Home-theater-designers
Ο κόσμος γίνεται όλο και περισσότερο καθοδηγούμενος από δεδομένα, με άπειρους όγκους δεδομένων διαθέσιμα για εργασία. Μεγάλες εταιρείες όπως η Google και η Microsoft χρησιμοποιούν δεδομένα για να λαμβάνουν αποφάσεις, αλλά δεν είναι οι μόνες.
Είναι σημαντικό? Απολύτως!
Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται από μικρές επιχειρήσεις, εταιρείες λιανικής, στην ιατρική, ακόμη και στον κόσμο του αθλητισμού. Είναι μια παγκόσμια γλώσσα και πιο σημαντική από ποτέ. Φαίνεται σαν μια προηγμένη ιδέα, αλλά η ανάλυση δεδομένων είναι μόνο μερικές ιδέες που εφαρμόζονται στην πράξη.
Τι είναι η Ανάλυση Δεδομένων;
Η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία αξιολόγησης δεδομένων χρησιμοποιώντας αναλυτικά ή στατιστικά εργαλεία για την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών. Μερικά από αυτά τα εργαλεία είναι γλώσσες προγραμματισμού όπως το R ή το Python. Το Microsoft Excel είναι επίσης δημοφιλές στον κόσμο της ανάλυσης δεδομένων Το
Μόλις συλλεχθούν και ταξινομηθούν τα δεδομένα χρησιμοποιώντας αυτά τα εργαλεία, τα αποτελέσματα ερμηνεύονται για τη λήψη αποφάσεων. Τα τελικά αποτελέσματα μπορούν να παραδοθούν ως περίληψη ή ως οπτικά όπως ένα γράφημα ή ένα γράφημα.
Η διαδικασία παρουσίασης δεδομένων σε οπτική μορφή είναι γνωστή ως οπτικοποίηση δεδομένων Το Τα εργαλεία απεικόνισης δεδομένων διευκολύνουν τη δουλειά. Προγράμματα όπως το Tableau ή το Microsoft Power BI σας δίνουν πολλά γραφικά που μπορούν να ζωντανέψουν δεδομένα.
Υπάρχουν διάφορες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων που περιλαμβάνουν εξόρυξη δεδομένων, ανάλυση κειμένου και επιχειρηματική ευφυΐα.
Πώς εκτελείται η ανάλυση δεδομένων;
Πιστωτική εικόνα: Faithie / Φωτογραφίες καταθέσεων
Η ανάλυση δεδομένων είναι ένα μεγάλο θέμα και μπορεί να περιλαμβάνει μερικά από αυτά τα βήματα:
- Καθορισμός στόχων: Ξεκινήστε περιγράφοντας ορισμένους σαφώς καθορισμένους στόχους. Για να έχετε τα καλύτερα αποτελέσματα από τα δεδομένα, οι στόχοι πρέπει να είναι ξεκάθαροι.
- Θέτοντας Ερωτήσεις: Καθορίστε τις ερωτήσεις που θα θέλατε να απαντηθούν από τα δεδομένα. Για παράδειγμα, τα κόκκινα σπορ αυτοκίνητα πέφτουν σε ατυχήματα πιο συχνά από άλλα; Μάθετε ποια εργαλεία ανάλυσης δεδομένων θα έχουν το καλύτερο αποτέλεσμα για την ερώτησή σας.
- Συλλογή δεδομένων: Συλλέξτε δεδομένα που είναι χρήσιμα για να απαντήσετε στις ερωτήσεις. Σε αυτό το παράδειγμα, τα δεδομένα μπορεί να συλλέγονται από μια ποικιλία πηγών όπως DMV ή αστυνομικές αναφορές ατυχημάτων, ασφαλιστικές απαιτήσεις και λεπτομέρειες νοσηλείας.
- Scrubbing δεδομένων: Τα ακατέργαστα δεδομένα μπορεί να συλλέγονται σε πολλές διαφορετικές μορφές, με πολλές τιμές ανεπιθύμητων και ακαταστασία. Τα δεδομένα καθαρίζονται και μετατρέπονται έτσι ώστε τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων να μπορούν να τα εισάγουν. Δεν είναι ένα λαμπερό βήμα αλλά είναι πολύ σημαντικό.
- Ανάλυση δεδομένων: Εισαγάγετε αυτά τα νέα καθαρά δεδομένα στα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων. Αυτά τα εργαλεία σάς επιτρέπουν να εξερευνήσετε τα δεδομένα, να βρείτε μοτίβα και να απαντήσετε σε ερωτήσεις. Αυτή είναι η ανταμοιβή, εδώ βρίσκετε αποτελέσματα!
- Βγάζοντας συμπεράσματα και πραγματοποιώντας προβλέψεις: Βγάλτε συμπεράσματα από τα δεδομένα σας. Αυτά τα συμπεράσματα μπορεί να συνοψίζονται σε μια έκθεση, οπτική ή και στα δύο για να έχετε τα σωστά αποτελέσματα.
Ας εμβαθύνουμε λίγο σε μερικές έννοιες που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση δεδομένων.
Εξόρυξη δεδομένων
Πιστωτική εικόνα: Philippe Put/ Flickr
ο πόνος από μόνος του είναι η αγάπη για το Διαδίκτυο, ο πόνος του πελάτη
Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια μέθοδος ανάλυσης δεδομένων για την ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστικά, τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση. Ο στόχος είναι να μετατραπούν τα δεδομένα σε επιχειρηματικές αποφάσεις.
Τι μπορείτε να κάνετε με την εξόρυξη δεδομένων; Μπορείτε να επεξεργαστείτε μεγάλες ποσότητες δεδομένων για τον εντοπισμό των υπερβολικών και να τους αποκλείσετε από τη λήψη αποφάσεων. Οι επιχειρήσεις μπορούν να μάθουν συνήθειες αγοράς πελατών ή να χρησιμοποιήσουν την ομαδοποίηση για να βρουν άγνωστες μέχρι τώρα ομάδες εντός των δεδομένων.
Εάν χρησιμοποιείτε email, βλέπετε ένα άλλο παράδειγμα εξόρυξης δεδομένων για να ταξινομήσετε το γραμματοκιβώτιό σας. Οι εφαρμογές ηλεκτρονικού ταχυδρομείου όπως το Outlook ή το Gmail το χρησιμοποιούν για να κατηγοριοποιήσουν τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σας ως 'ανεπιθύμητα' ή 'μη ανεπιθύμητα'.
Ανάλυση κειμένου
Πίστωση εικόνας: Marc_Smith/ Flickr
Τα δεδομένα δεν περιορίζονται μόνο σε αριθμούς, οι πληροφορίες μπορεί να προέρχονται και από πληροφορίες κειμένου.
Η ανάλυση κειμένου είναι η διαδικασία εύρεσης χρήσιμων πληροφοριών από κείμενο. Το κάνετε αυτό επεξεργάζοντας το ακατέργαστο κείμενο, καθιστώντας το αναγνώσιμο από τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και βρίσκοντας αποτελέσματα και μοτίβα. Αυτό είναι επίσης γνωστό ως εξόρυξη κειμένου.
Το Excel κάνει εξαιρετική δουλειά με αυτό. Το Excel έχει πολλούς τύπους για εργασία με κείμενο που μπορούν να σας εξοικονομήσουν χρόνο όταν πηγαίνετε στη δουλειά με τα δεδομένα.
Η εξόρυξη κειμένου μπορεί επίσης να συλλέγει πληροφορίες από τον ιστό, μια βάση δεδομένων ή ένα σύστημα αρχείων. Τι μπορείτε να κάνετε με αυτές τις πληροφορίες κειμένου; Μπορείτε να εισαγάγετε διευθύνσεις email και αριθμούς τηλεφώνου για να βρείτε μοτίβα. Μπορείτε ακόμη να βρείτε συχνότητες λέξεων σε ένα έγγραφο.
Επιχειρηματική Ευφυΐα
Πιστωτική εικόνα: FutUndBeidl/ Flickr
Η επιχειρηματική ευφυΐα μετατρέπει τα δεδομένα σε ευφυΐα που χρησιμοποιούνται για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί στη λήψη στρατηγικών και τακτικών αποφάσεων ενός οργανισμού. Προσφέρει έναν τρόπο για τις εταιρείες να εξετάσουν τις τάσεις από τα συλλεγμένα δεδομένα και να λάβουν πληροφορίες από αυτά.
Η επιχειρηματική ευφυΐα χρησιμοποιείται για να κάνει πολλά πράγματα:
- Λάβετε αποφάσεις σχετικά με την τοποθέτηση και την τιμολόγηση των προϊόντων
- Προσδιορίστε νέες αγορές προϊόντων
- Δημιουργήστε προϋπολογισμούς και προβλέψεις που κερδίζουν περισσότερα χρήματα
- Χρησιμοποιήστε οπτικά εργαλεία όπως θερμικούς χάρτες, περιστροφικούς πίνακες και γεωγραφική χαρτογράφηση για να βρείτε τη ζήτηση για ένα συγκεκριμένο προϊόν
Οπτικοποίηση δεδομένων
Πίστωση εικόνας: pressmaster/ Φωτογραφίες καταθέσεων
Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι η οπτική αναπαράσταση των δεδομένων. Αντί να παρουσιάζετε δεδομένα σε πίνακες ή βάσεις δεδομένων, τα παρουσιάζετε σε γραφήματα και γραφήματα. Κάνει τα σύνθετα δεδομένα πιο κατανοητά, για να μην αναφέρουμε ότι είναι πιο εύκολο να τα δούμε.
Όλο και περισσότερα δεδομένα δημιουργούνται από εφαρμογές που χρησιμοποιείτε (επίσης γνωστό ως «Διαδίκτυο των πραγμάτων»). Ο όγκος των δεδομένων (αναφέρεται ως «μεγάλα δεδομένα») είναι αρκετά μαζική. Η απεικόνιση δεδομένων μπορεί να μετατρέψει εκατομμύρια σημεία δεδομένων σε απλά γραφικά που καθιστούν εύκολη την κατανόηση.
Υπάρχουν διάφοροι τρόποι οπτικοποίησης δεδομένων:
- Χρήση εργαλείου οπτικοποίησης δεδομένων όπως το Tableau ή το Microsoft Power BI
- Τυπικά γραφήματα και διαγράμματα Excel
- Διαδραστικά γραφήματα Excel
- Για τον ιστό, ένα εργαλείο όπως το D3.js δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας JavaScript
ο οπτικοποίηση των συνόλων δεδομένων Google είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα για το πώς τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να καθοδηγήσουν οπτικά τη λήψη αποφάσεων.
Ανάλυση δεδομένων σε αναθεώρηση
Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση δεδομένων με στατιστικά εργαλεία για την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών. Χρησιμοποιούνται διάφορες μέθοδοι, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων, της ανάλυσης κειμένου, της επιχειρηματικής ευφυΐας, του συνδυασμού συνόλων δεδομένων και της απεικόνισης δεδομένων.
Το εργαλείο Power Query στο Microsoft Excel είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την ανάλυση δεδομένων. Αν θέλετε να εξοικειωθείτε με αυτό, διαβάστε τον οδηγό μας για να δημιουργήσετε το πρώτο σας σενάριο Microsoft Power Query.
Μερίδιο Μερίδιο Τιτίβισμα ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ Πώς να αποκτήσετε πρόσβαση στο ενσωματωμένο επίπεδο φυσαλίδων της Google στο AndroidΕάν χρειαστήκατε ποτέ να βεβαιωθείτε ότι κάτι είναι στο ίδιο επίπεδο, μπορείτε τώρα να λάβετε ένα επίπεδο φούσκας στο τηλέφωνό σας σε δευτερόλεπτα.
Διαβάστε Επόμενο Σχετικά θέματα- Η τεχνολογία εξηγείται
- Προγραμματισμός
- Μεγάλα δεδομένα
- Ανάλυση δεδομένων
Ο Anthony Grant είναι ένας ανεξάρτητος συγγραφέας που καλύπτει προγραμματισμό και λογισμικό. Είναι ειδικός στην Πληροφορική που ασχολείται με προγραμματισμό, Excel, λογισμικό και τεχνολογία.
πώς να κάνετε φωτογραφίες μικρότερο μέγεθος αρχείουΠερισσότερα από τον Anthony Grant
Εγγραφείτε στο newsletter μας
Εγγραφείτε στο ενημερωτικό μας δελτίο για τεχνικές συμβουλές, κριτικές, δωρεάν ebooks και αποκλειστικές προσφορές!
Κάντε κλικ εδώ για εγγραφή