Dataanalysdefinition: Typer och processöversikt

Vad är dataanalys?

Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata för att kunna dra slutsatser om den informationen. Många av teknikerna och processerna för dataanalys har automatiserats till mekaniska processer och algoritmer som arbetar över rådata för konsumtion.

Förstå dataanalys

Dataanalys är en bred term som omfattar många olika typer av dataanalyser. Varje typ av information kan utsättas för dataanalystekniker för att få insikt som kan användas för att förbättra saker. Dataanalytiker kan avslöja trender och mätvärden som annars skulle gå förlorade i massan av information. Denna information kan sedan användas för att optimera processer för att öka den totala effektiviteten i ett företag eller system.

Till exempel, tillverkning Företag registrerar ofta körtid, driftstopp och arbetskö för olika maskiner och analyserar sedan data för att bättre planera arbetsbelastningarna så att maskinerna arbetar närmare toppkapacitet.

Dataanalys kan göra mycket mer än att påpeka flaskhalsar i produktion. Spelföretag använder dataanalys för att ställa in belöningsscheman för spelare som håller majoriteten av spelarna aktiva i spelet. Innehållsföretag använder många av samma dataanalyser för att hålla dig klicka, titta på eller omorganisera innehåll för att få en annan vy eller ett annat klick.

Dataanalys är viktigt eftersom det hjälper företag att optimera sina prestationer. Genom att implementera den i affärsmodellen kan företag hjälpa till att minska kostnaderna genom att identifiera effektivare sätt att göra affärer och genom att lagra stora mängder data. Ett företag kan också använda dataanalys för att fatta bättre affärsbeslut och hjälpa till att analysera kundtrender och tillfredsställelse, vilket kan leda till nya - och bättre - produkter och tjänster.

Processen involverad i dataanalys innefattar flera olika steg:

1. Det första steget är att bestämma datakraven eller hur data grupperas. Data kan separeras efter ålder, demografi, inkomst eller kön. Datavärden kan vara numeriska eller delas efter kategori.
2. Det andra steget i dataanalys är processen att samla in den. Detta kan göras genom en mängd olika källor som datorer, onlinekällor, kameror, miljökällor eller genom personal.
3. När data har samlats in måste de organiseras så att de kan analyseras. Organisation kan ske på ett kalkylblad eller annan form av programvara som kan ta statistisk data.
4. Uppgifterna rensas sedan före analys. Det betyder att den skrubbas och kontrolleras för att säkerställa att det inte finns någon kopiering eller fel, och att den inte är ofullständig. Detta steg hjälper till att korrigera eventuella fel innan det går vidare till en dataanalytiker som ska analyseras.

[Viktigt: Dataanalys fokuserar på att dra slutsatser baserat på vad analytikern redan vet.]

Typer av dataanalys

Dataanalys är uppdelad i fyra grundtyper.

1. Beskrivande analys beskriver vad som har hänt under en viss tidsperiod. Har antalet visningar ökat? Är försäljningen starkare denna månad än förra?
2. Diagnostisk analys fokuserar mer på varför något hände. Detta innebär mer olika datainmatningar och lite hypoteser. Påverkade vädret ölförsäljningen? Påverkade den senaste marknadsföringskampanjen försäljningen?
3. Prediktiv analys går över till vad som sannolikt kommer att hända på kort sikt. Vad hände med försäljningen senast vi hade en varm sommar? Hur många vädermodeller förutspår en varm sommar i år?
4. Föreskrivande analys föreslår en åtgärd. Om sannolikheten för en varm sommar mäts som ett genomsnitt av dessa fem vädermodeller är över 58%, bör vi lägga till ett kvällskifte till bryggeriet och hyra en extra tank för att öka produktionen.

Dataanalys ligger till grund för många kvalitetskontrollsystem i finansvärlden, inklusive det ständigt populära Sex Sigma program. Om du inte mäter något korrekt - oavsett om det är din vikt eller antalet defekter per miljon i en produktionslinje - är det nästan omöjligt att optimera det.

Några av sektorer som har använt sig av dataanalys inkluderar rese- och besöksnäringen, där vändningar kan vara snabba. Denna bransch kan samla in kunddata och ta reda på var problemen, om sådana finns, och hur man åtgärdar dem.

Vården kombinerar användningen av stora volymer strukturerad och ostrukturerad data och använder dataanalys för att fatta snabba beslut. På samma sätt använder detaljhandeln stora mängder data för att möta kundernas ständigt föränderliga krav. Informationen som återförsäljare samlar in och analyserar kan hjälpa dem att identifiera trender, rekommendera produkter och öka vinsten.

Vanliga frågor

Varför är dataanalys viktigt?

Dataanalys är viktigt eftersom det hjälper företag att optimera sina prestationer. Genom att implementera den i affärsmodellen kan företag hjälpa till att minska kostnaderna genom att identifiera effektivare sätt att göra affärer och genom att lagra stora mängder data. Ett företag kan också använda dataanalys för att fatta bättre affärsbeslut och hjälpa till att analysera kundtrender och tillfredsställelse, vilket kan leda till nya - och bättre - produkter och tjänster.

Vilka är de fyra typerna av dataanalys?

Dataanalys är uppdelad i fyra grundtyper. Beskrivande analys beskriver vad som har hänt under en viss tidsperiod. Diagnostisk analys fokuserar mer på varför något hände. Prediktiv analys går över till vad som sannolikt kommer att hända på kort sikt. Slutligen föreslår föreskrivande analys ett tillvägagångssätt.

Vem använder dataanalys?

Dataanalys har antagits av flera sektorer, till exempel rese- och besöksnäringen, där vändningar kan gå snabbt. Denna bransch kan samla in kunddata och ta reda på var problemen, om sådana finns, och hur man åtgärdar dem. Sjukvård är en annan sektor som kombinerar användningen av stora volymer strukturerad och ostrukturerad data och dataanalys kan hjälpa till att fatta snabba beslut. På samma sätt använder detaljhandeln stora mängder data för att möta kundernas ständigt föränderliga krav. Informationen som återförsäljare samlar in och analyserar kan hjälpa dem att identifiera trender, rekommendera produkter och öka vinsten.