Mi az adatelemzés?
Az adatelemzés a nyers adatok elemzésének tudománya, annak érdekében, hogy következtetéseket vonjunk le ezen információkról. Az adatelemzés számos technikáját és folyamatát automatizálták olyan mechanikai folyamatokba és algoritmusokba, amelyek az emberi fogyasztásra szánt nyers adatokkal dolgoznak.
Az adatelemzési technikák felfedhetik azokat a trendeket és mutatókat, amelyek egyébként elvesznének az információ tömegében. Ez az információ felhasználható a folyamatok optimalizálására az üzleti vagy rendszer általános hatékonyságának növelése érdekében.
Az adatelemzés megértése
Az adatelemzés egy széles kifejezés, amely számos különféle típusú elemzést magában foglal. Bármilyen információ alá lehet vetni az adatelemzési technikákat, hogy betekintést nyerjenek a dolgok javításához.
Például a gyártó vállalatok gyakran rögzítik a különféle gépek futási és leállási idejét és munkavégzési sorát, majd elemzik az adatokat, hogy jobban megtervezzék a munkaterhelést, hogy a gépek jobban működjenek a csúcsteljesítménynél.
Az adatelemzés sokkal többet tehet, mint rámutathat a termelés szűk keresztmetszeteire. A szerencsejáték-társaságok adatelemzéssel használják a jutalmazási ütemtervet olyan játékosok számára, akik a játékosok nagy részét aktívan tartják a játékban. A tartalomszolgáltatók ugyanazokat az adatelemzéseket használják, hogy továbbra is kattinthassanak, megtekintsék vagy újraszervezzék a tartalmat, hogy újabb nézetet vagy másik kattintást kapjanak.
Az adatelemzésben részt vevő folyamat több különböző lépést foglal magában:
- Az első lépés az adatkövetelmények meghatározása vagy az adatok csoportosítása. Az adatokat el lehet választani életkor, demográfia, jövedelem vagy nem szerint. Az adatértékek lehetnek numerikusak vagy kategóriákba oszthatók. Az adatelemzés második lépése az adatgyűjtés. Ez különféle forrásokból, például számítógépekből, online forrásokból, kamerákból, környezeti forrásokból, vagy személyzet útján valósítható meg. Az adatok összegyűjtése után azokat meg kell szervezni, hogy elemezhetők legyenek. A szervezés táblázatokon vagy szoftverek más formáin történhet, amelyek statisztikai adatokat képesek felvenni. Az adatokat elemzés előtt megtisztítják. Ez azt jelenti, hogy dörzsöljük és ellenőrizzük, hogy nincs-e másolat vagy hiba, és hogy nem hiányos-e. Ez a lépés elősegíti az esetleges hibák kijavítását, mielőtt tovább folytatná az elemzendő adatelemzővel.
Kulcs elvihető
- Az adatelemzés a nyers adatok elemzésének tudománya, annak érdekében, hogy következtetéseket vonjunk le ezen információkról. Az adatelemzés technikáit és folyamatait olyan mechanikai folyamatokká és algoritmusokká automatizálták, amelyek az emberi fogyasztásra szánt nyers adatok felett működnek. Az adatelemzés segít az üzleti vállalkozásoknak a teljesítmény optimalizálásában.
Miért számít az adatelemzés?
Az adatelemzés fontos, mivel segít a vállalkozásoknak teljesítményük optimalizálásában. Az üzleti modellbe történő beépítés azt jelenti, hogy a vállalatok hozzájárulhatnak a költségek csökkentéséhez az üzleti tevékenység hatékonyabb módjainak meghatározása és nagy mennyiségű adat tárolása révén.
A vállalat az adatelemzést is felhasználhatja jobb üzleti döntések meghozatalára, valamint az ügyfelek trendeinek és elégedettségének elemzésére, ami új - és jobb - termékekhez és szolgáltatásokhoz vezethet.
Az adatelemzés típusai
Az adatelemzés négy alaptípusra bontható.
- A leíró elemzés leírja, hogy mi történt egy adott időszakban. Növekedett a nézetek száma? Erõsebbek-e az eladások ebben a hónapban, mint a múltban? A diagnosztikai elemzés inkább arra koncentrál, hogy miért történt valami. Ez magában foglalja a változatosabb adatbevitelt és egy kis feltételezést. Az időjárás befolyásolta a sör értékesítését? Ez a legújabb marketing kampány befolyásolta az értékesítést? A prediktív elemzés arra irányul, hogy mi várhatóan fog történni a közeljövőben. Mi történt az eladásokkal, amikor utoljára forró nyárunk volt? Hány időjárási modell jósol egy forró nyárot ebben az évben? A vényköteles elemzés javasolja a cselekvési módot. Ha a forró nyár valószínűségét ezen öt időjárási modell átlagánál meghaladja az 58% -ot, akkor egy esti műszakot kell hozzáadni a sörgyárhoz, és további tartályt kell bérelni a termelés növelése érdekében.
Az adatelemzés számos pénzügyi ellenőrzési rendszert alátámaszt a pénzügyi világban, beleértve az egyre népszerűbb Six Sigma programot. Ha nem mér valamit megfelelően - akár a súlyát, akár a gyártósoronkénti milliós hibák számát -, szinte lehetetlen optimalizálni.
Különleges megfontolások: Ki használja az Adatelemzést?
Az adatelemzés használatát elfogadó egyes ágazatok között szerepel az utazási és vendéglátóipar, ahol a fordulás gyors. Ez az iparág gyűjtheti az ügyfelek adatait, és kitalálhatja, hogy hol vannak a problémák, ha vannak ilyenek, és hogyan lehet azokat megoldani.
Az egészségügy egyesíti a nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adat felhasználását, és az adatelemzés segítségével gyors döntéseket hoz. Hasonlóképpen, a kiskereskedelem nagy mennyiségű adatot használ a vásárlók folyamatosan változó igényeinek kielégítésére. A kiskereskedők által gyűjtött és elemzett információk segíthetnek a trendek azonosításában, a termékek ajánlásában és a profit növelésében.
