Dane same w sobie nie niosą żadnej konkretnej informacji. Dopiero ich odpowiednie przetworzenie, a następnie zinterpretowanie nadają sens i znaczenie poszczególnym znakom, liczbom oraz obrazom. Dzięki różnorodności narzędzi do analizy danych sprawdza się ona w wielu sektorach.
Czym jest analiza danych?
Analiza danych to podstawowy proces przetwarzania danych polegający na ich sprawdzeniu, uporządkowaniu, przekształceniu i modelowaniu w celu uzyskania użytecznych wniosków oraz informacji, które wesprą podczas procesu decyzyjnego. Analizę danych przeprowadza się korzystając między innymi z metod statystycznych i eksploracyjnych. W zależności od dziedziny i obszarów typu biznes, nauka, społeczeństwo, w których analiza danych jest dokonywana wyróżnia się różne techniki oraz podejścia.
Rodzaje analiza danych
Analizę danych wykorzystuje się w wielu obszarach. Każdy z nich charakteryzuje się innymi potrzebami, dlatego też należy pamiętać o odpowiednim doborze rodzaju analizy danych. Wyróżnia się następujące z nich:
- statystyczna analiza danych – wykorzystywana przy pracach nad dużymi bazami danych określającymi wielkość zjawisk masowych. Przebieg procesu rozpoczyna się od zebrania dużej ilości danych i ich analizy, a kończy interpretacją. Statystyczna analiza danych bada problemy demograficzne, czynniki ekonomiczne oraz socjologiczne. Wyróżniamy między innymi: analizę wariancji, analizę korelacji, analizę kanoniczną oraz analizę czynnikową. Wyniki badań przedstawiane są zazwyczaj w tabeli, przykładami statystycznej analizy danych mogą być spisy powszechne, roczne podsumowanie finansowe w przedsiębiorstwie czy proste zestawienie przychodów i rozchodów w gospodarstwie domowym. Dzięki statystycznej analizie danych można określić zmienność zjawisk masowych, a także sprawdzić w danym okresie tendencyjność konkretnych wartości. W tym przypadku prezentacji dokonuje się przy pomocy krzywej rozwoju i ukazuje się ją na wykresie. Statystyczna analiza danych często przeprowadzana jest w Excelu;
- macierzowa analiza danych – stosuje się ją w przypadku ukazania zależności pomiędzy dwoma grupami informacji, które nie są ze sobą związane funkcjonalnie. W takiej sytuacji należy znaleźć bądź określić grupy elementów zachowujących się podobnie i sklasyfikować je poprzez identyfikację cech wspólnych. Macierzowa analiza danych znajduje swoje miejsce w analizie danych marketingowych. Dzięki niej możliwe jest odnalezienia nisz rynkowych. Jest to także podstawowe narzędzie stosowane w procesie zarządzania jakością;
- terytorialna analiza danych – wykorzystywana w biznesie oraz marketingu do optymalizacji struktury sprzedaży. Jej zastosowanie pozwala przewidzieć w sposób obiektywny wielkość oraz potencjał sprzedaży w danym regionie. Pozwala to indywidualizować oferty, co przekłada się na zwiększenie zysków i skuteczniejsze trafienie w klienta. Terytorialna analiza danych bada preferencje ludności zamieszkałej w danej lokalizacji, jej stopień zamożności oraz cechy charakterystyczne środowiska i wynikające z nich potrzeby. Analiza danych w biznesie zostaje przedstawiona za pomocą grafik, map tematycznych i kartodiagramów;
- eksploracyjna analiza danych – znana także jako data mining, czyli zgłębianie danych. Zyskuje ona coraz większą popularność w sektorze dużych przedsiębiorstw, dzięki kojarzeniu jej jako narzędzia do zarządzania informacją biznesową i jego wykorzystania w celu skutecznego badania struktur. Proces analityczny polegający na badaniu dużych zasobów danych (zazwyczaj odnoszą się one do zagadnień gospodarczych lub rynkowych) w celu odnalezienia regularnych wzorców i współzależności pomiędzy zmiennymi. Efektem zgłębiania danych są przewidywania zachowań klientów czy przyszłe wyniki sprzedaży. Eksploracyjną analizę danych dzielimy na trzy etapy: eksplorację, budowanie i ocenę modelu oraz wdrożenie i zastosowanie modeli;
- analiza danych big data – sam termin "big data" odnosi się do zmiennych, różnorodnych i dużych zbiorów danych. Analiza oraz przetwarzanie w tym przypadku jest trudniejsze niż przy pozostałych. Wynik analizy danych będzie jednak wartościowy i przynoszący korzyści w postaci nowej wiedzy. Informacje pozyskuje się z różnych źródeł, a następnie buduje zapytania do informatycznych baz danych SQL. W analizie danych big data wykorzystuje się wiedzę z zakresu matematyki, statystyki oraz technologii i systemów informatycznych.
Zobacz także:
- Czym jest kryptologia?
- Influencerki promują aplikację, która umożliwia śledzenie użytkowników. Sprawdź, czy nie korzysta z niej twoje dziecko.
- Czy jesteśmy uzależnieni od telefonu komórkowego? Odpowiedź na to pytanie nie musi być oczywista
Zobacz wideo: Na czym polega praca laboranta medycznego?
Autor: Adrian Adamczyk