Аналітика даних
Аналітика даних - це наука аналізу необроблених даних для того, щоб зробити висновки про цю інформацію. Багато методів та процесів аналізу даних були автоматизовані в механічні процеси та алгоритми, які працюють над необробленими даними для споживання людиною.
Методи аналізу даних можуть виявити тенденції та показники, які в іншому випадку втрачаються в масі інформації. Потім ця інформація може бути використана для оптимізації процесів для підвищення загальної ефективності бізнесу чи системи.
Розуміння даних Analytics
Аналітика даних - це широкий термін, який охоплює багато різноманітних видів аналізу даних. Будь-який тип інформації може бути підданий методам аналізу даних для отримання розуміння, яке можна використати для покращення речей.
Наприклад, виробничі компанії часто записують час виконання, простої та чергу роботи для різних машин, а потім аналізують дані, щоб краще планувати навантаження, щоб машини працювали ближче до пікової потужності.
Аналітика даних може зробити набагато більше, ніж вказати на вузькі місця у виробництві. Ігрові компанії використовують аналітику даних для встановлення графіків винагород гравців, які підтримують більшість гравців активними в грі. Компанії, що займаються вмістом, використовують багато і тих же аналітичних даних для того, щоб не натискати, переглядати або реорганізовувати вміст, щоб отримати інший перегляд чи інший клік.
Процес, що бере участь в аналізі даних, включає кілька різних етапів:
- Перший крок - визначення вимог до даних або того, як групуються дані. Дані можуть бути розділені за віком, демографічними показниками, доходами або статтю. Значення даних можуть бути числовими або поділятися за категоріями.
- Другий крок в аналітиці даних - це процес її збору. Це можна зробити за допомогою різних джерел, таких як комп’ютери, Інтернет-джерела, камери, екологічні джерела або через персонал.
- Після того, як дані будуть зібрані, вони повинні бути організовані, щоб їх можна було проаналізувати. Організація може мати місце в електронній таблиці або іншій формі програмного забезпечення, яка може приймати статистичні дані.
- Потім дані очищаються перед аналізом. Це означає, що він очищається та перевіряється, щоб не було дублювання чи помилок, а також не є неповним. Цей крок допомагає виправити будь-які помилки, перш ніж перейти до аналітика даних, який потрібно проаналізувати.
[Важливо: Аналіз даних зосереджується на тому, щоб робити висновки на основі того, що аналітик уже знає.]
Ключові вивезення
- Аналітика даних - це наука аналізу необроблених даних для того, щоб зробити висновки про цю інформацію.
- Методи та процеси аналізу даних автоматизовані в механічні процеси та алгоритми, які працюють над необробленими даними для споживання людиною.
- Аналітика даних допомагає бізнесу оптимізувати свою ефективність.
Чому має значення аналіз даних
Аналітика даних важлива, оскільки допомагає бізнесу оптимізувати свої показники. Впроваджуючи його у бізнес-модель, компанія може допомогти зменшити витрати, визначивши ефективніші способи ведення бізнесу та зберігаючи велику кількість даних.
Компанія також може використовувати аналітику даних для прийняття кращих бізнес-рішень та допомагає аналізувати тенденції та задоволення клієнтів, що може призвести до нових та кращих продуктів та послуг.
Види аналітики даних
Аналітика даних розбита на чотири основні типи.
- Описова аналітика описує те, що сталося за певний проміжок часу. Чи збільшилась кількість переглядів? Чи продажі сильніші в цьому місяці, ніж минулого?
- Діагностична аналітика зосереджується більше на тому, чому щось сталося. Це передбачає більш різноманітні введення даних та трохи гіпотезування. Чи вплинула погода на продажі пива? Чи вплинула ця остання маркетингова кампанія на продажі?
- Прогностична аналітика переходить до того, що, швидше за все, станеться найближчим часом. Що сталося з продажами востаннє, коли ми мали спекотне літо? Скільки погодних моделей прогнозують спекотне літо цього року?
- Аналіз аналітики передбачає хід дії. Якщо вірогідність спекотного літа вимірюється в середньому серед цих п'яти погодних моделей вище 58%, ми повинні додати вечірню зміну до пивоварні та орендувати додатковий резервуар для збільшення випуску.
Аналітика даних лежить в основі багатьох систем контролю якості у фінансовому світі, включаючи все популярну програму Six Sigma. Якщо ви неправильно щось не вимірюєте - будь то ваша вага чи кількість дефектів на мільйон у виробничій лінії, оптимізувати це майже неможливо.
Особливі міркування: хто використовує аналітику даних?
Деякі з секторів, які прийняли використання аналітики даних, включають індустрію подорожей та гостинності, де повороти можуть бути швидкими. Ця галузь може збирати дані клієнтів і з'ясовувати, де лежать проблеми, якщо такі є, і як їх усунути.
Охорона здоров'я поєднує використання великих обсягів структурованих та неструктурованих даних та використовує аналітику даних для прийняття швидких рішень. Так само галузь роздрібної торгівлі використовує велику кількість даних для задоволення постійно мінливих потреб покупців. Збір та аналіз роздрібної торгівлі інформацією може допомогти їм визначити тенденції, рекомендувати продукцію та збільшувати прибуток.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.