Merkittävän datan poimimista valtavasta joukosta jäsentämätöntä tietoa käyttämällä analyyttistä ja loogista päättelyä kutsutaan nimellä tietojen analysointi . Nykyään data-analyysillä on keskeinen rooli päätöksentekoprosesseissa yritysten, yhteiskuntatieteiden, tieteen jne. aloilla. Yleensä ihmiset tekevät päätöksensä saatavilla olevan merkityksellisen tiedon perusteella. Tietojen analysointia käytetään siis yleisesti monissa yrityksissä ja yrityksissä, jotka toimivat parhaana ratkaisuna moniin haasteisiin.

Sisällysluettelo

• Mitä on data-analyysi?
• Tietojen analysoinnin tarve
• Tietojen analysoinnin periaatteet
• Tietojen analysointimenetelmät
• Data-analyysin vaiheet
• Tietojen analysointiprosessin edut:
• Johtopäätös
• Suositellut artikkelit

Mitä on data-analyysi?

Ainoastaan ​​järjestäytymättömän tai strukturoimattoman tiedon muuttaminen ymmärrettävään muotoon ei ole data-analyysin määritelmä. Data-analyysin varsinainen määritelmä on tiedon kerääminen, sen tarkistaminen, puhdistaminen se muuntaa sen merkityksellisiksi tosiasioiksi ja mallinnus se tiettyyn tietomalliin.

Ensimmäinen askel data-analyysissä on tiedon tai raakadatan kerääminen. Myöhemmin sinun on tarkistettava, ovatko kerätyt tiedot hyödyllisiä tietyn ratkaisun tuottamiseksi. Seuraavaksi tietojen puhdistaminen tarkoittaa virheellisten tietojen poistamista tai virheellisten tietojen korjaamista. Prosessi tietojen muuntaminen tarkoittaa tiedon rakenteen muuttamista toiseen muotoon. Tietojen analysoinnin viimeinen vaihe on tietojen mallintaminen. Tietojen mallinnus on menetelmä tietomallin luomiseksi muunnetulle tiedolle käyttämällä erityisiä tekniikoita ja sääntöjä.

Yleensä tietojen analysointiprosessi jaetaan kahteen tyyppiin:

Laadullinen Määrällinen

Kvalitatiivisessa data-analyysissä kaikki ei-numeeriset tiedot analysoidaan tai tarkastetaan. Toisaalta kvantitatiivinen data-analyysi tarkoittaa tietojen analysointia tai mittaamista, ja tulokset ilmaistaan ​​numeroina.

Tietojen analysoinnin tarve

Tietojen analysointia on käytetty laajasti muinaisista ajoista lähtien. Se on erittäin hyödyllistä yrityksille ja organisaatioille. Jos data-analyysiä ei tehdä, strukturoimaton data jää pinoon. Toimialoilla data-analyysi auttaa organisaatioita seisomaan potentiaalisesti markkinoilla. Lisäksi sen avulla yritykset voivat helposti löytää liiketoimintariskejä ja välttää niitä. Tietojen analysointiprosessi antaa organisaatioille mahdollisuuden keskittyä enemmän asiakkaiden tarpeisiin ja tuottaa tyydyttäviä tuotteita.

Tietojen analysoinnin periaatteet

Tässä on joitain olennaisia ​​data-analyysin periaatteita, jotka sinun on otettava huomioon ennen tietojen analysointiprosessin suorittamista.

1. Ole selkeä lähestymistapasi suhteen: Yksi kriittisistä data-analyysin periaatteista on, että sinun on kerrottava hyvin avoimesti, miksi keräät tietoja? Mikä on kerätyn datan analyysin suorittamisen tarkoitus? Onko saatavilla kerättyyn tietoon liittyviä resursseja? Onko käytössä mitään työkalua tietojen käsittelyyn? Sinun tulisi kerätä tiedot näiden komponenttien perusteella.
2. Tiedon lähde: Toinen tärkeä periaate tietojen analysointiprosessissa on raakadatan lähde. Sinun on tiedettävä, miten tietosi tuotetaan. Jos suoritat yrityksellesi data-analyysiprosessia, varmista haettavien tietojen sijainti.
3. Muut asiaan liittyvät tiedot: Kun saat tietolähteen, etsi muuta oleellista ja asiaan liittyvää tietoa, joka voi auttaa sinua suorittamaan koko analyysiprosessin.
4. Tietojesi puoli: Ennen kuin suoritat data-analyysiprosessin, sinun on varmistettava, että tutkit kaikki tietosi näkökohdat. Tarkastele tietoja kaikissa mahdollisissa ulottuvuuksissa.
5. Tietojen analysointiprosessin aikana sinun on otettava huomioon kaikki mahdolliset sidosryhmien esittämät kysymykset. Kun otat nämä kysymykset huomioon, suorita tietojen analysointiprosessi tarkasti.
6. Kun suoritat prosessin, muista olla yhteydessä asiakkaiden tai sidosryhmien kanssa tarkkuuden varmistamiseksi.

Koko data-analyysiprosessi on kysely- ja vastausprosessi data-analyytikon ja sidosryhmien välillä. Dataanalyytikon on vastattava sidosryhmien kysymyksiin tarkasti.

Tietojen analysointimenetelmät

Olemme noudattaneet data-analyysiprosessin periaatteita. Nyt keskitymme data-analyysimenetelmiin. Yllä olevassa osiossa olemme käsitelleet kahta data-analyysimenetelmää, kvantitatiivista ja kvalitatiivista. Näiden kahden menetelmän lisäksi on olemassa myös muita data-analyysimenetelmiä. Tarkastellaanpa jokaista näistä data-analyysitekniikoista yksityiskohtaisesti.

Kvantitatiivinen analyysi:

Kuten nimestä voi päätellä, kvantitatiivinen analyysi suoritetaan numeeristen tietojen perusteella. Kvantitatiivisen data-analyysin tärkeä tavoite on mitata muuttujien esiintymistiheyksiä ja eroja. Tällaiset erot mainostiheydet voidaan laskea seuraavilla menetelmillä:

1. Tarkoittaa : Se laskee asetettujen arvojen keskiarvon.
2. Mediaani : Se tarkoittaa minkä tahansa tietojoukon keskipisteessä olevaa arvoa.
3. tila : Tämä kvantitatiivinen analyysimenetelmä määrittää elementin, jolla on suurempi taajuus tietojoukossa.
4. Taajuus : Se määrittää, kuinka monta kertaa tietty elementti esiintyy tietojoukossa.
5. Alue : Tämä kvantitatiivinen analyysimenetelmä tutkii datajoukon pienimmän ja suurimman arvon välistä eroa.

Keskustelkaamme nyt siitä, kuinka kvantitatiivisia tietoja analysoidaan. Seuraavassa on joitakin vaiheita kvantitatiivisten tietojen analysoimiseksi:

• Tiedonkeruu on erittäin ensisijainen toimenpide missä tahansa analyysiprosessissa. Tämän jälkeen suoritetaan tietojen validointivaihe. Tässä vaiheessa analyytikot tunnistavat, noudattavatko raakatiedot vakiosääntöjä. Kerätyt tiedot kerätään useilta vastaajilta. Analyytikot tarkistavat, onko tiedot kerätty tietyllä menettelyllä ja varmistavat tietojen täydellisyyden.
• On tapauksia, joissa suuret tietojoukot voivat sisältää lukuisia virheitä. Tämä toimenpide on tietojen muokkaus, joka varmistaa, että tietojoukossa ei ole virheitä. Erilaisia ​​tarkistuksia n data suoritetaan virheiden poistamiseksi.
• Kuten edellä mainittiin, tiedot kerätään useilta vastaajilta; näille tiedoille annetaan arvo, jota kutsutaan datakoodaukseksi.

Laadullinen analyysi:

Laadullinen data-analyysi on kvantitatiivisen analyysin vastakohta. Se ei riipu numeroista; sen sijaan se keskittyy kirjaimiin, kuviin, sanoihin, symboleihin ja teksteihin. Laadullinen analyysi on jaettu viiteen eri kategoriaan seuraavasti:

Sisältöanalyysi:Tämäntyyppisessä tutkimuksessa sanalliset tai käyttäytymistiedot luokitellaan taulukkomuotoon.

Narratiivinen analyysi:Tarinoiden kertominen on meille tuttua. Narratiivinen analyysi tarkoittaa, että useat vastaajat kuvailevat ensisijaiset tiedot. Kun useat vastaajat välittävät ei-numeerista dataa, saamme datasta erilaisia ​​näkemyksiä ja kokemuksia.

Diskurssianalyysi:Tällainen laadullinen analyysi sisältää kirjallisen tekstin tai suullisen puheen työskentelyn.

Kehysanalyysi:Tämä analyysiprosessi sisältää useita vaiheita, kuten koodauksen, perehdyttämisen, kartoitus , kartoitus ja laadullisten tietojen tulkinta.

Perusteltu teoria:Jokainen datafakta muotoillaan yksilöllisesti. Kun kaikki tosiasiat on valmisteltu, analyytikot määrittävät, vaikuttavatko kaikki tapaukset laadullisiin tietoihin.

Ennen kuin suoritat laadullisen analyysin, sinun on otettava huomioon joitain erityisiä kohtia. Nämä kohdat on lueteltu alla:

• Ensimmäinen askel, joka on otettava huomioon ennen kuin aloitat laadullisen datan analysoinnin, on tutustua raakatietoihin. Varmista, että luet tiedot useita kertoja. Yritä selvittää tietojen malli.
• Ennen tietojen analysointia on selvää, että suoritat analyysiä löytääksesi ratkaisun tiettyyn ongelmaan. Kun luet dataa useita kertoja, katso analyysiprosessin tavoitteita. Varmista, että tiedoissa on oleellista tietoa, jota tarvitaan kysymyksiin vastaamiseen.
• Seuraava vaihe on koodaus. Koodauksesta on hyötyä määritettäessä tunnisteita tiedoille. Analyytikot tunnistavat tietojen käyttäytymisen ja antavat sille koodit.
• Kun koodaus on valmis, analyytikot tunnistavat tietyt mallit ja teemat ja etsivät odotettuja vastauksia.

Tilastollinen analyysi:

Toinen menetelmä data-analyysin suorittamiseen on tilastollinen data. Tässä menetelmässä aiemmat tiedot tai todisteet kartoitetaan kojelaudoiksi. Aiempien tietojen perusteella suoritetaan tilastollinen aineistoanalyysi. The tilastotietojen analyysi on luokiteltu kahteen tyyppiin analysoidun tiedon määrän perusteella. He ovat

Kuvaava analyysi:Tämän tyyppinen tilastollinen data-analyysi analysoi koko datajoukon. Se laskee jatkuvan tiedon keskiarvon ja poikkeaman, ja kategorisille tiedoille prosenttiosuuden ja taajuuden.Päätelmäanalyysi:Tämän tyyppisessä tilastotietoanalyysissä analysoidaan tietty näyte tiedoista koko tiedosta. Kun valitset saatavilla olevan tiedon eri esiintymiä, saat useita johtopäätöksiä samoista tiedoista.

Analyytikot suorittavat tilastotietojen analysoinnin seuraavissa toimissa:

• Tutkijat esittävät koko raakadatan ympyräkaavioon tai mihin tahansa muuhun graafiseen tiedonesitystapaan.
• Kun esität tiedot graafisessa muodossa, etsi tietojen sijainnit keskiarvo- tai mediaanimenetelmillä.
• Seuraavaksi analyytikot selvittävät, onko data hajallaan vai ryhmitelty. He käyttävät yleisintä menetelmää Standardipoikkeama joka edustaa tietojoukon vaihtelua tai hajontaa.
• Myöhemmin tutkijoiden on ennakoitava tulos aiempien tulosten perusteella.
• Viimeinen vaihe on Hypoteesin testaus . Tämä testaus kertoo, hyväksytäänkö tiedot kokonaan vai ei.

Tiedonlouhinta (tekstianalyysi):

Tiedon louhinta (Tekstianalyysi) on yksi tärkeimmistä tiedon analysointimenetelmistä. Sitä kutsutaan myös tekstianalyysiksi. Yleensä saatavilla on useita tiedonlouhintatyökaluja, jotka määrittävät massan datan kuvioita. Tiedonlouhinta-analyysi suoritetaan peräkkäisinä vaiheina, kuten raakadatan kerääminen, sen tallentaminen palvelimelle tai pilveen, tietojen hakeminen järjestämistä varten, tietojen lajittelu ja sen tuottaminen kaavion tai kaavion muodossa.

Tiedonlouhintaprosessissa kerätyt tai raakatiedot tallennetaan tietovarastoon. Tämäntyyppinen data-analyysimenetelmä antaa yrityksille mahdollisuuden parantaa markkinointitekniikoitaan ja myyntiään. Vielä tärkeämpää on, että se auttaa yrityksiä havaitsemaan petokset ja roskapostit.

Kerro meille, kuinka analyytikot suorittavat tiedon louhinta- tai tekstianalyysiprosessia.

Tietojen puhdistus:Tämä prosessi edellyttää tietojen puhdistamista ja ei-toivottujen tai epätäydellisten tietojen poistamista tietojoukosta. Lisäksi analyytikot täyttävät puuttuvat tiedot ja poistavat kohina- tai virhetiedot.
• Tietojen integrointi: Kaikki tietoresurssit, kuten tiedostot, tietokannat, kuutiot jne., yhdistetään analysointiprosessia varten. Tämä parantaa analyysiprosessin tarkkuutta ja suorituskykyä.
Tietojen vähentäminen:Koko dataa vähennetään tai optimoidaan säilyttämällä sen eheys. Tietojen vähentämiseen käytetään useita menetelmiä, kuten päätöspuita, Naive Bayesia jne.Tietojen muuntaminen:Alkuperäinen data muunnetaan data-analyysiprosessin vaatimaan pilkalliseen muotoon.Tiedon louhinta:Tämä vaihe käyttää luokitus- ja klusterointitekniikoita datakuvioiden määrittämiseen suuresta tietojoukosta.Kuvion arviointi:Tiedonlouhintaprosessissa tunnistetut mallit arvioidaan tavallisten käyttäjien ymmärrettäviksi.Tiedon edustus:Tässä mittauksessa suodatetut tiedot esitetään raporteissa, taulukoissa jne.

Ennakoiva analyysi:

Ennustava analyysi tarkoittaa ennusteiden tekemistä olemassa olevan tiedon perusteella siitä, mitä tulevaisuudessa tapahtuu. Ennustavassa analyysissä analyytikot määrittävät tai ennustavat tulevia datatuloksia nykyisten tai aikaisempien tulosten perusteella. Mutta ennakoivan analyysin suorittaminen vaatii valtavan määrän dataa. Mitä enemmän tietoa on saatavilla, sitä tarkempi ennuste on.

Oletetaan esimerkiksi, että joka vuosi yritys kasvattaa liikevaihtoaan 20 prosenttia. Voimme siis ennustaa, että yritys kasvattaa liikevaihtoaan 20 % myös tänä vuonna. Ennakoivaa analyysiä voidaan käyttää riskien arvioinnissa, myynnin ennustamisessa tai liidien arvioinnissa.

Tutkijat suorittavat ennustavan data-analyysin seitsemässä tarkassa vaiheessa. Näemme jokaisen näistä toimenpiteistä lyhyesti:

• Ennen kuin analyytikot tekevät ennustavan data-analyysin, he määrittelevät ensin projektin tavoitteen ennustavan analyysin suorittamiselle. He harkitsevat tiettyjä näkökohtia, kuten mitä niistä tulee? Mitä tietojoukkoja tulisi käyttää? Täyttääkö tutkimuksen tulos liiketoiminnan vaatimukset?
• Seuraavassa vaiheessa analyytikot seuraavat, he keräävät projektianalyysiin tarvittavaa tietoa.
• Kolmannessa toimenpiteessä tutkijat suorittavat varsinaisen data-analyysiprosessin tarkistamalla, puhdistamalla ja muuntamalla kerättyä tietoa.
• Myöhemmin analysoidut tiedot esitetään tilastollisessa muodossa ja niille suoritetaan hypoteesitestaus.
• Tämän jälkeen tutkijat kehittävät vastaavan tietomallin tulevien tulosten ennustamiseksi.
• Lopuksi he ottavat tietomallin käyttöön päätöksentekoprosessissa.

Diagnostinen analyysi:

Toinen tietojen analysointimenetelmä on diagnostinen analyysi. Tämän tyyppisillä data-analyysimenetelmillä voidaan tunnistaa minkä tahansa liiketoimintaongelman syy. Diagnostista analyysiä kutsutaan myös perussyyanalyysiksi. Toisin sanoen tämä analyysi ilmaisee datan käyttäytymismallin. Analyytikot voivat käyttää tiedonlouhinta-, poraus-, poraus- ja tiedonhakutekniikoita.

Oletetaan esimerkiksi, että yrityksen liidit lisääntyivät tietyn kuukauden aikana. Diagnostinen analyysi määrittää, kun taas markkinointimyynti vaikutti eniten liidien kasvattamiseen.

Perspektiivianalyysi:

Perspektiivianalyysi on riippuvainen ennustavasta analyysistä. Ennakoivassa analyysissä saat tulosennusteen aikaisempien datatulosten perusteella. Tämän tyyppinen analyysi sisältää näkökulman kaikista edellä luetelluista analyyseista. Joten sen oletetaan olevan yksi parhaista analyysimenetelmistä kuin kuvaileva ja ennustava analyysi.

Data-analyysin vaiheet

Kaikki edellä mainitut tekniikat ovat sellaisia ​​data-analyysimenetelmiä, joita käytetään laajasti liiketoiminnassa varmistamaan tietyn projektin tarkkuus ja tehokkuus. Keskitytään nyt data-analyysiprosessiin. Saatat ihmetellä, kuinka tiedot analysoidaan? Tietojen analysointiprosessi suoritetaan useissa vaiheissa. Nämä vaiheet on lueteltu alla:

• Tietovaatimusmääritys
• Tiedonkeruu
• Tietojen puhdistus
• Tietojen analysointi
• Tietojen tulkinta
• Datan visualisointi

Seuraavassa on yksityiskohtainen selitys jokaisesta tiedonlouhintaprosessin vaiheesta.

Tietovaatimusmääritys:

Asianmukaisia ​​tietoja tarvitaan tietojen analysointiprosessin syöttämiseksi. Nämä syöttötiedot kerätään asiakkaiden tarpeiden tai analyysiprosessia ohjaavan henkilön perusteella. Yleensä analyytikot tekevät kyselyn kerätäkseen tietoja ihmisiltä, ​​joita kutsutaan vastaajiksi. Lisäksi he hakevat tietoja useista muista resursseista asiakkaan vaatimusten mukaisesti. Saatu data voi siis olla mitä tahansa, kuten laadullista tai määrällistä tietoa.

Tiedonkeruu:

Olemme keskustelleet siitä, että tiedot kerätään useista lähteistä, kuten vastaajista, satelliiteista, lukuisista laitteista, verkkoresursseista, haastatteluista, asiakirjoista jne. Kun saat tarkan käsityksen tietovaatimuksista, aloita tietojen kerääminen. Eri lähteistä kerätyt tiedot yhdistetään tiedonkeruuvaiheessa. Kerättyäsi tiedot järjestä se hyvin jäsennellyllä tavalla tietojen analysointiprosessia varten. Tietojen analysointiprosessi vaatii organisoitua ja käsiteltyä dataa. Sinun tulee esittää tiedot rivi- ja sarakemuodossa.

Tietojen puhdistus:

Kun olet järjestänyt tiedot oikein, etsi tietojoukosta ei-toivottuja tai epätäydellisiä tietoja. Tietojen analysointiprosessin tietojen puhdistusvaihe sisältää tiedon muuntamisen ymmärrettävään muotoon. Voit poistaa tietojoukosta ei-toivotut tai epäolennaiset tiedot. Lisäksi voit lisätä tietoja puuttuviin paikkoihin. Toinen puhdistustyyppi sisältää välilyöntien, virheiden tai päällekkäisten faktojen poistamisen.

Varmistaaksesi, että tietojoukon tiedot ovat puhtaita, sinun on suoritettava useita tehtäviä, kuten tietueiden täsmäys, kopiointi, olemassa olevien tietojen laatu ja epätarkkojen tietojen määrittäminen. Ennen kuin käytät tietojoukkoa analyysiprosessissa, sen tulee olla puhdas.

Tietojen analysointi:

Kun saat puhdasta tietoa ilman kohinaa ja virheitä, voit jatkaa analysointiprosessia. Voit käyttää mitä tahansa yllä olevista analyysimenetelmistä tietojen analysointiprosessin suorittamiseen. Tätä prosessia kutsutaan myös tutkivaksi data-analyysiksi, koska se sisältää lisätietojen puhdistamista ja tietovaatimuksia. Kaikki nämä prosessit suoritetaan iteratiivisesti tehokkaan data-analyysiprosessin suorittamiseksi. Voit myös hyödyntää useita data-analyysityökaluja, jotka helpottavat tulosten tulkintaa ja ymmärtämistä.

Tietojen tulkinta:

Kun olet lopettanut tietojen analysointiprosessin, voit siirtyä eteenpäin tietojen tulkintavaiheeseen. Tässä vaiheessa voit tarkastella tietoja aikaisempien tulosten perusteella ja tehdä johtopäätöksen tuloksista. Ennen kuin siirryt tiedon tulkintavaiheeseen, sinun tulee ensin suorittaa data-analyysivaihe, koska tähän vaiheeseen syötetään data-analyysivaiheen tulos.

Tietojen visualisointi:

Tietojen analysointiprosessin viimeinen vaihe on tietojen visualisointi. Se tarkoittaa analysoidun datan tulosten esittämistä kaavioissa, taulukoissa, kaavioissa jne. Tällaiset esitykset graafisessa muodossa ovat helposti ihmisten ymmärrettävissä. Visuaalisen esityksen tarkastelu antaa meille mahdollisuuden saada selkeä käsitys tietystä projektista tai tuotteesta. Se edustaa yhteenvetoa tiedoista.

Tietojen analysointiprosessin edut:

Datalla on ensisijainen rooli missä tahansa liiketoiminnassa tai yrityksessä. Heidän on annettava tuotteistaan ​​parhaat tiedot, jotka houkuttelevat asiakkaita ostamaan niitä heti tietojen lukemisen jälkeen. Yritysten on siis osattava toteuttaa data-analyysiprosessi. Katsotaanpa, kuinka data-analyysiprosessista on hyötyä yrityksille tai organisaatioille.

Tehostaa päätöksentekoprosessia:

Olemme keskustelleet siitä, että data-analyysiprosessin tietojen tulkintavaiheessa käytetään data-analyysivaiheen tuloksia. Ja nämä tulokset päätellään aikaisempien datatulosten perusteella. Näin yritykset voivat tehdä oikean ja paremman päätöksen. Lisäksi asiakkaat saavat 360 asteen näkymän tietystä tuotteesta.

Parantaa markkinointistrategioita:

Kun tiedät, mitä asiakkaasi tarvitsevat tietystä tuotteesta, data-analyysiprosessin avulla voit markkinoida tuotettasi tehokkaasti. Voit tehdä yhteistyötä asiakkaiden kanssa kampanjoiden avulla ja käyttää näitä tietoja tavoitetulosten parantamiseen.

Parempi asiakaspalvelu:

Data-analyysin etuna on myös se, että sen avulla yritykset voivat parantaa asiakassuhteitaan, huolehtia heidän tarpeistaan ​​sekä tarjota parempia ja yksilöllisempiä palveluita. Tämä puolestaan ​​lisää yritysten tuottavuutta ja kasvua.

Suorita kaikki toiminnot tehokkaasti:

Yksi tietojen analysointiprosessin merkittävistä eduista on, että se auttaa yrityksiä säästämään aikaa ja rahaa. Kun he saavat selkeän käsityksen asiakkaiden tarpeista, markkinointiin kuluu vähemmän rahaa ja aikaa. Pienemmät markkinointimenot puolestaan ​​kasvattavat tuloja.

Johtopäätös

Tietojen analysointiprosessi on tietojen kerääminen, tarkistaminen, puhdistaminen, muuntaminen haluttuun muotoon ja minkä tahansa tietomallin käyttäminen suodatetun ja muunnetun tiedon esittämiseen. Olemme käsitelleet data-analyysiä, data-analyysin tarvetta, analyysin periaatteita, useita data-analyysimenetelmiä, data-analyysiprosessia ja data-analyysin etuja liiketoiminnassa. Toivomme, että olemme selittäneet kaikki data-analyysin tärkeät aiheet tässä artikkelissa.