Apakah Data Analitis?
Analisis data adalah sains menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan mengenai maklumat tersebut. Kebanyakan teknik dan proses analisis data telah diautomatikkan ke dalam proses mekanik dan algoritma yang berfungsi untuk data mentah untuk penggunaan manusia.
Teknik analisis data boleh mendedahkan trend dan metrik yang akan hilang dalam jisim maklumat. Maklumat ini kemudiannya boleh digunakan untuk mengoptimumkan proses untuk meningkatkan kecekapan keseluruhan perniagaan atau sistem.
Memahami Data Analytics
Analisis data adalah istilah luas yang merangkumi pelbagai jenis analisis data. Apa-apa jenis maklumat boleh dikenakan teknik analisis data untuk mendapatkan wawasan yang boleh digunakan untuk memperbaiki perkara.
Sebagai contoh, syarikat pembuatan sering mencatatkan runtime, downtime, dan beratur kerja untuk pelbagai mesin dan kemudian menganalisis data untuk merancang beban kerja yang lebih baik supaya mesin beroperasi lebih dekat ke kapasiti puncak.
Analisis data boleh dilakukan lebih daripada membayangkan kesesakan dalam pengeluaran. Syarikat permainan menggunakan analisis data untuk menetapkan jadual ganjaran untuk pemain yang mengekalkan majoriti pemain aktif dalam permainan. Syarikat kandungan menggunakan banyak analisis data yang sama untuk memastikan anda mengklik, menonton, atau mengatur semula kandungan untuk mendapatkan pandangan lain atau klik lain.
Proses yang terlibat dalam analisis data melibatkan beberapa langkah yang berbeza:
- Langkah pertama ialah menentukan keperluan data atau bagaimana data dikumpulkan. Data boleh dipisahkan mengikut umur, demografi, pendapatan, atau jantina. Nilai data mungkin berangka atau dibahagikan mengikut kategori. Langkah kedua dalam analisis data adalah proses mengumpulnya. Ini boleh dilakukan melalui pelbagai sumber seperti komputer, sumber dalam talian, kamera, sumber alam sekitar, atau melalui personel.Setelah data dikumpulkan, ia mesti dianjurkan supaya dapat dianalisis. Pertubuhan boleh berlaku pada spreadsheet atau bentuk lain perisian yang boleh mengambil data statistik. Data kemudian dibersihkan sebelum analisis. Ini bermakna ia digosok dan diperiksa untuk memastikan tidak ada pertindihan atau kesilapan, dan ia tidak lengkap. Langkah ini membantu membetulkan sebarang kesilapan sebelum pergi ke penganalisis data untuk dianalisis.
Takeaways Utama
- Analisis data adalah sains menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan mengenai maklumat tersebut. Teknik dan proses analisis data telah diautomatikkan ke dalam proses mekanikal dan algoritma yang berfungsi untuk data mentah untuk penggunaan manusia. Analisis data membantu perniagaan mengoptimumkan prestasinya.
Mengapa Perkara Analisis Data
Analisis data adalah penting kerana ia membantu perniagaan mengoptimumkan persembahan mereka. Melaksanakannya ke dalam model perniagaan bermakna syarikat boleh membantu mengurangkan kos dengan mengenal pasti cara yang lebih cekap menjalankan perniagaan dan dengan menyimpan sejumlah besar data.
Sebuah syarikat juga boleh menggunakan analitik data untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih baik dan membantu menganalisis trend dan kepuasan pelanggan, yang boleh membawa kepada produk dan perkhidmatan baru dan yang lebih baik.
Jenis Analisis Data
Analisis data dibahagikan kepada empat jenis asas.
- Analisis deskriptif menerangkan apa yang telah berlaku sepanjang tempoh tertentu. Adakah bilangan pandangan telah meningkat? Adakah jualan lebih kukuh bulan ini daripada yang terakhir? Analisis diagnostik memberi tumpuan lebih kepada mengapa sesuatu berlaku. Ini melibatkan input data yang lebih pelbagai dan sedikit hipotesis. Adakah cuaca menjejaskan jualan bir? Adakah pemasaran impak kempen pemasaran terbaru ini? Analisis ramalan bergerak ke apa yang mungkin akan berlaku dalam jangka masa terdekat. Apa yang berlaku pada jualan kali terakhir kami mempunyai musim panas yang panas? Berapa banyak model cuaca meramalkan musim panas yang panas tahun ini? Analisis preskriptif mencadangkan suatu tindakan tindakan. Sekiranya kemungkinan musim panas panas diukur sebagai purata lima model cuaca di atas 58%, kita perlu menambah peralihan petang ke kilang bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan output.
Analisis data mendasari banyak sistem kawalan kualiti di dunia kewangan, termasuk program Six Sigma yang pernah popular. Jika anda tidak mengukur sesuatu dengan betul-sama ada berat badan anda atau bilangan kecacatan sejuta dalam barisan pengeluaran-hampir mustahil untuk mengoptimumkannya.
Pertimbangan Khas: Siapa Menggunakan Analytics Data?
Beberapa sektor yang menggunakan analitik data termasuk industri perjalanan dan perhotelan, di mana peralihan boleh menjadi cepat. Industri ini boleh mengumpul data pelanggan dan mencari tahu di mana masalah, jika ada, terletak dan bagaimana untuk memperbaikinya.
Kesihatan menggabungkan penggunaan data berstruktur dan tidak berstruktur yang tinggi dan menggunakan analisis data untuk membuat keputusan yang cepat. Begitu juga, industri peruncitan menggunakan banyak data untuk memenuhi tuntutan pembeli yang sentiasa berubah. Peruncit maklumat yang mengumpul dan menganalisis boleh membantu mereka mengenal pasti trend, mengesyorkan produk, dan meningkatkan keuntungan.
