データ分析の定義：タイプとプロセスの概要

データ分析とは何ですか？

データ分析は、その情報について結論を出すために生データを分析する科学です。 データ分析の技術とプロセスの多くは、機械的プロセスに自動化されており、 アルゴリズム それは人間の消費のために生データを処理します。

データ分析を理解する

データ分析は、さまざまな種類のデータ分析を含む広義の用語です。 あらゆる種類の情報をデータ分析手法にかけ、物事を改善するために使用できる洞察を得ることができます。 データ分析技術は、そうでなければ大量の情報で失われるであろう傾向と測定基準を明らかにすることができます。 次に、この情報を使用してプロセスを最適化し、ビジネスまたはシステムの全体的な効率を向上させることができます。

例えば、 製造 多くの場合、企業はさまざまなマシンのランタイム、ダウンタイム、およびワークキューを記録し、データを分析してワークロードをより適切に計画し、マシンがピーク容量に近づいて動作するようにします。

データ分析は、指摘する以上のことを行うことができます ボトルネック 生産中。 ゲーム会社は、データ分析を使用して、プレーヤーの大多数をゲームでアクティブに保つプレーヤーの報酬スケジュールを設定します。 コンテンツ会社は、同じデータ分析の多くを使用して、コンテンツのクリック、視聴、または再編成を続け、別のビューまたは別のクリックを取得します。

データ分析は、企業のパフォーマンスを最適化するのに役立つため、重要です。 それをビジネスモデルに実装することは、企業がビジネスを行うためのより効率的な方法を特定し、大量のデータを保存することによってコストを削減できることを意味します。 企業はまた、データ分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定を行い、顧客の傾向と満足度の分析を支援することができます。これにより、新しい、より良い製品やサービスにつながる可能性があります。

データ分析に関連するプロセスには、いくつかの異なるステップが含まれます。

1. 最初のステップは、データ要件またはデータのグループ化方法を決定することです。 データは、年齢、人口統計、収入、または性別によって分けられる場合があります。 データ値は数値である場合もあれば、カテゴリごとに分割されている場合もあります。
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2. データ分析の2番目のステップは、データを収集するプロセスです。 これは、コンピューター、オンラインソース、カメラ、環境ソースなどのさまざまなソースを介して、または人員を介して行うことができます。
3. データが収集されたら、分析できるように整理する必要があります。 整理は、統計データを取得できるスプレッドシートまたはその他の形式のソフトウェアで行うことができます。
4. その後、データは分析前にクリーンアップされます。 これは、スクラブしてチェックし、重複やエラーがないこと、および不完全でないことを確認することを意味します。 この手順は、分析対象のデータアナリストに進む前に、エラーを修正するのに役立ちます。

[重要：データ分析は、アナリストがすでに知っていることに基づいて結論を出すことに焦点を当てています。]

データ分析の種類

データ分析は、4つの基本的なタイプに分類されます。

1. 記述的分析 特定の期間に何が起こったかを説明します。 視聴回数は増えましたか？ 今月の売り上げは先月よりも好調ですか？
2. 診断分析 何かが起こった理由にもっと焦点を当てます。 これには、より多様なデータ入力と少しの仮説が含まれます。 天候はビールの販売に影響を与えましたか？ その最新のマーケティングキャンペーンは売上に影響を与えましたか？
3. 予測分析 近い将来に起こりそうなことに移ります。 前回の暑い夏の売上はどうなりましたか？ 今年の暑い夏を予測する気象モデルはいくつありますか？
4. 処方分析 行動方針を提案します。 これら5つの気象モデルの平均が58％を超えているため、暑い夏の可能性を測定する場合は、醸造所に夕方のシフトを追加し、生産量を増やすために追加のタンクを借りる必要があります。

データ分析は、人気の高い金融業界を含む、金融業界の多くの品質管理システムを支えています。 シックスシグマ プログラム。 重量であれ、生産ラインの100万個あたりの欠陥数であれ、何かを適切に測定していない場合、それを最適化することはほぼ不可能です。

いくつかの セクター データ分析の使用を採用しているのは、旅行およびホスピタリティ業界であり、ターンアラウンドが迅速になります。 この業界は、顧客データを収集し、問題があればどこにあるのか、そしてそれらを修正する方法を理解することができます。

Healthcareは、大量の構造化データと非構造化データの使用を組み合わせ、データ分析を使用して迅速な意思決定を行います。 同様に、小売業界は、買い物客の絶えず変化する需要を満たすために大量のデータを使用しています。 小売業者が収集および分析する情報は、傾向を特定し、製品を推奨し、利益を増やすのに役立ちます。

よくある質問

データ分析が重要なのはなぜですか？

データ分析は、企業のパフォーマンスを最適化するのに役立つため、重要です。 それをビジネスモデルに実装することは、企業がビジネスを行うためのより効率的な方法を特定し、大量のデータを保存することによってコストを削減できることを意味します。 企業はまた、データ分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定を行い、顧客の傾向と満足度の分析を支援することができます。これにより、新しい、より良い製品やサービスにつながる可能性があります。

4種類のデータ分析とは何ですか？

データ分析は、4つの基本的なタイプに分類されます。 記述的分析は、特定の期間に何が起こったかを説明します。 診断分析は、何かが起こった理由に焦点を当てています。 予測分析は、短期的に発生する可能性が高いものに移行します。 最後に、処方分析は一連の行動を示唆しています。

データ分析を使用しているのは誰ですか？

データ分析は、旅行やホスピタリティ業界など、ターンアラウンドが迅速ないくつかのセクターで採用されています。 この業界は、顧客データを収集し、問題があればどこにあるのか、そしてそれらを修正する方法を理解することができます。 ヘルスケアは、大量の構造化データと非構造化データの使用を組み合わせたもう1つのセクターであり、データ分析は迅速な意思決定に役立ちます。 同様に、小売業界は、買い物客の絶えず変化する需要を満たすために大量のデータを使用しています。 小売業者が収集および分析する情報は、傾向を特定し、製品を推奨し、利益を増やすのに役立ちます。