Inleiding tot gegevensanalyse
In dit artikel zien we een overzicht van Wat is gegevensanalyse ?. In de wereld van kunstmatige intelligentie, machine learning en data science is data-analyse een van de meest gebruikte termen. We kunnen zeggen dat data-analyse bedrijven helpt te begrijpen welke strategie ze moeten toepassen en waar ze deze moeten toepassen. Voordat we nader ingaan op gegevensanalyse, moeten we begrijpen wat gegevensanalyse is en waarom gegevensanalyse überhaupt nodig is.
Wat is gegevensanalyse?
Gegevensanalyse verwijst naar de techniek om gegevens te analyseren om de productiviteit te verhogen en uw bedrijf te laten groeien. Het is het proces van inspecteren, opschonen, transformeren en modelleren van de gegevens.
Waarom hebben we gegevensanalyse nodig?
We hebben gegevensanalyse nodig om de onderstaande redenen:
- Verzamel verborgen inzichten.
- Rapporten genereren op basis van de beschikbare gegevens.
- Marktanalyse uitvoeren.
- Verbetering van bedrijfsstrategie.
Wie is een data-analist?
Gegevensanalist is een persoon die gegevens uit verschillende bronnen en de structuur en modellen verzamelt om een patroon te vinden om het rapport te genereren. Verschillende industrieën proberen een gevarieerde set gegevens te verzamelen om er een model van te maken. Productiebedrijven registreren bijvoorbeeld verschillende parameters, zoals de wachtrijstatus voor de productie-eenheid en hoe deze kan worden gesynchroniseerd met andere eenheden, zoals kwaliteitsborging, verpakking en opslageenheid om minimale uitvaltijd te garanderen. Het idee hier is om het nutteloze gebruik van een bron te verminderen die de productiviteit verhoogt zonder de kosten te beïnvloeden. Net als de maakindustrie houden andere industrieën, zoals de spelindustrie, de beloningen voor hun gebruiker bij en kunnen voedingsbedrijven de eetgewoonten van de mensen in bepaalde demografische structuren volgen.
Basisstappen van gegevensanalyse
Nu gaan we enkele basisstappen van gegevensanalyse bespreken:
Stap 1: De primaire taak hier zou zijn om de gegevens te profileren. In de huidige structuur is het grootste deel van de traditionele industrie zich niet eens bewust van de gegevens die ze al hebben, omdat er vroeger geen duidelijk onderscheid was tussen interactiegegevens en transactiegegevens. Daarom is de grootste uitdaging bij de implementatie van Machine Learning of AI-implementatie het achterhalen waar de gegevens liggen en hoe de gegevens liggen. Dit houdt in dataprofilering met een enorme hoeveelheid gegevens en het achterhalen van eigenschappen zoals juistheid van gegevens, volledigheid van gegevens, nulpercentage en vooral relevantie en categorisatie van de beschikbare gegevens.
Stap 2: Vervolgens moeten we die gegevens opslaan met een ongestructureerde methode voor gegevensopslag. Dit is hetzelfde als het verwerken van de ongestructureerde gegevens via reeds bestaande big data-infrastructuur. De opslaginfrastructuur van het moderne tijdperk is anders dan de traditionele RDBMS. Nu kan de big data-infrastructuur informatie extraheren uit ongestructureerde gegevens zoals een Facebook-reactie of een bericht dat via e-mail is verzonden.
Stap 3: De volgende stap zou zijn om een model te bouwen na het categoriseren en groeperen van gegevens. Zodra een datamodel is opgesteld, begint het systeem met het extraheren van informatie.
Stap 4: Zodra de gegevens beginnen te stromen, kunnen verschillende gegevens, zoals interactiegegevens en transactiegegevens, worden gecorreleerd en verwerkt om een patroon op te zetten dat niet alleen in staat is een rapport over historische gegevens te maken, maar ook in staat zal zijn om een duidelijke strategie te definiëren voor de toekomst wanneer ingevoerd in een AI-motor.
Soorten gegevensanalyse
Gegevensanalyse kan van verschillende typen zijn:
1. Beschrijvende analyse
Dit soort analyse vertelt het bedrijf wat er goed ging en wat er mis ging. Voorbeeld coma wanneer een restaurant te weten komt dat die gebruikers die de pizza eenmaal hebben besteld, steeds opnieuw ordenen, maar er geen nabestelling is voor hun risotto. het geeft het restaurant een hint dat ze het recept van hun risotto moeten verbeteren en de focus op pizza moeten houden om het bedrijf draaiende te houden.
2. Diagnostische analyse
Dit vertelt je waarom er iets is gebeurd als je een voorbeeld van BlackBerry neemt, de gegevens laten zien terwijl de iPhone-markt begint te groeien met hun touchscreen-telefoons zonder toetsenbord, de verkoop van BlackBerry-telefoons daalde en dit bedrijf zijn marktaandeel aanzienlijk verloor. Dit is een realistisch voorbeeld van diagnostische analyse.
3. Voorspellende analyse
Dit soort analytische strategie vertelt een bedrijf wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Een ander realistisch voorbeeld hiervan is het geval van Kodak. Waar ze heel laat waren om te beseffen dat de filmfotografie uiteindelijk zal uitsterven en de nieuwe toekomst digitaal zou zijn, zodat hun voorspellende analyse faalde en anderen zoals Nikon, Canon en Sony de markt veroverden. Kodak was zo laat op de markt voor digitale camera's te springen, het was al voorbij voor hen.
4. Voorschriftanalyse
Deze analyse is bedoeld om de toekomstige handelwijze te begrijpen en te beschrijven om de huidige onderneming te laten groeien of in stand te houden. Over het algemeen gebruiken bedrijven technieken voor machinaal leren en algoritmen om de toekomstige bedrijfsregels te definiëren. Een voorbeeld hiervan kan zijn dat elk telecombedrijf begrijpt dat naarmate de telefoons beter worden in de berekening, de oproep minder prioriteit krijgt en de focus zal toenemen op het verbruik van mobiele data.
Populaire tools voor gegevensanalyse
Laten we enkele veelgebruikte gegevensanalysetools bekijken, samen met enkele tools die marktleider zijn in dit segment:
- Tableau: het kan een datavisualisatie-, dashboard- en analyserapport maken na verbinding te maken met verschillende gegevensbronnen. Deze tool werkt op ongestructureerde gegevens en is daarom compatibel met Big Data.
- Power BI: voorheen was het een uitbreiding op MS Excel, later werd het een afzonderlijke tool. Het is lichtgewicht en wordt regelmatig bijgewerkt.
- R en Python: Als u van aangepaste codering en aanpassing houdt, is R en Python de optie voor u. R is beter voor statistische analyse terwijl Python kant-en-klare data-analysebibliotheken ingebouwd heeft.
- Apache Spark: Apache Spark is een snelle, lichtgewicht en grootschalige gegevensverwerker die gegevens uitvoert van grote gegevensclusters en een enorm stuk gegevens snel kan verwerken.
Conclusie
We kunnen zeggen dat het juiste gebruik van gegevens een nieuwe set inzichten kan geven aan elk bedrijf, wat zorgt voor een effectief gebruik van de bron, een beter begrip van de klant en de markt, wat uiteindelijk zal leiden tot bedrijfsgroei.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Wat is gegevensanalyse ?. Hier bespreken we de verschillende soorten data-analyse samen met tools voor perfect gegevensbeheer. U kunt ook onze voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Top 8 gratis tools voor gegevensanalyse
- Inleiding tot soorten gegevensanalysetechnieken
- Gegevensanalyse versus gegevensanalyse - Topverschillen
- Wat is data-integratie?
- Soorten gegevensanalyse | Verschillende methodologie