Tri fotografije ljudi, ki delajo za pisalnimi mizami na namiznih računalnikih in tabličnih računalnikih ter prikazujejo grafe za analizo podatkov.

Razumevanje analize podatkov: Vodnik za začetnike

Preden se lahko podatki uporabijo za pripovedovanje zgodbe, morajo iti skozi postopek, ki jih naredi uporabne. Raziščite vlogo analize podatkov pri sprejemanju odločitev.

Več informacij Odprite Excel

Kaj je analiza podatkov?

Analiza podatkov je postopek zbiranja, čiščenja in modeliranja podatkov, da bi razkrili smiselna spoznanja. Ti podatki se nato oblikujejo v poročila, ki podpirajo proces strateškega odločanja.

Preberite, kako

Vrste analize podatkov

Obstaja veliko različnih vrst analize podatkov. Z vsako vrsto lahko odgovorite na drugo vprašanje.

Opisna analitika

Opisna analitika se nanaša na postopek analize preteklih podatkov za razumevanje trendov in vzorcev. Na primer uspeh ali neuspeh pri doseganju ključnih kazalnikov uspešnosti, kot je donosnost naložbe.

Primer opisne analitike je ustvarjanje poročil za pregled prodajnih in finančnih podatkov organizacije, ki nudijo dragocen vpogled v pretekle dejavnosti in rezultate.

Napovedna analitika

Napovedna analitika uporablja pretekle podatke za napovedovanje dogodkov v prihodnosti, na primer za prepoznavanje preteklih trendov v podatkih in ugotavljanje, ali se bodo ti ponovili.

Metode vključujejo vrsto statističnih tehnik in tehnik strojnega učenja, vključno z nevronskimi mrežami, drevesi odločanja in regresijsko analizo.

Diagnostična analitika

Diagnostična analitika pomaga odgovoriti na vprašanja o tem, kaj je povzročilo določene dogodke, s pregledom kazalnikov uspešnosti. Diagnostične analitične tehnike dopolnjujejo osnovno opisno analizo.

Na splošno diagnostična analitika vključuje opazovanje anomalij v podatkih (kot je nepričakovan premik v metriki), zbiranje podatkov, povezanih s temi anomalijami, in uporabo statističnih tehnik za ugotavljanje možnih razlag.

Kognitivna analitika

Kognitivna analitika je izpopolnjena oblika analize podatkov, ki presega tradicionalne metode. Ta metoda uporablja strojno učenje in obdelavo naravnega jezika za razumevanje, sklepanje in učenje iz podatkov na način, ki je podoben človeškim miselnim procesom.

Cilj kognitivne analitike je simulirati razmišljanje, podobno človeškemu, da bi zagotovili globlje vpoglede, prepoznali vzorce in pripravili napovedi.

Predpisna analitika

Predpisna analitika pomaga odgovoriti na vprašanja o tem, kaj se mora zgoditi, da se doseže določen cilj. Z uporabo vpogledov iz predpisne analitike lahko organizacije sprejemajo odločitve, ki temeljijo na podatkih, kljub negotovosti.

Podatkovni analitiki, ki izvajajo predpisno analizo, se pogosto zanašajo na strojno učenje za iskanje vzorcev v velikih semantičnih modelih in ocenjevanje verjetnosti različnih izidov.

Analitika besedila

Analitika besedila je način, kako računalnike naučiti razumeti človeški jezik. Pri tem se uporabljajo algoritmi in druge tehnike za pridobivanje informacij iz velikih količin besedilnih podatkov, kot so objave v družabnih medijih ali predogledi strank.

Besedilna analitika podatkovnim analitikom pomaga osmisliti, kaj ljudje govorijo, najti vzorce in pridobiti vpogled, ki se lahko uporabi za boljše odločitve na področjih, kot so poslovanje, trženje in raziskave.

Postopek analize podatkov

Zbiranje in razlaga podatkov, ki jih je mogoče uporabiti pri odločanju, je podroben postopek in zahteva sistematičen pristop. Tu so koraki, ki jih upoštevajo podatkovni analitiki:

1. Določite svoje cilje.

Jasno opredelite namen svoje analize. Na katero specifično vprašanje želite odgovoriti? Kakšen problem želite rešiti? Določite svoje glavne cilje. To bo vodilo pri celotnem postopku.
2. Zberite in združite podatke.

Zberite podatke iz vseh ustreznih virov z uporabo programske opreme za analizo podatkov. Prepričajte se, da so podatki reprezentativni in dejansko zajemajo spremenljivke, ki jih želite analizirati.
3. Izberite analitične metode.

Preučite različne metode analize podatkov in izberite tehniko, ki najbolje ustreza vašim ciljem. Številne brezplačne programske rešitve za analizo podatkov ponujajo vgrajene algoritme in metode, ki olajšajo ta postopek izbire.
4. Počistite svoje podatke.

S pomočjo funkcij čiščenja, ki so že vgrajene v programsko opremo za analizo podatkov, preverite svoje podatke glede napak, manjkajočih vrednosti ali nedoslednosti. Čiščenje podatkov zagotavlja natančnost in zanesljivost analize ter je pomemben del podatkovne analitike.
5. Odkrijte koristne vpoglede.

Poglobite se v podatke in odkrijte vzorce, trende in povezave. Uporabite statistične metode, algoritme strojnega učenja ali druge analitične tehnike, ki so v skladu z vašimi cilji. V tem koraku se surovi podatki spremenijo v koristne vpoglede.
6. Interpretirajte in vizualizirajte rezultate.

Preučite rezultate svojih analiz in razumite njihove posledice. Te ugotovitve povežite z začetnimi cilji. Nato uporabite orodja za vizualizacijo v brezplačni programski opremi za analizo podatkov, da svoja spoznanja predstavite v bolj razumljivi obliki.
7. Sprejmite premišljeno odločitev.

Spoznanja, pridobljena z analizo, uporabite pri svojih naslednjih korakih. Razmislite, kako lahko te ugotovitve uporabite za izboljšanje procesov, optimizacijo strategij ali izboljšanje splošne uspešnosti.

Z upoštevanjem teh korakov lahko analitiki sistematično pristopijo k velikim nizom podatkov, razčlenijo zapletenost in zagotovijo, da so rezultati uporabni za odločevalce.

Pomembnost analize podatkov

Analiza podatkov je ključnega pomena, saj pomaga poslovnim nosilcem odločitev osmisliti informacije, ki jih zbirajo v našem svetu, ki je vedno bolj podatkovno usmerjen. Predstavljajte si, da imate ogromen kup koščkov sestavljanke (podatkov) in želite videti širšo sliko (vpoglede). Analiza podatkov je kot sestavljanje koščkov sestavljanke - podatke spremenite v znanje, da bi razkrili, kaj je pomembno.
Analiza podatkov je pomembno orodje, ki nam pomaga razumeti svet in sprejemati premišljene odločitve, ne glede na to, ali ste poslovni odločevalec, ki poskuša razumeti preference strank, ali znanstvenik, ki preučuje trende.

Metode analize primarnih podatkov

Poznamo dva glavna načina obdelave podatkov: kvantitativno in kvalitativno analizo.

Oseba, ki dela na namizju v odprtem pisarniškem okolju

Kvantitativna analiza

Kvantitativna analiza se ukvarja s številkami in meritvami (na primer s pregledom rezultatov anket, pridobljenih z ocenami). Pri kvantitativni analizi uporabljate izključno matematične in statistične metode ter odgovarjate na vprašanje, kot je »koliko«

Dve osebi gledata na zaslon tabličnega računalnika, ki prikazuje dokument Word

Kvalitativna analiza

Pri kvalitativni analizi gre za razumevanje subjektivnega pomena neštevilčnih podatkov. Na primer z analizo odgovorov v intervjuju ali ogledom slik za razumevanje čustev. Kvalitativna analiza išče vzorce, teme ali spoznanja ter se ukvarja predvsem z globino in podrobnostmi.