Duomenų analizė yra išsamus informacijos rinkinio tyrimas, kurio tikslas yra gauti išvadas, leidžiančias įmonei ar subjektui priimti sprendimą.
Tai yra, mes remiamės duomenų bazės nagrinėjimu ir aiškinimu. Tai, siekiant išspręsti problemą ar klausimą.
Atliekant šią analizę, duomenimis galima prekiauti, pavyzdžiui, norint gauti statistinius rodiklius.
Reikėtų pažymėti, kad tai yra duomenų mokslo procesas, vykstantis surinkus informaciją.
Tai yra, ši analizė apima visas priemones, kurias galime naudoti duomenų bazei tirti, įskaitant vaizdines, tokias kaip histograma, juostinė diagrama, skritulinė diagrama ir kt.
Duomenų analizės tipai
Duomenų analizė gali būti dviejų tipų:
- Kiekybinis: Informacija yra skaitmeninė, iš kurios galima surinkti tikslią statistiką. Pavyzdžiui, pažymiai, kuriuos paskutinį semestrą gavo klasės mokiniai.
- Kokybinis: Tai informacija, gauta iš duomenų bazės, paprastai pateikiama tekstine forma. Pavyzdžiui, tikslinė grupė, kurioje dalyvių buvo klausiama nuomonės apie naują produktą.
Duomenų analizės įrankiai
Duomenų analizei yra įvairių įrankių, gaunamų iš tokių sričių kaip statistika, ekonometrija ar matematika.
Taigi, pavyzdžiui, mes galėtume naudoti statistinę metriką, tokią kaip vidurkis, standartinis nuokrypis ar mediana, kad gautume informaciją apie kintamojo elgesį. Savo ruožtu ekonometrika mums teikia pagrindines priemones, tokias kaip regresijos analizė. Pagal šias linijas taip pat galime naudoti vaizdinę informaciją teikiančią grafiką. Pavyzdžiui, iš histogramos.
Vis dėlto verta paminėti, kad duomenų analizė nėra be apribojimų. Tai, nes yra kintamųjų, kuriuos sunku tiksliai nustatyti kiekybiškai. Štai kodėl atliekant duomenų analizę įprasta kalbėti tikimybe.
Duomenų analizės naudingumas
Duomenų analizė gali būti skirtinga tiek įmonėms, tiek valstybinėms organizacijoms, tiek toms, kurios siekia ne pelno. Pavyzdžiui, subjektas, siekiantis sumažinti vaikų nepakankamą mitybą šalyje, nuolatos vertins tam tikro amžiaus vaikų anemijos rodiklius.
Panašiai įmonė gali analizuoti klientų parodytus pasitenkinimo duomenis. Tai atlikus visų žmonių, kurie praėjusį mėnesį samdė jų paslaugas, apklausą. Tokiu būdu galite priimti sprendimus dėl savo verslo strategijos.
Duomenų analizė tampa aktuali didžiųjų duomenų laikais, tai yra tokie dideli duomenų rinkiniai, kad jie viršija tradicinių kompiuterinių programų pajėgumą su jomis susidoroti per protingą laiką.
Šiandien įmonės gali turėti didžiules duomenų bazes, pavyzdžiui, kurdamos programas, prie kurių gali prisijungti visi jų klientai ir tikslinė auditorija.