Data Analytics
Dataanalyse er vitenskapen om å analysere rådata for å komme med konklusjoner om den informasjonen. Mange av teknikkene og prosessene for dataanalyse er blitt automatisert til mekaniske prosesser og algoritmer som fungerer over rå data til konsum.
Dataanalyseteknikker kan avsløre trender og beregninger som ellers ville gått tapt i mengden av informasjon. Denne informasjonen kan deretter brukes til å optimalisere prosesser for å øke den generelle effektiviteten til en virksomhet eller et system.
Forstå Data Analytics
Dataanalyse er et bredt begrep som omfatter mange forskjellige typer dataanalyse. Enhver type informasjon kan utsettes for dataanalyseteknikker for å få innsikt som kan brukes til å forbedre ting.
For eksempel registrerer produksjonsbedrifter ofte kjøretid, driftsstans og arbeidskø for forskjellige maskiner og analyserer deretter dataene for bedre å planlegge arbeidsmengden slik at maskinene fungerer nærmere toppkapasiteten.
Dataanalyse kan gjøre mye mer enn å påpeke flaskehalser i produksjonen. Spillselskaper bruker dataanalyse for å sette belønningsplaner for spillere som holder flertallet av spillerne aktive i spillet. Innholdsbedrifter bruker mange av de samme dataanalysene for å holde deg klikke, se på eller organisere innhold for å få et nytt syn eller et annet klikk.
Prosessen involvert i dataanalyse innebærer flere forskjellige trinn:
- Det første trinnet er å bestemme datakravene eller hvordan dataene er gruppert. Data kan skilles ut etter alder, demografisk, inntekt eller kjønn. Dataverdiene kan være numeriske eller deles etter kategori.
- Det andre trinnet i dataanalyse er prosessen med å samle den. Dette kan gjøres gjennom en rekke kilder som datamaskiner, online kilder, kameraer, miljøkilder eller gjennom personell.
- Når dataene er samlet, må de være organisert slik at de kan analyseres. Organisering kan skje på et regneark eller annen form for programvare som kan ta statistiske data.
- Dataene blir deretter ryddet opp før analyse. Dette betyr at den skrubbes og kontrolleres for å sikre at det ikke er duplisering eller feil, og at den ikke er ufullstendig. Dette trinnet hjelper til med å rette opp eventuelle feil før det går videre til en dataanalytiker som skal analyseres.
[Viktig: Dataanalyse fokuserer på å komme til konklusjoner basert på det analytikeren allerede vet.]
Viktige takeaways
- Dataanalyse er vitenskapen om å analysere rådata for å komme med konklusjoner om den informasjonen.
- Teknikkene og prosessene for dataanalyse er blitt automatisert til mekaniske prosesser og algoritmer som fungerer over rå data til konsum.
- Dataanalyse hjelper en virksomhet med å optimalisere ytelsen.
Hvorfor Data Analytics-spørsmål
Dataanalyse er viktig fordi det hjelper bedrifter med å optimalisere ytelsene sine. Å implementere den i forretningsmodellen betyr at selskaper kan bidra til å redusere kostnadene ved å identifisere mer effektive måter å drive forretning på og ved å lagre store datamengder.
Et selskap kan også bruke dataanalyse for å ta bedre forretningsavgjørelser og bidra til å analysere kundetrender og tilfredshet, noe som kan føre til nye og bedre produkter og tjenester.
Typer av dataanalyse
Dataanalyse er delt inn i fire grunnleggende typer.
- Beskrivende analyser beskriver hva som har skjedd over et gitt tidsrom. Har antallet visninger gått opp? Er salget sterkere denne måneden enn sist?
- Diagnostisk analyse fokuserer mer på hvorfor noe skjedde. Dette innebærer mer mangfoldige datainnspill og litt hypotesen. Påvirket været ølsalget? Har den siste markedsføringskampanjen påvirket salget?
- Forutsigende analyser flytter til det som sannsynligvis kommer til å skje på kort sikt. Hva skjedde med salget forrige gang vi hadde en varm sommer? Hvor mange værmodeller spår en varm sommer i år?
- Reseptbelagte analyser antyder et handlingsforløp. Hvis sannsynligheten for en varm sommer måles som et gjennomsnitt av disse fem værmodellene er over 58%, bør vi legge til et kveldsskifte til bryggeriet og leie en ekstra tank for å øke produksjonen.
Dataanalyse understøtter mange kvalitetskontrollsystemer i finansverdenen, inkludert det stadig populære Six Sigma-programmet. Hvis du ikke måler noe riktig - enten det er vekten din eller antall feil per million i en produksjonslinje - er det nesten umulig å optimalisere det.
Spesielle hensyn: Hvem bruker Data Analytics?
Noen av sektorene som har tatt i bruk bruken av dataanalyse inkluderer reise- og gjestfrihetsbransjen, hvor snuoperasjoner kan være raske. Denne bransjen kan samle inn kundedata og finne ut hvor eventuelle problemer ligger og hvordan de kan fikses.
Healthcare kombinerer bruk av høye volumer av strukturerte og ustrukturerte data og bruker dataanalyse for å ta raske beslutninger. Tilsvarende bruker detaljhandelsbransjen store mengder data for å imøtekomme de stadig skiftende kravene til kundene. Informasjonsforhandlerne samler inn og analyserer kan hjelpe dem med å identifisere trender, anbefale produkter og øke fortjenesten.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.