Datu analīze ir pilnīgs informācijas kopas izpēte, kuras mērķis ir gūt secinājumus, kas ļauj uzņēmumam vai uzņēmumam pieņemt lēmumu.
Tas ir, mēs atsaucamies uz datu bāzes pārbaudi un interpretāciju. Tas, lai atrisinātu problēmu vai jautājumu.
Šīs analīzes laikā datus var tirgot, piemēram, lai iegūtu statistikas rādītājus.
Jāatzīmē, ka tas ir datu zinātnes process, kas notiek pēc informācijas apkopošanas.
Tas ir, šī analīze ietver visus rīkus, kurus mēs varam izmantot datu bāzes izpētei, ieskaitot vizuālos, piemēram, histogrammu, joslu diagrammu, sektoru diagrammu.
Datu analīzes veidi
Datu analīze var būt divu veidu:
- Kvantitatīvs: Informācija ir skaitliska, no kuras var apkopot precīzu statistiku. Piemēram, atzīmes, ko klases studenti ieguvuši pēdējā semestrī.
- Kvalitatīvs: Tā ir informācija, kas iegūta no datu bāzes, parasti tiek parādīta teksta formā. Piemēram, mērķa grupa, kur dalībniekiem ir jautāts viņu viedoklis par jaunu produktu.
Datu analīzes rīki
Datu analīzei ir dažādi instrumenti, kas nāk no tādām studiju jomām kā statistika, ekonometrija vai matemātika.
Piemēram, lai iegūtu informāciju par mainīgā uzvedību, mēs, piemēram, varētu izmantot statistikas metriku, piemēram, vidējo lielumu, standartnovirzi vai mediānu. Savukārt ekonometrija mums nodrošina tādus pamata rīkus kā regresijas analīze. Saskaņā ar šīm līnijām mēs varam izmantot arī grafiku, kas sniedz vizuālu informāciju. Piemēram, no histogrammas.
Tomēr ir vērts pieminēt, ka datu analīze nav bez ierobežojumiem. Tas ir tāpēc, ka ir mainīgie, kurus ir grūti precīzi noteikt skaitļos. Tāpēc datu analīzē parasti runā varbūtības izteiksmē.
Datu analīzes lietderība
Datu analīzei var būt dažādas lietojumprogrammas gan uzņēmumiem, gan valsts organizācijām, vai tām, kurām ir bezpeļņas mērķi. Piemēram, uzņēmums, kas cenšas mazināt bērnu nepietiekamu uzturu valstī, pastāvīgi vērtēs bērnu anēmijas rādītājus noteiktā vecuma diapazonā.
Tāpat uzņēmums var analizēt klientu parādītos apmierinātības datus. Tas tika veikts pēc visu to cilvēku aptaujas, kuri iepriekšējā mēnesī algoja viņu pakalpojumus. Tādā veidā jūs varat pieņemt lēmumus par savu biznesa stratēģiju.
Datu analīze kļūst aktuāla lielo datu laikos, kas ir tik lieli datu kopumi, ka tie pārsniedz tradicionālo datoru lietojumprogrammu iespējas rīkoties ar tām saprātīgā laikā.
Mūsdienās uzņēmumiem var būt milzīgas datubāzes, piemēram, veidojot lietojumprogrammas, kurām var piekļūt visi viņu klienti un mērķauditorija.
