Data Analytics
Dataanalys är vetenskapen att analysera rådata för att dra slutsatser om den informationen. Många av teknikerna och processerna för dataanalys har automatiserats till mekaniska processer och algoritmer som arbetar över rå data för mänsklig konsumtion.
Dataanalystekniker kan avslöja trender och mätvärden som annars skulle gå förlorade i informationsmassan. Denna information kan sedan användas för att optimera processer för att öka den totala effektiviteten för ett företag eller ett system.
Förstå Data Analytics
Dataanalys är en bred term som omfattar många olika typer av dataanalys. Alla typer av information kan underkastas dataanalystekniker för att få insikt som kan användas för att förbättra saker.
Till exempel registrerar tillverkningsföretag ofta körtid, drifttid och arbetskö för olika maskiner och analyserar sedan data för att bättre planera arbetsbelastningen så att maskinerna arbetar närmare toppkapaciteten.
Dataanalys kan göra mycket mer än att påpeka flaskhalsar i produktionen. Spelföretag använder dataanalys för att sätta belöningsscheman för spelare som håller majoriteten av spelarna aktiva i spelet. Innehållsföretag använder många av samma dataanalys för att låta dig klicka, titta på eller organisera innehåll för att få en annan vy eller ytterligare ett klick.
Processen involverad i dataanalys involverar flera olika steg:
- Det första steget är att bestämma datakraven eller hur informationen grupperas. Uppgifterna kan separeras efter ålder, demografi, inkomst eller kön. Datavärden kan vara numeriska eller delas upp efter kategori.
- Det andra steget i dataanalys är processen för att samla in den. Detta kan göras genom en mängd olika källor som datorer, onlinekällor, kameror, miljökällor eller genom personal.
- När uppgifterna har samlats in måste de vara organiserade så att de kan analyseras. Organisation kan ske på ett kalkylblad eller annan form av programvara som kan ta statistiska uppgifter.
- Data rensas sedan upp innan analys. Detta innebär att det skrubbs och kontrolleras för att säkerställa att det inte finns någon dubblering eller fel, och att det inte är ofullständigt. Detta steg hjälper till att korrigera eventuella fel innan det går vidare till en dataanalytiker som ska analyseras.
[Viktigt: Dataanalys fokuserar på att komma till slutsatser baserat på vad analytikern redan vet.]
Key Takeaways
- Dataanalys är vetenskapen att analysera rådata för att dra slutsatser om den informationen.
- Tekniker och processer för dataanalys har automatiserats till mekaniska processer och algoritmer som arbetar över rå data för mänsklig konsumtion.
- Dataanalys hjälper ett företag att optimera dess prestanda.
Varför Data Analytics-frågor
Dataanalys är viktigt eftersom det hjälper företag att optimera sina prestationer. Genom att implementera den i affärsmodellen kan företag hjälpa till att sänka kostnaderna genom att identifiera effektivare sätt att göra affärer och genom att lagra stora mängder data.
Ett företag kan också använda dataanalys för att fatta bättre affärsbeslut och hjälpa till att analysera kundtrender och tillfredsställelse, vilket kan leda till nya och bättre produkter och tjänster.
Typer av dataanalys
Dataanalys delas upp i fyra grundtyper.
- Beskrivande analys beskriver vad som har hänt under en viss tidsperiod. Har antalet visningar ökat? Är försäljningen starkare den här månaden än förra?
- Diagnostisk analys fokuserar mer på varför något hände. Detta involverar mer olika datainmatningar och lite hypotesen. Påverkade vädret ölförsäljningen? Påverkade den senaste marknadsföringskampanjen försäljningen?
- Prediktiv analys flyttar till det som troligen kommer att hända på kort sikt. Vad hände med försäljningen förra gången vi hade en varm sommar? Hur många vädermodeller förutspår en varm sommar i år?
- Förskrivningsanalyser föreslår en åtgärd. Om sannolikheten för en varm sommar mäts som ett genomsnitt av dessa fem vädermodeller är över 58%, bör vi lägga till en kvällskift till bryggeriet och hyra en extra tank för att öka produktionen.
Dataanalys ligger till grund för många kvalitetskontrollsystem i finansvärlden, inklusive det ständigt populära Six Sigma-programmet. Om du inte mäter något ordentligt - oavsett om det är din vikt eller antalet defekter per miljon i en produktionslinje - är det nästan omöjligt att optimera det.
Särskilda överväganden: Vem använder Data Analytics?
Några av de sektorer som har använt användningen av dataanalys inkluderar rese- och gästfrihetsindustrin, där vändningarna kan vara snabba. Denna bransch kan samla in kunddata och ta reda på var problemen, om några, ligger och hur man fixar dem.
Healthcare kombinerar användningen av stora volymer strukturerad och ostrukturerad data och använder dataanalys för att fatta snabba beslut. På samma sätt använder detaljhandelsindustrin stora mängder data för att möta kundernas ständigt föränderliga krav. Informationshandlarna samlar in och analyserar kan hjälpa dem att identifiera trender, rekommendera produkter och öka vinsten.
Jämför investeringskonton Leverantörs namn Beskrivning Annonsörens upplysning × Erbjudandena som visas i denna tabell kommer från partnerskap från vilka Investopedia erhåller ersättning.