Datu analīze
Datu analītika ir zinātne par neapstrādātu datu analīzi, lai izdarītu secinājumus par šo informāciju. Daudzas no datu analītikas metodēm un procesiem ir automatizētas mehāniskos procesos un algoritmos, kas darbojas ar neapstrādātiem datiem cilvēku patēriņam.
Datu analīzes paņēmieni var atklāt tendences un metriku, kas pretējā gadījumā tiktu zaudēta informācijas masā. Pēc tam šo informāciju var izmantot procesu optimizēšanai, lai palielinātu uzņēmuma vai sistēmas kopējo efektivitāti.
Izpratne par datu analītiku
Datu analītika ir plašs termins, kas ietver daudzus un dažādus datu analīzes veidus. Jebkura veida informācijai var piemērot datu analīzes paņēmienus, lai iegūtu ieskatu, ko var izmantot, lai uzlabotu lietas.
Piemēram, ražošanas uzņēmumi bieži reģistrē dažādu mašīnu izpildīšanas, dīkstāves un darba rindas un pēc tam analizē datus, lai labāk plānotu darba slodzes, lai mašīnas darbotos tuvāk maksimālajai jaudai.
Datu analītika var darīt daudz vairāk, nekā norādīt uz sašaurinājumiem ražošanā. Spēļu kompānijas izmanto datu analītiku, lai noteiktu atalgojuma grafikus spēlētājiem, kuri lielāko daļu spēlētāju uztur aktīvo spēli. Satura uzņēmumi izmanto daudzus un tos pašus datu analītiskos datus, lai jūs turpinātu noklikšķināt, skatīties vai atkārtoti organizēt saturu, lai iegūtu citu skatu vai citu klikšķi.
Datu analīzē iesaistītais process ietver vairākus dažādus posmus:
- Pirmais solis ir datu prasību noteikšana vai datu grupēšana. Datus var atdalīt pēc vecuma, demogrāfijas, ienākumiem vai dzimuma. Datu vērtības var būt skaitliskas vai sadalītas pa kategorijām.
- Otrais datu analīzes solis ir tā apkopošanas process. To var izdarīt, izmantojot dažādus avotus, piemēram, datorus, tiešsaistes avotus, kameras, vides avotus, vai arī izmantojot personālu.
- Kad dati ir savākti, tie ir jāorganizē, lai tos varētu analizēt. Organizēšana var notikt izklājlapā vai citā programmatūras formā, kas var ņemt statistiskos datus.
- Pirms analīzes dati tiek iztīrīti. Tas nozīmē, ka tas ir tīrīts un pārbaudīts, lai pārliecinātos, vai nav dublēšanās vai kļūdu un vai tas nav nepilnīgs. Šis solis palīdz izlabot kļūdas, pirms tā nonāk pie analizējamā datu analītiķa.
[Svarīgi: datu analītika koncentrējas uz secinājumu izdarīšanu, pamatojoties uz to, ko analītiķis jau zina.]
Taustiņu izņemšana
- Datu analītika ir zinātne par neapstrādātu datu analīzi, lai izdarītu secinājumus par šo informāciju.
- Datu analītikas paņēmieni un procesi ir automatizēti mehāniskos procesos un algoritmos, kuru darbība pārsniedz izejmateriālus cilvēku patēriņam.
- Datu analīze palīdz uzņēmumam optimizēt tā veiktspēju.
Kāpēc svarīga ir datu analīze
Datu analīze ir svarīga, jo tā palīdz uzņēmumiem optimizēt veiktspēju. Ieviešot to biznesa modelī, uzņēmumi var palīdzēt samazināt izmaksas, identificējot efektīvākus uzņēmējdarbības veidus un saglabājot lielu datu daudzumu.
Uzņēmums var izmantot arī datu analītiku, lai pieņemtu labākus biznesa lēmumus un palīdzētu analizēt klientu tendences un apmierinātību, kas var radīt jaunus un labākus produktus un pakalpojumus.
Datu analīzes veidi
Datu analītika ir sadalīta četros pamatveidos.
- Aprakstošā analītika apraksta to, kas ir noticis noteiktā laika posmā. Vai ir palielinājies skatījumu skaits? Vai pārdošanas apjomi šajā mēnesī ir spēcīgāki nekā pagājušajā mēnesī?
- Diagnostikas analītika vairāk koncentrējas uz to, kāpēc kaut kas notika. Tas ietver daudzveidīgāku datu ievadi un hipotēzes. Vai laika apstākļi ietekmēja alus tirdzniecību? Vai šī jaunākā mārketinga kampaņa ietekmēja pārdošanas apjomus?
- Jutīgā analītika pāriet uz to, kas, iespējams, notiks tuvākajā laikā. Kas notika ar pārdošanu, kad pēdējo reizi bija karsta vasara? Cik laika apstākļu modeļi prognozē karstu vasaru šogad?
- Preskriptīvā analītika iesaka rīcību. Ja karstās vasaras iespējamība tiek mērīta kā vidējais no šiem pieciem laikapstākļu modeļiem, kas pārsniedz 58%, alus darītavai vajadzētu pievienot vakara maiņu un iznomāt papildu rezervuāru, lai palielinātu izlaidi.
Datu analītika ir pamatā daudzām kvalitātes kontroles sistēmām finanšu pasaulē, ieskaitot arvien populāro Six Sigma programmu. Ja jūs kaut ko nepareizi mēra - neatkarīgi no tā, vai tas ir jūsu svars vai defektu skaits uz miljonu ražošanas līnijas - to ir gandrīz neiespējami optimizēt.
Īpaši apsvērumi: kurš izmanto datu analīzi?
Dažas nozares, kuras ir pieņēmušas datu analīzes izmantošanu, ietver ceļojumu un viesmīlības nozari, kur apgrozījums var būt ātrs. Šī nozare var apkopot klientu datus un noskaidrot, kur ir problēmas, ja tādas ir, un kā tās novērst.
Veselības aprūpe apvieno liela apjoma strukturētu un nestrukturētu datu izmantošanu un izmanto datu analīzi, lai pieņemtu ātrus lēmumus. Tāpat mazumtirdzniecības nozare izmanto lielu datu daudzumu, lai apmierinātu pircēju mainīgās prasības. Informācijas mazumtirgotāji, kas apkopo un analizē, var palīdzēt viņiem noteikt tendences, ieteikt produktus un palielināt peļņu.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.