Δεδομένα Analytics

Τι είναι το Analytics δεδομένων;

Η ανάλυση δεδομένων είναι η επιστήμη της ανάλυσης ακατέργαστων δεδομένων, προκειμένου να καταλήξουμε σε συμπεράσματα σχετικά με αυτές τις πληροφορίες. Πολλές από τις τεχνικές και τις διαδικασίες της ανάλυσης δεδομένων έχουν αυτοματοποιηθεί σε μηχανικές διεργασίες και αλγόριθμους που λειτουργούν πάνω σε ακατέργαστα δεδομένα για ανθρώπινη κατανάλωση.

Οι τεχνικές ανάλυσης δεδομένων μπορούν να αποκαλύψουν τάσεις και μετρήσεις που διαφορετικά θα χάνονταν στη μάζα των πληροφοριών. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών για την αύξηση της συνολικής αποδοτικότητας μιας επιχείρησης ή ενός συστήματος.

Κατανόηση του Analytics δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων είναι ένας ευρύς όρος που περιλαμβάνει πολλούς διαφορετικούς τύπους ανάλυσης δεδομένων. Οποιοσδήποτε τύπος πληροφοριών μπορεί να υποβληθεί σε τεχνικές ανάλυσης δεδομένων για να πάρει γνώση που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση των πραγμάτων.

Παραδείγματος χάριν, οι κατασκευαστικές εταιρείες συχνά καταγράφουν το χρόνο εκτέλεσης, το χρόνο διακοπής λειτουργίας και την ουρά εργασίας για διάφορα μηχανήματα και στη συνέχεια αναλύουν τα δεδομένα για τον καλύτερο σχεδιασμό του φόρτου εργασίας έτσι ώστε τα μηχανήματα να λειτουργούν πιο κοντά στην μέγιστη χωρητικότητα.

Οι αναλύσεις δεδομένων μπορούν να κάνουν πολύ περισσότερα από την επισήμανση των σημείων συμφόρησης στην παραγωγή. Οι εταιρίες τυχερών παιχνιδιών χρησιμοποιούν αναλυτικά στοιχεία δεδομένων για να καθορίσουν προγράμματα ανταμοιβής για παίκτες που διατηρούν την πλειοψηφία των παικτών που είναι ενεργοί στο παιχνίδι. Οι εταιρείες περιεχομένου χρησιμοποιούν πολλές από τις ίδιες αναλυτικές πληροφορίες για να σας κρατήσουν κλικ, να παρακολουθήσετε ή να αναδιοργανώσετε το περιεχόμενο για να λάβετε μια άλλη προβολή ή άλλο κλικ.

Η διαδικασία που αφορά την ανάλυση δεδομένων περιλαμβάνει διάφορα διαφορετικά βήματα:

1. Το πρώτο βήμα είναι να προσδιοριστούν οι απαιτήσεις δεδομένων ή ο τρόπος ομαδοποίησης των δεδομένων. Τα δεδομένα μπορούν να διαχωριστούν ανάλογα με την ηλικία, το δημογραφικό, το εισόδημα ή το φύλο. Οι τιμές δεδομένων μπορεί να είναι αριθμητικές ή να διαιρούνται κατά κατηγορία.
2. Το δεύτερο βήμα στην ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία συλλογής. Αυτό μπορεί να γίνει μέσω ποικίλων πηγών όπως υπολογιστές, πηγές στο διαδίκτυο, κάμερες, περιβαλλοντικές πηγές ή μέσω προσωπικού.
3. Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα, πρέπει να οργανωθούν έτσι ώστε να μπορούν να αναλυθούν. Η οργάνωση μπορεί να πραγματοποιηθεί σε υπολογιστικό φύλλο ή σε άλλη μορφή λογισμικού που μπορεί να λαμβάνει στατιστικά δεδομένα.
4. Στη συνέχεια, τα δεδομένα καθαρίζονται πριν από την ανάλυση. Αυτό σημαίνει ότι είναι καθαρισμένο και ελεγμένο για να διασφαλιστεί ότι δεν υπάρχει επικάλυψη ή σφάλμα και ότι δεν είναι ελλιπής. Αυτό το βήμα βοηθά στη διόρθωση οποιωνδήποτε σφαλμάτων πριν μεταβεί σε έναν αναλυτή δεδομένων που πρόκειται να αναλυθεί.

[Σημαντικό: Η ανάλυση δεδομένων επικεντρώνεται στην εξαγωγή συμπερασμάτων με βάση το τι γνωρίζει ήδη ο αναλυτής.]

Βασικές τακτικές

• Η ανάλυση δεδομένων είναι η επιστήμη της ανάλυσης ακατέργαστων δεδομένων, προκειμένου να καταλήξουμε σε συμπεράσματα σχετικά με αυτές τις πληροφορίες.
• Οι τεχνικές και οι διαδικασίες της ανάλυσης δεδομένων έχουν αυτοματοποιηθεί σε μηχανικές διαδικασίες και αλγόριθμους που λειτουργούν πάνω σε ακατέργαστα δεδομένα για ανθρώπινη κατανάλωση.
• Οι αναλύσεις δεδομένων βοηθούν μια επιχείρηση να βελτιστοποιήσει την απόδοσή της.

Γιατί η ανάλυση δεδομένων έχει σημασία

Η ανάλυση δεδομένων είναι σημαντική επειδή βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις επιδόσεις τους. Η εφαρμογή του στο επιχειρηματικό μοντέλο σημαίνει ότι οι εταιρείες μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση του κόστους, εντοπίζοντας πιο αποτελεσματικούς τρόπους επιχειρηματικής δραστηριότητας και αποθηκεύοντας μεγάλα ποσά δεδομένων.

Μια εταιρεία μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει την ανάλυση δεδομένων για να λάβει καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις και να βοηθήσει στην ανάλυση των τάσεων και της ικανοποίησης των πελατών, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε νέα και καλύτερα προϊόντα και υπηρεσίες.

Τύποι δεδομένων δεδομένων

Οι αναλύσεις δεδομένων χωρίζονται σε τέσσερις βασικούς τύπους.

1. Περιγραφικές αναλύσεις περιγράφουν τι συνέβη σε μια δεδομένη χρονική περίοδο. Έχει αυξηθεί ο αριθμός των προβολών; Είναι οι πωλήσεις ισχυρότεροι αυτό το μήνα από το τελευταίο;
2. Οι διαγνωστικές αναλύσεις επικεντρώνονται περισσότερο στο γιατί συνέβη κάτι. Αυτό συνεπάγεται πιο διαφορετικές εισροές δεδομένων και λίγο υποθετική. Μήπως ο καιρός επηρεάζει τις πωλήσεις μπύρας; Μήπως η τελευταία εκστρατεία μάρκετινγκ επηρέασε τις πωλήσεις;
3. Οι προγνωστικές αναλύσεις κινούνται σε αυτό που πιθανότατα θα συμβεί στο εγγύς μέλλον. Τι συνέβη με τις πωλήσεις την τελευταία φορά που είχαμε ένα ζεστό καλοκαίρι; Πόσα μοντέλα καιρού προβλέπουν ένα καυτό καλοκαίρι φέτος;
4. Οι συνταγογραφικές αναλύσεις υποδεικνύουν μια πορεία δράσης. Εάν η πιθανότητα ενός ζεστού καλοκαιριού μετριέται καθώς ο μέσος όρος αυτών των πέντε μοντέλων καιρικών συνθηκών είναι πάνω από 58%, πρέπει να προσθέσουμε μια βραδινή βάρδια στο ζυθοποιείο και να νοικιάσουμε μια πρόσθετη δεξαμενή για να αυξήσουμε την παραγωγή.

Οι αναλύσεις δεδομένων στηρίζουν πολλά συστήματα ελέγχου ποιότητας στον χρηματοπιστωτικό κόσμο, συμπεριλαμβανομένου του συνεχώς δημοφιλούς προγράμματος Six Sigma. Αν δεν μετράτε σωστά κάτι - είτε είναι το βάρος σας είτε ο αριθμός ελαττωμάτων ανά εκατομμύριο σε μια γραμμή παραγωγής - είναι σχεδόν αδύνατο να το βελτιστοποιήσετε.

Ειδικές εκτιμήσεις: Ποιος χρησιμοποιεί το Analytics δεδομένων;

Ορισμένοι από τους τομείς που έχουν υιοθετήσει τη χρήση αναλυτικών δεδομένων περιλαμβάνουν τη βιομηχανία ταξιδιών και φιλοξενίας, όπου οι αλλαγές μπορούν να γίνουν γρήγορα. Αυτός ο κλάδος μπορεί να συλλέξει δεδομένα πελατών και να καταλάβει πού βρίσκονται τα προβλήματα, αν υπάρχουν, και πώς να τα διορθώσουν.

Η υγειονομική περίθαλψη συνδυάζει τη χρήση μεγάλων όγκων δομημένων και αδόμητων δεδομένων και χρησιμοποιεί αναλύσεις δεδομένων για τη λήψη γρήγορων αποφάσεων. Ομοίως, η λιανική βιομηχανία χρησιμοποιεί άφθονα δεδομένα για να ανταποκριθεί στις συνεχώς μεταβαλλόμενες απαιτήσεις των αγοραστών. Οι έμποροι λιανικής πώλησης πληροφοριών που συλλέγουν και αναλύουν μπορούν να τους βοηθήσουν να εντοπίσουν τάσεις, να προτείνουν προϊόντα και να αυξήσουν τα κέρδη.

Σύγκριση επενδυτικών λογαριασμών Όνομα παροχέα Περιγραφή Αποκάλυψη διαφημιζόμενου × Οι προσφορές που εμφανίζονται σε αυτόν τον πίνακα προέρχονται από συνεργασίες από τις οποίες η Investopedia λαμβάνει αποζημίωση.

Σχετικοί όροι

Πώς το Prescriptive Analytics μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις Το prescriptive analytics χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αποφασίσουν μια πορεία δράσης, με βάση τις προβλέψεις ενός προγράμματος υπολογιστών. περισσότερα Εσωτερική Επιστήμη Δεδομένων και Εφαρμογές της Η επιστήμη δεδομένων επικεντρώνεται στη συλλογή και εφαρμογή μεγάλων δεδομένων για την παροχή ουσιαστικών πληροφοριών στη βιομηχανία, την έρευνα και τα περιβάλλοντα ζωής. περισσότερα Πώς λειτουργεί το Business Intelligence (BI) Το Business intelligence (BI) αναφέρεται στη διαδικαστική και τεχνική υποδομή που συλλέγει, αποθηκεύει και αναλύει δεδομένα που παράγει μια εταιρεία. περισσότερα Inside Behavioral Analytics Η ανάλυση της συμπεριφοράς είναι ένας τομέας της ανάλυσης δεδομένων που έχει ως στόχο να παρέχει πληροφορίες για τις ενέργειες των ανθρώπων. περισσότερα Η διαπραγμάτευση με μεγάλα δεδομένα Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε μεγάλα, ποικίλα σύνολα πληροφοριών από διάφορες πηγές που αναπτύσσονται με συνεχώς αυξανόμενα ποσοστά. πιο προληπτική ανάλυση του Analytics Προγνωστική ανάλυση περιλαμβάνει τη χρήση στατιστικών στοιχείων και τη μοντελοποίηση για τον προσδιορισμό της μελλοντικής απόδοσης με βάση τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα. περισσότερες συνδέσεις συνεργατών