχνά.
- Η ομαδοποίηση μπορεί να εντοπίσει παλαιότερα άγνωστες ομάδες μέσα στα δεδομένα.
- Η ταξινόμηση χρησιμοποιείται για την αυτόματη ταξινόμηση καταχωρήσεων δεδομένων σε προκαθορισμένους κάδους. Ένα κοινό παράδειγμα είναι η ταξινόμηση των μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ως "spam" ή "μη spam" και η μάθηση του συστήματος από το χρήστη.
Κείμενο Analytics
Τα αναλυτικά στοιχεία κειμένου είναι η διαδικασία απόκτησης χρήσιμων πληροφοριών από το κείμενο. Αυτό επιτυγχάνεται με επεξεργασία μη δομημένων πληροφοριών κειμένου, εξαγωγή σημαντικών αριθμητικών Εξοικονόμηση χρόνου με λειτουργίες κειμένου στο Excel Εξοικονόμηση χρόνου με λειτουργίες κειμένου στο Excel Το Excel μπορεί να κάνει μαγεία με αριθμούς και μπορεί να χειριστεί τους χαρακτήρες εξίσου καλά. Αυτό το εγχειρίδιο παρουσιάζει τον τρόπο ανάλυσης, μετατροπής, αντικατάστασης και επεξεργασίας κειμένου σε υπολογιστικά φύλλα. Αυτά τα βασικά θα σας επιτρέψουν να εκτελέσετε σύνθετους μετασχηματισμούς. Διαβάστε περισσότερους δείκτες από τις πληροφορίες και κάντε διαθέσιμες τις πληροφορίες σε αλγόριθμους στατιστικής και μηχανικής μάθησης για περαιτέρω επεξεργασία.
Η διαδικασία εξόρυξης κειμένου περιλαμβάνει ένα ή περισσότερα από τα παρακάτω βήματα:
- Συλλογή πληροφοριών από διάφορες πηγές, όπως ιστό, σύστημα αρχείων, βάση δεδομένων κ.λπ.
- Γλωσσική ανάλυση συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
- Αναγνώριση σχεδίων (π.χ. αναγνώριση αριθμών τηλεφώνου, διευθύνσεων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου κ.λπ.)
- Η εξαγωγή συνοπτικών πληροφοριών από το κείμενο, όπως οι σχετικές συχνότητες των λέξεων, ο προσδιορισμός ομοιότητας μεταξύ εγγράφων κ.λπ.
Παραδείγματα εφαρμογών ανάλυσης κειμένου:
- Αναλύοντας τις ανοικτές απαντήσεις των ερευνών. Οι έρευνες αυτές είναι διερευνητικές και περιλαμβάνουν ανοικτά ερωτήματα σχετικά με το εν λόγω θέμα. Οι ερωτηθέντες μπορούν στη συνέχεια να εκφράσουν τις απόψεις τους χωρίς να είναι περιορισμένοι σε μια συγκεκριμένη μορφή απάντησης.
- Ανάλυση των μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, των εγγράφων κ.λπ. για να φιλτράρετε τα "σκουπίδια". Αυτό περιλαμβάνει επίσης την αυτόματη ταξινόμηση των μηνυμάτων σε προκαθορισμένους κάδους για τη δρομολόγηση σε διαφορετικά τμήματα.
- Διερευνήστε τους ανταγωνιστές ανιχνεύοντας τους ιστοτόπους τους. Αυτό θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή πληροφοριών σχετικά με τις δραστηριότητες των ανταγωνιστών.
- Εφαρμογές ασφαλείας που μπορούν να επεξεργαστούν αρχεία καταγραφής για ανίχνευση εισβολής.
Business Intelligence
Business intelligence Πώς να χρησιμοποιήσετε την Cortana για την ανάλυση δεδομένων με τη δύναμη BI Πώς να χρησιμοποιήσετε την Cortana για την ανάλυση δεδομένων με την Power BI Πρόθυμη να απλοποιήσετε την ανάλυση δεδομένων σας; Λάβετε γρήγορα απαντήσεις από την Cortana με αυτόν τον οδηγό. Διαβάστε περισσότερα μετατρέπει τα δεδομένα σε ευαίσθητη πληροφορία για επιχειρηματικούς σκοπούς και μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε στρατηγικές και τακτικές επιχειρηματικές αποφάσεις ενός οργανισμού. Προσφέρει έναν τρόπο για τους ανθρώπους να εξετάζουν τις τάσεις από τα συλλεχθέντα δεδομένα και να αντλούν πληροφορίες από αυτό.
Μερικά παραδείγματα Business Intelligence που χρησιμοποιούνται σήμερα:
- Οι λειτουργικές αποφάσεις ενός οργανισμού, όπως η τοποθέτηση και η τιμολόγηση προϊόντων.
- Προσδιορισμός νέων αγορών, αξιολόγηση της ζήτησης και της καταλληλότητας των προϊόντων για διάφορα τμήματα της αγοράς.
- Προβλέψεις για τον προϋπολογισμό και τις τροχαίες.
- Χρησιμοποιώντας οπτικά εργαλεία, όπως χάρτες θερμότητας, πίνακες περιστροφής και γεωγραφική χαρτογράφηση.
Οπτικοποίηση δεδομένων
Άμεση απεικόνιση δεδομένων & πληροφοριών Με τους πίνακες συγχώνευσης της Google Γρήγορα απεικονίσετε δεδομένα και πληροφορίες με τους πίνακες Google Fusion Είτε συντάσσετε μια αναφορά για δουλειά, είτε απλά θέλετε να αναπαριστάτε πληροφορίες στο ιστολόγιό σας με γραφικό τρόπο, οι πίνακες Google Fusion μπορούν βοήθεια. Το Google Fusion είναι στην πραγματικότητα ένα χαρακτηριστικό ενσωματωμένο σε ... Διαβάστε περισσότερα αναφέρεται πολύ απλά στην οπτική αναπαράσταση των δεδομένων. Στο πλαίσιο της ανάλυσης δεδομένων, σημαίνει ότι χρησιμοποιούμε τα εργαλεία των στατιστικών στοιχείων, την πιθανότητα, τους πίνακες περιστροφής και άλλα αντικείμενα για την οπτική παρουσίαση δεδομένων. Κάνει πολύπλοκα δεδομένα πιο κατανοητά και χρησιμοποιήσιμα.
Αυξάνονται τα ποσά των δεδομένων που παράγονται από έναν αριθμό αισθητήρων στο περιβάλλον (που αναφέρονται ως "Διαδίκτυο των πραγμάτων" ή "IOT"). Αυτά τα δεδομένα (που αναφέρονται ως "μεγάλα δεδομένα") παρουσιάζουν προκλήσεις στην κατανόηση που μπορούν να διευκολυνθούν με τη χρήση των εργαλείων απεικόνισης δεδομένων. Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται στις ακόλουθες εφαρμογές.
- Εξαγωγή των συνοπτικών δεδομένων από τα πρωτογενή δεδομένα του IOT.
- Χρησιμοποιώντας ένα διάγραμμα ράβδων που αντιπροσωπεύει την απόδοση των πωλήσεων σε πολλά τρίμηνα.
- Ένα ιστόγραμμα δείχνει τη διανομή μιας μεταβλητής, όπως το εισόδημα, διαιρώντας την περιοχή σε κάδους.
Ανάλυση δεδομένων στην ανασκόπηση
Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση δεδομένων με στατιστικά εργαλεία για την ανεύρεση χρήσιμων πληροφοριών. Για το σκοπό αυτό χρησιμοποιούνται διάφορες μέθοδοι, όπως η εξόρυξη δεδομένων, η ανάλυση των κειμένων, η επιχειρησιακή ευφυΐα και η οπτικοποίηση δεδομένων.
Χρησιμοποιήσατε ανάλυση δεδομένων στον οργανισμό σας για να μοντελοποιήσετε κάτι; Πώς ήταν η εμπειρία σου; Έχετε χρήσιμες πληροφορίες για να προσφέρετε; Ενημερώστε μας στα παρακάτω σχόλια.