Introduktion till dataanalys
I den här artikeln ser vi en översikt över Vad är dataanalys ?. I världen av artificiell intelligens, maskininlärning och datavetenskap är en av de mest använda termen dataanalys. Vi kan säga att dataanalys hjälper företag att förstå vilken strategi de ska tillämpa och var de ska tillämpa den. Innan vi går in på detaljer om dataanalys måste vi förstå vad som är dataanalys och varför dataanalys alls behövs.
Vad är dataanalys?
Dataanalys avser tekniken för att analysera data för att förbättra produktiviteten och växa affärer. Det är processen att inspektera, rensa, transformera och modellera data.
Varför behöver vi dataanalys?
Vi behöver dataanalys i grund och botten av de skäl som nämns nedan:
- Samla dolda insikter.
- För att generera rapporter baserade på tillgängliga data.
- Utför marknadsanalys.
- Förbättring av affärsstrategin.
Vem är en dataanalytiker?
Dataanalytiker är en person som samlar in data från olika källor och strukturen och modellerna för att hitta ett mönster för att generera rapporten. Olika branscher försöker samla in en mängd olika uppgifter för att skapa en modell ur den. Till exempel registrerar företag inom tillverkningssektorn olika parametrar som könsstatus för tillverkningsenhet och hur det kan synkroniseras med andra enheter som kvalitetssäkring, förpackning och lagringsenhet för att säkerställa minsta driftstopp. Tanken här är att minska den lediga användningen av en resurs som kommer att öka produktiviteten utan att påverka kostnaden. Precis som tillverkningsindustrin kan andra branscher som spelindustrin hålla reda på fördelarna för deras användare och livsmedelsleveransföretag kan hålla reda på folkets ätvanor i vissa demografiska strukturer.
Grundläggande steg för dataanalys
Nu ska vi diskutera några grundläggande steg i dataanalys:
Steg 1: Den primära uppgiften här skulle vara att profilera data. I den nuvarande strukturen är de flesta av den traditionella industrin inte ens medvetna om de data de redan har, eftersom det tidigare inte gjordes någon tydlig åtskillnad mellan interaktionsdata och transaktionsdata. Därför är den största utmaningen när det gäller implementering av Machine Learning eller AI-implementering att ta reda på var data ligger och hur uppgifterna ligger. Detta innebär dataprofilering med en enorm mängd data och att ta reda på egenskaper som datakorrighet, datafullständighet, nollprocent och framför allt relevans och kategorisering av tillgängliga data.
Steg 2: Sedan måste vi lagra dessa data med hjälp av vilken ostrukturerad datalagringsmetod som helst. Detta är samma sak som bearbetning av ostrukturerad data via big data-infrastruktur som redan finns. Lagringsinfrastrukturen i modern tid skiljer sig från traditionell RDBMS. Nu kan stordatainfrastrukturen extrahera information från ostrukturerad data som en Facebook-kommentar eller ett meddelande som skickas via e-post.
Steg 3: Nästa steg är att bygga en modell efter kategorisering och gruppering av data. När en datamodell har utarbetats kommer systemet att börja extrahera information.
Steg 4: När uppgifterna börjar flöda kan olika data som interaktionsdata och transaktionsdata korreleras och behandlas för att skapa ett mönster som inte bara kan skapa en rapport om historiska data utan också kan definiera en tydlig strategi för framtiden när den matas in i en AI-motor.
Typer av dataanalys
Dataanalys kan vara av olika slag:
1. Beskrivande analys
Denna typ av analys berättar för företaget vad som faktiskt gick rätt och vad som gick fel exempel koma när en restaurang får veta att de användare som beställde pizza en gång, de fortsatte att ordna men det finns ingen ombeställning för deras risotto. det ger restaurangen antydan att de borde förbättra receptet på sin risotto och hålla fokus på pizza för att hålla verksamheten igång.
2. Diagnostisk analys
Detta berättar varför något hände om du tar ett exempel på BlackBerry, uppgifterna visar när iPhone-marknaden börjar blomstra med sina pekskärmstelefoner utan knappsats, försäljningen av BlackBerry-mobiltelefoner minskade och fick detta företag att förlora sin marknadsandel betydligt. Detta är ett verkligt exempel på diagnostisk analys.
3. Prediktiv analys
Denna typ av analytisk strategi berättar för ett företag vad som sannolikt kommer att hända. Ett annat verkligt exempel på detta skulle vara fallet med Kodak. Där de var mycket sent att inse att filmfotografin så småningom kommer att utrotas och den nya framtiden skulle vara digital så deras förutsägbara analys misslyckades och andra som Nikon, Canon, Sony fångade marknaden. Kodak var så sent att hoppa in på marknaden för digital kamera, det var redan slut för dem.
4. Förskrivningsanalys
Denna analys är att förstå och beskriva den framtida handlingen för att växa eller upprätthålla den nuvarande verksamheten. i allmänhet använder företag maskininlärningstekniker och algoritmer för att definiera affärsreglerna framöver. Ett exempel på detta kan vara att alla telekomföretag förstår att när telefonerna blir bättre på beräkningen, därför kommer samtal att vara mindre prioriterade och fokus kommer att öka på konsumtionen av mobildata.
Populära verktyg för analys av data
Låt oss undersöka några allmänt använda dataanalysverktyg tillsammans med några verktyg som är marknadsledande inom detta segment:
- Tableau: Det kan skapa en datavisualisering, instrumentpanel och analysrapport efter anslutning till olika datakällor. Detta verktyg fungerar på ostrukturerad data som därför är kompatibel med Big Data.
- Power BI: Tidigare var det en tillägg till MS Excel senare blev det ett separat verktyg. Den är lätt och uppdateras ofta.
- R och Python: Om du gillar anpassad kodning och anpassning är R och Python alternativet för dig. R är bättre för statistisk analys medan Python har inbyggda dataanalysbibliotek.
- Apache Spark: Apache Spark är en snabb, lätt och storskalig databehandlare som kör data från stora datakluster och kan bearbeta en enorm mängd data snabbt.
Slutsats
Vi kan säga att användningen av data på rätt sätt kan ge en ny uppsättning insikter till alla företag som kommer att säkerställa ett effektivt utnyttjande av resursen, en bättre förståelse för kunden och marknaden som så småningom kommer att leda till affärsutveckling.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till Vad är dataanalys ?. Här diskuterar vi de olika typerna av Data Analytics tillsammans med Verktyg för perfekt datahantering. Du kan också gå igenom våra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Topp 8 gratis dataanalysverktyg
- Introduktion till typer av dataanalysstekniker
- Data Analytics vs Data Analys - Toppskillnader
- Vad är dataintegration?
- Typer av dataanalys | Olika metoder