Εφαρμογές Ιστού

Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων; Μέθοδοι, Φάσεις και Διαδικασία

30 Οκτωβρίου 2021

Η εξαγωγή σημαντικών δεδομένων από ένα τεράστιο σύνολο αδόμητων πληροφοριών με χρήση αναλυτικής και λογικής συλλογιστικής αναφέρεται ως ανάλυση δεδομένων . Στη σημερινή εποχή, η ανάλυση δεδομένων διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων στον τομέα των επιχειρήσεων, των κοινωνικών επιστημών, της επιστήμης κ.λπ. Γενικά, οι άνθρωποι λαμβάνουν οποιαδήποτε απόφαση με βάση τα ουσιαστικά διαθέσιμα δεδομένα. Έτσι, η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται συνήθως σε πολλές επιχειρήσεις και εταιρείες που λειτουργούν ως η καλύτερη λύση για πολλές προκλήσεις.

Πίνακας περιεχομένων

Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων;

Μόνο η μετατροπή των μη οργανωμένων ή μη δομημένων δεδομένων σε κατανοητή μορφή δεν είναι ο ορισμός της ανάλυσης δεδομένων. Ο πραγματικός ορισμός της ανάλυσης δεδομένων είναι η διαδικασία συλλογής πληροφοριών, επαλήθευσής τους, κάθαρση αυτό, μετατρέποντάς το σε σχετικά γεγονότα, και πρίπλασμα σε ένα συγκεκριμένο μοντέλο δεδομένων.

Το πρώτο βήμα στην ανάλυση δεδομένων είναι η συλλογή πληροφοριών ή ακατέργαστων δεδομένων. Αργότερα, πρέπει να επαληθεύσετε εάν τα δεδομένα που συλλέγονται είναι χρήσιμα για την παραγωγή μιας συγκεκριμένης λύσης. Στη συνέχεια, η εκκαθάριση των δεδομένων συνεπάγεται την αφαίρεση εσφαλμένων δεδομένων ή τη διόρθωση ανακριβών δεδομένων. Η διαδικασία του μετασχηματισμός δεδομένων σημαίνει μετατροπή της δομής των δεδομένων σε άλλη μορφή. Το τελευταίο βήμα στην ανάλυση δεδομένων είναι η μοντελοποίηση δεδομένων. Μοντελοποίηση δεδομένων είναι μια μέθοδος δημιουργίας του μοντέλου δεδομένων για τα μετασχηματισμένα δεδομένα χρησιμοποιώντας συγκεκριμένες τεχνικές και κανόνες.

Γενικά, η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων κατηγοριοποιείται σε δύο είδη:

    Ποιοτικός Ποσοτικός

Στην ποιοτική ανάλυση δεδομένων, όλα τα μη αριθμητικά δεδομένα αναλύονται ή επιθεωρούνται. Από την άλλη πλευρά, η ποσοτική ανάλυση δεδομένων συνεπάγεται την ανάλυση ή τη μέτρηση των δεδομένων και τα αποτελέσματα εκφράζονται σε αριθμούς.

Ανάγκη για ανάλυση δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως από τα παλιά χρόνια. Είναι πολύ ωφέλιμο για επιχειρήσεις και οργανισμούς. Εάν η ανάλυση δεδομένων δεν πραγματοποιηθεί, τα μη δομημένα δεδομένα παραμένουν σε ένα σωρό. Στους κλάδους, η ανάλυση δεδομένων βοηθά τους οργανισμούς να αναπτύξουν δυνατότητες στην αγορά. Επιπλέον, δίνει επίσης τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να βρίσκουν τους επιχειρηματικούς κινδύνους και να τους αποφεύγουν με ευκολία. Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων επιτρέπει στους οργανισμούς να επικεντρωθούν περισσότερο στις ανάγκες των πελατών και παράγει ικανοποιητικά προϊόντα.

Αρχές Ανάλυσης Δεδομένων

Ακολουθούν ορισμένες βασικές αρχές ανάλυσης δεδομένων που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν πραγματοποιήσετε τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων.

  1. Να είστε σαφείς με την προσέγγισή σας: Μία από τις κρίσιμες αρχές ανάλυσης δεδομένων είναι ότι πρέπει να είστε πολύ διαφανείς σχετικά με το γιατί συλλέγετε τα δεδομένα; Ποιος είναι ο σκοπός της διεξαγωγής ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας τα συγκεντρωμένα δεδομένα; Υπάρχουν διαθέσιμοι πόροι σχετικοί με τα δεδομένα που συλλέγονται; Υπάρχει κάποιο εργαλείο που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία των δεδομένων; Με βάση αυτά τα στοιχεία, θα πρέπει να συγκεντρώσετε τα δεδομένα.
  2. Πηγή δεδομένων: Μια άλλη σημαντική αρχή στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι η πηγή των πρωτογενών δεδομένων. Πρέπει να γνωρίζετε πώς παράγονται τα δεδομένα σας. Εάν εκτελείτε μια διαδικασία ανάλυσης δεδομένων για την εταιρεία σας, βεβαιωθείτε ότι η τοποθεσία των δεδομένων που ανακτάτε.
  3. Άλλες σχετικές πληροφορίες: Όταν λάβετε την πηγή δεδομένων, βρείτε άλλες σχετικές και σχετικές πληροφορίες που μπορεί να σας βοηθήσουν να πραγματοποιήσετε ολόκληρη τη διαδικασία ανάλυσης.
  4. Η πτυχή των δεδομένων σας: Πριν εκτελέσετε τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι έχετε μελετήσει κάθε πτυχή των δεδομένων σας. Δείτε τα δεδομένα σε κάθε πιθανή διάσταση.
  5. Κατά τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, πρέπει να λάβετε υπόψη όλες τις πιθανές ερωτήσεις που μπορεί να κάνουν οι ενδιαφερόμενοι. Λαμβάνοντας υπόψη αυτές τις ερωτήσεις, εκτελέστε τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων με ακρίβεια.
  6. Όταν ολοκληρώσετε τη διαδικασία, φροντίστε να επικοινωνήσετε με τους πελάτες ή τους ενδιαφερόμενους για ακρίβεια.

Η όλη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι μια διαδικασία ερωτήσεων και απαντήσεων μεταξύ του αναλυτή δεδομένων και των ενδιαφερόμενων μερών. Ένας αναλυτής δεδομένων πρέπει να απαντά με ακρίβεια στις ερωτήσεις των ενδιαφερομένων.

Μέθοδοι Ανάλυσης Δεδομένων

Έχουμε τηρήσει τις αρχές της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων. Τώρα, θα επικεντρωθούμε στις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων. Στην παραπάνω ενότητα, έχουμε συζητήσει δύο μεθόδους ανάλυσης δεδομένων, την ποσοτική και την ποιοτική. Εκτός από αυτές τις δύο μεθόδους, υπάρχουν και άλλες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων. Ας συζητήσουμε λεπτομερώς καθεμία από αυτές τις τεχνικές ανάλυσης δεδομένων.

    Ποσοτική ανάλυση:

Όπως υποδηλώνει το όνομά του, η ποσοτική ανάλυση πραγματοποιείται με όρους αριθμητικών δεδομένων. Ο σημαντικός στόχος της ποσοτικής ανάλυσης δεδομένων είναι να μετρήσει τις συχνότητες και τις διαφορές των μεταβλητών. Τέτοιες διαφορές στις συχνότητες διαφημίσεων μπορούν να υπολογιστούν χρησιμοποιώντας τις ακόλουθες μεθόδους:

  1. Σημαίνω : Υπολογίζει τον μέσο όρο των καθορισμένων τιμών.
  2. Διάμεσος : Υπονοεί την τιμή που υπάρχει στο μέσο οποιουδήποτε συνόλου δεδομένων.
  3. Τρόπος : Αυτή η μέθοδος ποσοτικής ανάλυσης καθορίζει το στοιχείο που έχει μεγαλύτερη συχνότητα στο σύνολο δεδομένων.
  4. Συχνότητα : Καθορίζει πόσες φορές εμφανίζεται ένα συγκεκριμένο στοιχείο στο σύνολο δεδομένων.
  5. Εύρος : Αυτή η μέθοδος ποσοτικής ανάλυσης εξετάζει τη διαφορά μεταξύ των χαμηλότερων και υψηλότερων τιμών που υπάρχουν στο σύνολο δεδομένων.
Δείτε επίσης Top 11 Best Software Virtualization

Τώρα, ας συζητήσουμε πώς αναλύονται τα ποσοτικά δεδομένα. Ακολουθούν ορισμένα βήματα για την εκτέλεση της ανάλυσης ποσοτικών δεδομένων:

  • Η συλλογή δεδομένων είναι ένα πολύ πρωταρχικό μέτρο σε κάθε διαδικασία ανάλυσης. Μετά από αυτό, πραγματοποιείται το βήμα της επικύρωσης δεδομένων. Σε αυτό το βήμα, οι αναλυτές προσδιορίζουν εάν τα ανεπεξέργαστα δεδομένα ακολουθούν τους τυπικούς κανόνες. Τα δεδομένα που συλλέγονται συλλέγονται από πολλούς ερωτηθέντες. Οι αναλυτές επαληθεύουν εάν τα δεδομένα συλλέχθηκαν με μια συγκεκριμένη διαδικασία και διασφαλίζουν την πληρότητα των δεδομένων.
  • Υπάρχει περίπτωση όπου μεγάλα σύνολα δεδομένων μπορεί να περιέχουν πολλά σφάλματα. Αυτό το μέτρο είναι η επεξεργασία δεδομένων, η οποία διασφαλίζει ότι δεν υπάρχουν σφάλματα στο σύνολο δεδομένων. Εκτελούνται διάφοροι έλεγχοι n δεδομένων για την αφαίρεση λαθών.
  • Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, τα δεδομένα συλλέγονται από πολλούς ερωτηθέντες. σε αυτά τα δεδομένα εκχωρείται μια τιμή που ονομάζεται κωδικοποίηση δεδομένων.
    Ποιοτική ανάλυση:

Η ποιοτική ανάλυση δεδομένων είναι το αντίθετο από την ποσοτική ανάλυση. Δεν εξαρτάται από αριθμούς. Αντίθετα, εστιάζει σε γράμματα, εικόνες, λέξεις, σύμβολα και κείμενα. Η ποιοτική ανάλυση χωρίζεται σε πέντε διαφορετικές κατηγορίες, ως εξής:

    Ανάλυση περιεχομένου:Σε αυτό το είδος έρευνας, τα λεκτικά ή συμπεριφορικά δεδομένα κατηγοριοποιούνται σε μορφή πίνακα.
    Αφηγηματική ανάλυση:Είμαστε εξοικειωμένοι με την αφήγηση ιστοριών. Η αφηγηματική ανάλυση συνεπάγεται την περιγραφή των πρωτογενών δεδομένων από πολλούς ερωτηθέντες. Όταν πολλοί ερωτηθέντες μεταφέρουν τα μη αριθμητικά δεδομένα, έχουμε διαφορετικές απόψεις και εμπειρίες σχετικά με τα δεδομένα.
    Ανάλυση λόγου:Αυτό το είδος ποιοτικής ανάλυσης περιλαμβάνει εργασία σε γραπτό κείμενο ή προφορικές ομιλίες.
    Ανάλυση πλαισίου:Αυτή η διαδικασία ανάλυσης περιλαμβάνει πολλαπλά στάδια, όπως κωδικοποίηση, εξοικείωση, χαρτογράφηση , χαρτογράφηση , και ερμηνεία των ποιοτικών δεδομένων.
    Θεμελιωμένη θεωρία:Κάθε στοιχείο δεδομένων διατυπώνεται ξεχωριστά. Αφού προετοιμαστούν όλα τα στοιχεία, οι αναλυτές καθορίζουν εάν όλες οι περιπτώσεις συμβάλλουν στα ποιοτικά δεδομένα.
ανάλυση δεδομένων

Πριν εκτελέσετε ποιοτική ανάλυση, πρέπει να λάβετε υπόψη ορισμένα συγκεκριμένα σημεία. Αυτά τα σημεία παρατίθενται παρακάτω:

  • Το πρώτο βήμα που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν ξεκινήσετε την ανάλυση ποιοτικών δεδομένων είναι ότι πρέπει να εξοικειωθείτε με τα ακατέργαστα δεδομένα. Βεβαιωθείτε ότι έχετε διαβάσει τις πληροφορίες πολλές φορές. Προσπαθήστε να μάθετε το μοτίβο των δεδομένων.
  • Πριν αναλύσετε οποιαδήποτε δεδομένα, είναι προφανές ότι εκτελείτε ανάλυση για να βρείτε μια λύση σε ένα συγκεκριμένο πρόβλημα. Όταν διαβάζετε τα δεδομένα πολλές φορές, ρίξτε μια ματιά στους στόχους της διαδικασίας ανάλυσης. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα περιέχουν σχετικές πληροφορίες που απαιτούνται για να απαντήσετε στις ερωτήσεις.
  • Το επόμενο βήμα είναι η κωδικοποίηση. Η κωδικοποίηση είναι χρήσιμη για την αντιστοίχιση ετικετών σε δεδομένα. Οι αναλυτές εντοπίζουν τη συμπεριφορά των δεδομένων και εκχωρούν κωδικούς σε αυτά.
  • Μόλις ολοκληρωθεί η κωδικοποίηση, οι αναλυτές εντοπίζουν συγκεκριμένα μοτίβα και θέματα και αναζητούν τις αναμενόμενες απαντήσεις.
    Στατιστική ανάλυση:

Μια άλλη μέθοδος που χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων είναι τα στατιστικά δεδομένα. Σε αυτή τη μέθοδο, τα προηγούμενα δεδομένα ή τεμάχια αποδεικτικών στοιχείων αντιστοιχίζονται σε πίνακες εργαλείων. Με βάση τις προηγούμενες πληροφορίες, πραγματοποιείται στατιστική ανάλυση δεδομένων. ο ανάλυση στατιστικών δεδομένων κατηγοριοποιείται σε δύο τύπους με βάση τον όγκο των δεδομένων που αναλύονται. Αυτοί είναι

    Περιγραφική ανάλυση:Αυτός ο τύπος ανάλυσης στατιστικών δεδομένων αναλύει το πλήρες σύνολο δεδομένων. Υπολογίζει τον μέσο όρο και την απόκλιση για συνεχή δεδομένα, και για τα κατηγορικά δεδομένα, υπολογίζει το ποσοστό και τη συχνότητα.Συμπερασματική ανάλυση:Σε αυτόν τον τύπο ανάλυσης στατιστικών δεδομένων, αναλύεται ένα συγκεκριμένο δείγμα δεδομένων από το σύνολο των δεδομένων. Όταν επιλέγετε διαφορετικές περιπτώσεις διαθέσιμων πληροφοριών, βγάζετε πολλαπλά συμπεράσματα για τα ίδια δεδομένα.

Οι αναλυτές πραγματοποιούν στατιστική ανάλυση δεδομένων στις ακόλουθες ενέργειες:

  • Οι ερευνητές αναπαριστούν όλα τα ακατέργαστα δεδομένα σε ένα γράφημα πίτας ή σε οποιαδήποτε άλλη μέθοδο αναπαράστασης γραφικών δεδομένων.
  • Μόλις αναπαραστήσετε δεδομένα στη γραφική μορφή, βρείτε τοποθεσίες δεδομένων χρησιμοποιώντας μεθόδους μέσης ή μέσης τιμής.
  • Στη συνέχεια, οι αναλυτές ψάχνουν να βρουν αν τα δεδομένα είναι διασκορπισμένα ή ομαδοποιημένα. Χρησιμοποιούν την πιο κοινή μέθοδο Τυπική απόκλιση που αντιπροσωπεύει τη διακύμανση ή τη διασπορά του συνόλου δεδομένων.
  • Αργότερα, οι ερευνητές πρέπει να προβλέψουν το αποτέλεσμα με βάση τα προηγούμενα αποτελέσματα δεδομένων.
  • Το τελευταίο βήμα είναι Έλεγχος Υποθέσεων . Αυτή η δοκιμή λέει εάν τα δεδομένα είναι πλήρως αποδεκτά ή όχι.
    Εξόρυξη δεδομένων (Ανάλυση κειμένου):

Εξόρυξη δεδομένων (Text Analysis) είναι μια από τις κρίσιμες μεθόδους ανάλυσης δεδομένων. Αναφέρεται επίσης ως ανάλυση κειμένου. Γενικά, είναι διαθέσιμα αρκετά εργαλεία εξόρυξης δεδομένων που καθορίζουν μοτίβα σε τεράστια δεδομένα. Η ανάλυση εξόρυξης δεδομένων πραγματοποιείται σε διαδοχικά βήματα, όπως η συλλογή των ακατέργαστων δεδομένων, η αποθήκευση τους σε διακομιστή ή σύννεφο, η πρόσβαση σε δεδομένα για οργάνωση, η ταξινόμηση των δεδομένων και η παραγωγή τους με τη μορφή γραφήματος ή γραφήματος.

Δείτε επίσης 15 Διορθώσεις για το Spotify που δεν ανοίγει σε Windows και Mac

Στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων, τα συλλεγόμενα ή ακατέργαστα δεδομένα αποθηκεύονται σε μια αποθήκη δεδομένων. Αυτός ο τύπος μεθόδου ανάλυσης δεδομένων δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις τεχνικές μάρκετινγκ και τις πωλήσεις τους. Το πιο σημαντικό, βοηθά τις εταιρείες στον εντοπισμό απάτης και ανεπιθύμητων μηνυμάτων.

Ενημερώστε μας πώς οι αναλυτές πραγματοποιούν τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων ή ανάλυσης κειμένου.

    Καθαρισμός δεδομένων:Αυτή η διαδικασία συνεπάγεται καθαρισμό δεδομένων και αφαίρεση ανεπιθύμητων ή ελλιπών δεδομένων από το σύνολο δεδομένων. Επιπλέον, οι αναλυτές συμπληρώνουν τα δεδομένα που λείπουν και εξαλείφουν θορυβώδη δεδομένα ή δεδομένα σφαλμάτων.
  • Ενοποίηση δεδομένων: Όλοι οι πόροι δεδομένων, όπως αρχεία, βάσεις δεδομένων, κύβοι κ.λπ. συνδυάζονται για τη διαδικασία ανάλυσης. Κάνοντας αυτό θα βελτιώσετε την ακρίβεια και την απόδοση της διαδικασίας ανάλυσης.
  • Μείωση δεδομένων:Ολόκληρα τα δεδομένα μειώνονται ή βελτιστοποιούνται διατηρώντας την ακεραιότητά τους. Για τη διαδικασία μείωσης δεδομένων χρησιμοποιούνται διάφορες μέθοδοι, όπως δέντρα απόφασης, Naive Bayes, κ.λπ.Μετασχηματισμός δεδομένων:Τα αρχικά δεδομένα μετατρέπονται στη γελοιοποιημένη μορφή που απαιτείται για τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων.Εξόρυξη δεδομένων:Αυτό το βήμα χρησιμοποιεί τεχνικές ταξινόμησης και ομαδοποίησης για τον προσδιορισμό μοτίβων δεδομένων από το μεγάλο σύνολο δεδομένων.Αξιολόγηση προτύπου:Τα μοτίβα που προσδιορίζονται στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων αξιολογούνται ώστε να είναι κατανοητά από τους απλούς χρήστες.Εκπροσώπηση γνώσεων:Σε αυτό το μέτρο, τα φιλτραρισμένα δεδομένα αντιπροσωπεύονται σε αναφορές, πίνακες κ.λπ.
img 617dd36aa48fc
    Προγνωστική Ανάλυση:

Η Προγνωστική Ανάλυση αναφέρεται στην πραγματοποίηση προβλέψεων χρησιμοποιώντας τα υπάρχοντα δεδομένα σχετικά με το τι θα συμβεί στο μέλλον. Στην προγνωστική ανάλυση, οι αναλυτές καθορίζουν ή προβλέπουν μελλοντικά αποτελέσματα δεδομένων με βάση τα τρέχοντα ή προηγούμενα αποτελέσματα δεδομένων. Αλλά η εκτέλεση προγνωστικής ανάλυσης απαιτεί τεράστιο όγκο δεδομένων. Όσο μεγαλύτερη είναι η ποσότητα των διαθέσιμων δεδομένων, τόσο μεγαλύτερη είναι η ακρίβεια της πρόβλεψης.

Για παράδειγμα, σκεφτείτε ότι κάθε χρόνο η εταιρεία αυξάνει τα έσοδά της κατά 20%. Άρα, μπορούμε να προβλέψουμε ότι η εταιρεία επεκτείνει τα έσοδά της κατά 20% και φέτος. Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση του κινδύνου, την πρόβλεψη πωλήσεων ή τον προσδιορισμό δυνητικών πελατών.

Οι ερευνητές εκτελούν προγνωστική ανάλυση δεδομένων σε επτά ακριβή βήματα. Θα δούμε συνοπτικά καθένα από αυτά τα μέτρα:

  • Πριν οι αναλυτές πραγματοποιήσουν προγνωστική ανάλυση δεδομένων, ορίζουν πρώτα τον στόχο του έργου για την εκτέλεση προγνωστικής ανάλυσης. Λαμβάνουν υπόψη ορισμένες πτυχές, όπως ποια θα είναι τα αποτελέσματα; Ποια σύνολα δεδομένων πρέπει να χρησιμοποιηθούν; Το αποτέλεσμα της μελέτης ανταποκρίνεται στις επιχειρηματικές απαιτήσεις;
  • Το επόμενο βήμα που ακολουθούν οι αναλυτές, συλλέγουν τις σχετικές πληροφορίες που απαιτούνται για την ανάλυση του έργου.
  • Στο τρίτο μέτρο, οι ερευνητές πραγματοποιούν την πραγματική διαδικασία ανάλυσης δεδομένων επαληθεύοντας, καθαρίζοντας και μετασχηματίζοντας τα δεδομένα που συγκεντρώθηκαν.
  • Αργότερα, τα δεδομένα που αναλύθηκαν αναπαρίστανται σε στατιστική μορφή και υποβάλλονται σε Έλεγχο Υποθέσεων.
  • Στη συνέχεια, οι ερευνητές αναπτύσσουν το αντίστοιχο μοντέλο δεδομένων για να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα.
  • Τέλος, αναπτύσσουν το μοντέλο δεδομένων σε μια διαδικασία λήψης αποφάσεων.
    Διαγνωστική ανάλυση:

Μια άλλη μέθοδος ανάλυσης δεδομένων είναι η διαγνωστική ανάλυση. Σε αυτόν τον τύπο μεθόδων ανάλυσης δεδομένων, μπορεί να εντοπιστεί η αιτία οποιουδήποτε επιχειρηματικού προβλήματος. Η διαγνωστική ανάλυση ονομάζεται επίσης ανάλυση της βασικής αιτίας. Με άλλα λόγια, αυτή η ανάλυση εκφράζει το πρότυπο συμπεριφοράς των δεδομένων. Οι αναλυτές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, εξόρυξης δεδομένων, εξόρυξης και ανακάλυψης δεδομένων.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι οι δυνητικοί πελάτες της εταιρείας αυξήθηκαν σε έναν συγκεκριμένο μήνα. Η διαγνωστική ανάλυση καθορίζει αν οι πωλήσεις μάρκετινγκ συνέβαλαν περισσότερο στην αύξηση των δυνητικών πελατών.

    Ανάλυση προοπτικής:

Η ανάλυση προοπτικής εξαρτάται από την προγνωστική ανάλυση. Στην προγνωστική ανάλυση, λαμβάνετε μια πρόβλεψη αποτελέσματος με βάση τα προηγούμενα αποτελέσματα δεδομένων. Αυτός ο τύπος ανάλυσης περιλαμβάνει προοπτική από όλες τις παραπάνω αναλύσεις. Έτσι, υποτίθεται ότι είναι μία από τις καλύτερες μεθόδους ανάλυσης από την περιγραφική και την προγνωστική ανάλυση.

Φάσεις Ανάλυσης Δεδομένων

Όλες οι παραπάνω τεχνικές είναι τα είδη των μεθόδων ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται ευρέως στον επιχειρηματικό τομέα για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και η αποτελεσματικότητα του συγκεκριμένου έργου. Ας εστιάσουμε τώρα στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Ίσως αναρωτιέστε πώς αναλύονται τα δεδομένα; Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων πραγματοποιείται σε πολλαπλά στάδια. Αυτές οι φάσεις παρατίθενται παρακάτω:

  • Προδιαγραφή Απαιτήσεων Δεδομένων
  • Συλλογή δεδομένων
  • Καθαρισμός Δεδομένων
  • Ανάλυση δεδομένων
  • Ερμηνεία Δεδομένων
  • Οπτικοποίηση δεδομένων

Ακολουθεί μια λεπτομερής εξήγηση για κάθε φάση που εμπλέκεται στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων.

    Προδιαγραφές Απαίτησης Δεδομένων:

Τα σχετικά δεδομένα απαιτούνται για την παροχή εισροών στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα εισόδου συλλέγονται με βάση τις ανάγκες των πελατών ή ενός ατόμου που διευθύνει τη διαδικασία ανάλυσης. Γενικά, οι αναλυτές λαμβάνουν μια έρευνα για τη συλλογή δεδομένων από άτομα που ονομάζονται ερωτηθέντες. Επίσης, ανακτούν δεδομένα από διάφορους άλλους πόρους σύμφωνα με τις απαιτήσεις του πελάτη. Έτσι, τα δεδομένα που λαμβάνονται μπορεί να είναι οποιουδήποτε είδους, όπως ποιοτικά ή ποσοτικά δεδομένα.

    Συλλογή δεδομένων:
Δείτε επίσης Οι κορυφαίες 15 επιδιορθώσεις για το Google Play Store σε αναμονή για το ζήτημα λήψης

Συζητήσαμε ότι τα δεδομένα συλλέγονται από πολλούς πόρους, όπως ερωτηθέντες, δορυφόρους, πολλές συσκευές, διαδικτυακούς πόρους, συνεντεύξεις, έγγραφα κ.λπ. Μόλις αποκτήσετε την ακριβή ιδέα για τις απαιτήσεις δεδομένων, ξεκινήστε τη συλλογή δεδομένων. Τα δεδομένα που συλλέγονται από διάφορες πηγές συνδυάζονται μαζί στη φάση της συλλογής δεδομένων. Αφού συλλέξετε τα δεδομένα, οργανώστε τα με καλά δομημένο τρόπο για τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων απαιτεί οργανωμένα και επεξεργασμένα δεδομένα. Θα πρέπει να αναπαραστήσετε τα δεδομένα σε μορφή γραμμής και στήλης.

    Καθαρισμός δεδομένων:

Αφού οργανώσετε σωστά τα δεδομένα, αναζητήστε τυχόν ανεπιθύμητες ή ελλιπείς πληροφορίες μέσα στο σύνολο δεδομένων. Η φάση καθαρισμού δεδομένων της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων περιλαμβάνει τη μετατροπή των δεδομένων σε μια κατανοητή μορφή. Μπορείτε να εξαλείψετε τυχόν ανεπιθύμητα ή άσχετα δεδομένα από το σύνολο δεδομένων. Επιπλέον, μπορείτε να προσθέσετε κάποιες επιπλέον πληροφορίες σε μέρη που λείπουν. Ένας άλλος τύπος καθαρισμού περιλαμβάνει την αφαίρεση λευκών διαστημάτων, σφαλμάτων ή διπλών γεγονότων.

Για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα στο σύνολο δεδομένων είναι καθαρά, πρέπει να εκτελέσετε διάφορες εργασίες, όπως αντιστοίχιση εγγραφών, κατάργηση διπλότυπων, ποιότητα υπαρχόντων δεδομένων και προσδιορισμό ανακριβών δεδομένων. Πριν χρησιμοποιήσετε το σύνολο δεδομένων για τη διαδικασία ανάλυσης, θα πρέπει να είναι καθαρό.

    Ανάλυση δεδομένων:

Όταν λαμβάνετε καθαρά δεδομένα χωρίς θόρυβο και σφάλματα, μπορείτε να προχωρήσετε στη διαδικασία ανάλυσης. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε οποιαδήποτε από τις παραπάνω μεθόδους ανάλυσης για να εκτελέσετε τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται επίσης διερευνητική ανάλυση δεδομένων επειδή περιλαμβάνει πρόσθετο καθαρισμό δεδομένων και απαιτήσεις δεδομένων. Όλες αυτές οι διαδικασίες εκτελούνται επαναληπτικά για να πραγματοποιηθεί μια αποτελεσματική διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε πολλά εργαλεία ανάλυσης δεδομένων που σας κάνουν να ερμηνεύετε και να κατανοείτε άνετα τα αποτελέσματα.

    Ερμηνεία Δεδομένων:

Μόλις ολοκληρώσετε τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, μπορείτε να προχωρήσετε στη φάση ερμηνείας δεδομένων. Σε αυτό το στάδιο, μπορείτε να δείτε τα δεδομένα με βάση τα προηγούμενα αποτελέσματα δεδομένων και να καταλήξετε σε ένα συμπέρασμα σχετικά με τα αποτελέσματα. Πριν προχωρήσετε στη φάση της ερμηνείας δεδομένων, θα πρέπει πρώτα να εκτελέσετε τη φάση της ανάλυσης δεδομένων, καθώς η είσοδος σε αυτή τη φάση είναι το αποτέλεσμα του σταδίου ανάλυσης δεδομένων.

    Οπτικοποίηση δεδομένων:

Η τελευταία φάση της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων είναι η οπτικοποίηση δεδομένων. Υπονοεί την αναπαράσταση των αποτελεσμάτων των αναλυόμενων δεδομένων σε γραφήματα, πίνακες, γραφήματα κ.λπ. Τέτοιες αναπαραστάσεις στη γραφική μορφή είναι εύκολα κατανοητές από τον άνθρωπο. Κοιτάζοντας την οπτική αναπαράσταση μας δίνει τη δυνατότητα να έχουμε μια σαφή ιδέα για το συγκεκριμένο έργο ή προϊόν. Αντιπροσωπεύει τη σύνοψη των δεδομένων.

img 617dd36b70c91

Πλεονεκτήματα της Διαδικασίας Ανάλυσης Δεδομένων:

Τα δεδομένα διαδραματίζουν πρωταρχικό ρόλο σε οποιαδήποτε επιχείρηση ή εταιρεία. Πρέπει να παρέχουν τα καλύτερα δεδομένα για τα προϊόντα τους που απευθύνονται στους πελάτες να τα αγοράσουν αμέσως μετά την ανάγνωση των δεδομένων. Έτσι, οι εταιρείες πρέπει να γνωρίζουν πώς να εφαρμόζουν τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Ας δούμε πώς η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι επωφελής για εταιρείες ή οργανισμούς.

    Βελτιώνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων:

Έχουμε συζητήσει ότι η φάση ερμηνείας δεδομένων της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιεί τα αποτελέσματα της φάσης της ανάλυσης δεδομένων. Και αυτά τα αποτελέσματα συνάγονται με βάση τα προηγούμενα αποτελέσματα δεδομένων. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να λάβουν μια σωστή και καλύτερη απόφαση. Επίσης, οι πελάτες έχουν μια άποψη 360 μοιρών ενός συγκεκριμένου προϊόντος.

    Βελτιώνει τις στρατηγικές μάρκετινγκ:

Όταν γνωρίζετε τι χρειάζονται οι πελάτες σας σχετικά με το συγκεκριμένο προϊόν, η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων σάς δίνει τη δυνατότητα να προωθήσετε αποτελεσματικά το προϊόν σας στην αγορά. Μπορείτε να συνεργαστείτε με πελάτες μέσω καμπανιών και να χρησιμοποιήσετε αυτά τα δεδομένα για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων-στόχων.

    Βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών:

Ένα άλλο πλεονέκτημα της ανάλυσης δεδομένων είναι ότι δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις σχέσεις με τους πελάτες, να φροντίσουν τις ανάγκες τους και να προσφέρουν καλύτερες και εξατομικευμένες υπηρεσίες. Κάνοντας αυτό, με τη σειρά του, θα ενισχύσει την παραγωγικότητα και την ανάπτυξη των επιχειρήσεων.

    Εκτελέστε όλες τις λειτουργίες αποτελεσματικά:

Ένα από τα σημαντικά πλεονεκτήματα της διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων είναι ότι βοηθά τις επιχειρήσεις να εξοικονομήσουν χρόνο και χρήμα. Όταν αποκτήσουν μια ξεκάθαρη ιδέα για τις ανάγκες των πελατών, λιγότερα χρήματα και χρόνος θα δαπανηθούν για το μάρκετινγκ. Λιγότερες δαπάνες για το μάρκετινγκ, με τη σειρά τους, αυξάνουν τα έσοδα.

συμπέρασμα

Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι η συλλογή των δεδομένων, η επαλήθευση τους, ο καθαρισμός τους, η μετατροπή τους στην επιθυμητή μορφή και η χρήση οποιουδήποτε μοντέλου δεδομένων για την αναπαράσταση των φιλτραρισμένων και μετασχηματισμένων δεδομένων. Καλύψαμε την ανάλυση δεδομένων, την ανάγκη για ανάλυση δεδομένων, τις αρχές της ανάλυσης, διάφορες μεθόδους ανάλυσης δεδομένων, τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων και τα πλεονεκτήματα της ανάλυσης δεδομένων στον επιχειρηματικό τομέα. Ελπίζουμε να έχουμε εξηγήσει όλα τα σημαντικά θέματα της ανάλυσης δεδομένων σε αυτό το άρθρο.