Hva er dataanalyse? - Topp 4 teknikker for dataanalyse for virksomhet

Introduksjon til dataanalyse

I denne artikkelen vil vi se en oversikt over Hva er dataanalyse ?. I en verden av kunstig intelligens, maskinlæring og datavitenskap er en av de mest brukte begrepene dataanalyse. Vi kan si at dataanalyse hjelper virksomheter med å forstå hvilken strategi de skal bruke og hvor de skal bruke den. Før vi kommer inn på detaljer om dataanalyse, må vi forstå hva som er dataanalyse og hvorfor dataanalyse i det hele tatt er nødvendig.

Hva er dataanalyse?

Dataanalyse refererer til teknikken for å analysere data for å forbedre produktiviteten og øke virksomheten. Det er prosessen med å inspisere, rense, transformere og modellere dataene.

Hvorfor trenger vi dataanalyse?

Vi trenger dataanalyse i utgangspunktet av grunnene nevnt nedenfor:

1. Samle skjulte innsikter.
2. Å generere rapporter basert på tilgjengelige data.
3. Utfør markedsanalyse.
4. Forbedring av forretningsstrategi.

Hvem er en dataanalytiker?

Dataanalytiker er en person som samler inn data fra forskjellige kilder og strukturen og modellene for å finne et mønster for å generere rapporten. Ulike bransjer prøver å samle et mangfoldig sett med data for å lage en modell ut av det. For eksempel registrerer selskaper i produksjonssektoren forskjellige parametere som køstatus for produksjonsenhet og hvordan det kan synkroniseres med andre enheter som kvalitetssikring, emballasje og lagringsenhet for å sikre minimum driftsstans. Tanken her er å redusere inaktiv bruk av en ressurs som vil øke produktiviteten uten å påvirke kostnadene. Akkurat som produksjonsindustrien, kan andre bransjer som spillindustrien følge med på fordelene for brukerne, og matleveranseselskaper kan følge med på spisevanene til folket i visse demografiske strukturer.

Grunnleggende trinn for dataanalyse

Nå skal vi diskutere noen grunnleggende trinn i dataanalyse:

Trinn 1: Den primære oppgaven her vil være å profilere dataene. I den nåværende strukturen er de fleste av den tradisjonelle industrien ikke engang klar over dataene de allerede har, da det i tidligere dager ikke var noe klart skille mellom interaksjonsdata og transaksjonsdata. Derfor er den største utfordringen når det gjelder implementering av Machine Learning eller AI-implementering å finne ut hvor dataene ligger og hvordan dataene ligger. Dette innebærer dataprofilering med en enorm datamengde og å finne ut egenskaper som datakorrighet, datafullhet, nullprosent og fremfor alt relevans og kategorisering av tilgjengelige data.

Trinn 2: Da må vi lagre disse dataene ved å bruke hvilken som helst ustrukturert datalagringsmetode. Dette er det samme som å behandle ustrukturerte data via big data-infrastruktur som allerede er på plass. Lagringsinfrastrukturen i moderne tid er forskjellig fra tradisjonell RDBMS. Nå kan big data-infrastrukturen trekke ut informasjon fra ustrukturerte data som en Facebook-kommentar eller en melding sendt via e-post.

Trinn 3: Neste trinn ville være å bygge en modell etter kategorisering og gruppering av data. Når en datamodell er utarbeidet, vil systemet begynne å trekke ut informasjon.

Trinn 4: Når dataene begynner å flyte, kan forskjellige data som interaksjonsdata og transaksjonsdata korreleres og behandles for å etablere et mønster som ikke bare vil kunne lage en rapport om historiske data, men også vil kunne definere en klar strategi for fremtiden når den mates inn i en AI-motor.

Typer av dataanalyse

Dataanalyse kan være av forskjellige typer:

1. Beskrivende analyse

Denne typen analyser forteller virksomheten hva som faktisk gikk riktig og hva som gikk galt eksempel koma når en restaurant får vite at de brukerne som bestilte pizzaen en gang, de fortsatte å ordne, men det er ingen ombestilling for deres risotto. det gir restauranten hint om at de skal forbedre oppskriften på risotto og holde fokus på pizza for å holde virksomheten i gang.

2. Diagnostisk analyse

Dette forteller deg hvorfor noe skjedde hvis du tar et eksempel på BlackBerry, dataene viser når iPhone-markedet begynner å blomstre med deres berøringsskjermtelefoner uten tastatur, salget av BlackBerry-mobiltelefoner gikk ned og fikk dette selskapet til å miste markedsandelen betydelig. Dette er et ekte eksempel på diagnostisk analyse.

3. Prediksiv analyse

Denne typen analytiske strategier forteller en virksomhet hva som sannsynligvis vil skje. Et annet ekteeksempel på dette ville være tilfelle Kodak. Der de var veldig sent ute med å innse at til slutt filmfotografiet vil bli utdødd og den nye fremtiden ville være digital så deres prediktive analyse mislyktes og andre som Nikon, Canon, Sony fanget markedet. Kodak var så sent med å hoppe inn i markedet for digitalkameraer, det var allerede slutt for dem.

4. Reseptbelagte analyser

Denne analysen skal forstå og beskrive det fremtidige handlingsforløpet for å vokse eller opprettholde dagens virksomhet. generelt bruker selskaper maskinlæringsteknikker og algoritmer for å definere forretningsreglene fremover. Et eksempel på dette kan være at alle teleselskaper forstår at når telefonene blir bedre til beregning, vil samtalen bli mindre prioritert og fokus vil øke på forbruket av mobildata.

Populære verktøy for dataanalyse

La oss se på noen mye brukte dataanalyseverktøy sammen med noen verktøy som er markedsledere i dette segmentet:

• Tableau: Det kan lage en datavisualisering, dashbord og analyserapport etter tilkobling til forskjellige datakilder. Dette verktøyet fungerer på ustrukturerte data og er derfor kompatible med Big Data.
• Power BI: Tidligere var det en utvidelse til MS Excel senere ble det et eget verktøy. Den er lett og oppdateres ofte.
• R og Python: Hvis du liker tilpasset koding og tilpasning, er R og Python alternativet for deg. R er bedre for statistisk analyse mens Python har innebygde dataanalysebiblioteker som er innebygd.
• Apache Spark: Apache Spark er en rask, lett og storskala databehandler som utfører data fra store dataklynger og kan behandle en enorm del av data raskt.

Konklusjon

Vi kan si at bruk av data riktig kan gi et nytt sett med innsikt til enhver virksomhet som vil sikre effektiv utnyttelse av ressursen, en bedre forståelse av kunden og markedet som til slutt vil resultere i forretningsvekst.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Hva er dataanalyse ?. Her diskuterer vi de forskjellige typene Data Analytics sammen med Verktøy for perfekt datahåndtering. Du kan også gå gjennom de foreslåtte artiklene våre for å lære mer -

1. Topp 8 gratis verktøy for dataanalyse
2. Introduksjon til typer dataanalyseteknikker
3. Data Analytics vs Data Analyse - Topp forskjeller
4. Hva er dataintegrasjon?
5. Typer av dataanalyse | Ulike metodikk