Mida Analytics tähendab?
Analüütika on a termo- mis viitab andmete kogumise, analüüsimise ja tõlgendamise protsessile, et saada väärtuslikke teadmisi ja teha teadlikke otsuseid. See on suur valdkond, mis hõlmab paljusid erialasid, nagu matemaatika, statistika, andmetöötlus ja andmeteadus.
Analüütika eesmärk on avastada andmete tähenduslikud mustrid ning edastada need selgelt ja lühidalt, et neid saaks kasutada protsesside ja tulemuste parandamiseks. Seda kasutatakse paljudes valdkondades, sealhulgas äri, tervishoid, rahandus, turundus ja valitsus.
Analüütikat on palju erinevat tüüpi, sealhulgas kirjeldav, ennustav ja ettekirjutav. Kirjeldavat analüütikat kasutatakse minevikus toimunu kirjeldamiseks, ennustavat aga selleks, et ennustada, mis võib juhtuda tulevikus. Ettekirjutavat analüütikat kasutatakse andmete ja analüütika põhjal konkreetsete toimingute soovitamiseks.
Analüüsitööriistad ja -tehnikad arenevad pidevalt ning paljud ettevõtted ja organisatsioonid investeerivad arenenud tehnoloogiatesse, nagu tehisintellekt, masinõpe ja suurandmed, et saada veelgi väärtuslikumat teavet. Siiski on oluline meeles pidada, et analüütika edukus ei sõltu ainult kasutatavatest vahenditest, vaid ka kogutavate andmete kvaliteedist ning analüütikute oskusest neid täpselt ja asjakohaselt tõlgendada.
Andmeanalüüsi tüübid
Andmeanalüüsi on neli peamist tüüpi: kirjeldav, diagnostiline, ennustav ja ettekirjutav. Igal andmeanalüüsi tüübil on kindel eesmärk ja selle saavutamiseks kasutatakse erinevaid tehnikaid.
Kirjeldav analüüs
Kirjeldav analüüs on andmeanalüüsi kõige elementaarsem tüüp. See keskendub olemasoleva andmete kokkuvõtte tegemisele, et mõista, mis minevikus juhtus. Kirjeldavad analüüsimeetodid hõlmavad diagramme, tabeleid ja statistilisi näitajaid, nagu keskmine, mediaan ja standardhälve. Kirjeldavat analüüsi kasutatakse sellistele küsimustele nagu "Mis juhtus?" ja "Kes on meie kliendid?".
Diagnostiline analüüs
Diagnostiline analüüs keskendub mõistmisele, miks midagi juhtus. See kasutab statistilise analüüsi tehnikaid andmete mustrite tuvastamiseks ja antud tulemuse põhjuste kindlaksmääramiseks. Diagnostilist analüütikat kasutatakse sellistele küsimustele nagu "Miks müük eelmises kvartalis langes?" ja "Mis on klientide kaebuste põhjus?".
Ennustav analüüs
Ennustav analüütika kasutab statistilise modelleerimise tehnikaid, et ennustada, mis võib tulevikus juhtuda. See kasutab ajaloolisi andmeid, et tuvastada suundumusi ja mustreid, mida saab kasutada tulevaste sündmuste prognoosimiseks. Ennustavat analüütikat kasutatakse sellistele küsimustele vastamiseks nagu „Kui tõenäoline on, et klient oma tellimuse tühistab?” ja “Milline on järgmise kvartali müügiprognoos?”.
Ettekirjutav analüüs
Ettekirjutav analüütika on kõige arenenum andmeanalüütika tüüp. See kasutab statistilise modelleerimise tehnikaid, et soovitada meetmeid, mida saab etteantud tulemuse saavutamiseks võtta. Ettekirjutavat analüütikat kasutatakse sellistele küsimustele nagu "Milline on parim turundusstrateegia müügi suurendamiseks?" ja "Mis on parim hind kasumi maksimeerimiseks?".
Andmete analüüsi protsess
Andmeanalüüsi protsess on etappide kogum, mille eesmärk on hankida andmekogumist asjakohane teave. Selle protsessi saab jagada neljaks põhietapiks: andmete kogumine, andmete puhastamine, andmehaldus ja andmete analüüs.
Andmete kogumine on andmeanalüüsi protsessi esimene samm. Selles etapis kogutakse andmeid erinevatest allikatest. Nendeks allikateks võivad muu hulgas olla infosüsteemid, vormid, küsitlused. On oluline, et kogutud andmed oleksid asjakohased ja täpsed, et analüüs oleks tõhus.
Andmete puhastamine on andmeanalüüsi protsessi teine etapp. Selles etapis kogutud andmeid kontrollitakse ja parandatakse, et tagada nende täpsus ja järjepidevus. Andmete puhastamine on hädavajalik tagamaks, et analüüs põhineb täpsetel ja usaldusväärsetel andmetel.
Andmehaldus on andmeanalüüsi protsessi kolmas etapp. Selles etapis korraldatakse ja salvestatakse andmed nii, et neile oleks lihtne juurde pääseda ja analüüsimiseks kasutada. Oluline on andmete turvaline säilitamine ja andmetele juurdepääs ainult volitatud isikutel.
Andmeanalüüs on andmeanalüüsi protsessi neljas ja viimane etapp. Selles etapis analüüsitakse andmeid asjakohase teabe saamiseks. On mitmeid andmeanalüüsi tehnikaid, nagu näiteks kirjeldav statistika, regressioonanalüüs, aegridade analüüs. Andmeanalüüsi tehnika valik sõltub analüüsi eesmärkidest ja olemasolevatest andmetest.
Tööriistad ja tehnikad
Analyticsis kasutatakse mitmeid tööriistu ja tehnikaid, millest igaühel on oma eesmärk ja rakendus. Peamistest tööriistadest paistab silma R, programmeerimiskeel, mida kasutatakse andmete analüüsiks ja statistiliste mudelite arendamiseks. R-ga on võimalik teha mitmeid toiminguid, nagu andmetega manipuleerimine, graafiku tegemine, statistiline modelleerimine ja masinõpe.
Lisaks R-le on veel üks Analyticsis laialdaselt kasutatav tööriist SQL, struktureeritud päringukeel, mida kasutatakse relatsiooniandmebaasidele juurdepääsuks ja nendega manipuleerimiseks. SQL-iga on lisaks aruannete ja andmete visualiseerimise lubamisele võimalik teha toiminguid nagu andmete valimine, sisestamine, värskendamine ja kustutamine andmebaasis.
Teine Analyticsis laialdaselt kasutatav programmeerimiskeel on Python, millel on mitu andmeanalüüsile suunatud teeki, nagu Pandas, Numpy ja Scikit-Learn. Pythoni abil saate teha mitmesuguseid toiminguid, nagu andmetega manipuleerimine, graafikute koostamine, statistiline modelleerimine ja masinõpe.
Lisaks programmeerimistööriistadele kasutatakse Analyticsis mitmeid tehnikaid, nagu masinõppe algoritmide kasutamine andmete ennustamiseks ja klassifitseerimiseks, andmete visualiseerimise tehnikate kasutamine arusaamade uurimiseks ja edastamiseks ning uurimuslike analüüsimeetodite kasutamine. Andmed mustrite ja suundumuste tuvastamiseks andmeid.
Oluline on rõhutada andmete visualiseerimise olulisust Analyticsis. Andmete visualiseerimine on tehnika, mida kasutatakse teabe esitamiseks selgel ja objektiivsel viisil, mis võimaldab kasutajatel andmeid lihtsamini ja tõhusamalt mõista ja tõlgendada. Saadaval on mitmeid andmete visualiseerimise tööriistu, nagu Tableau, Power BI ja QlikView. Nende tööriistade abil saate luua interaktiivseid ja dünaamilisi visualiseerimisi, mis võimaldavad teil andmeid tõhusamalt uurida ja analüüsida.
Andmeanalüüsi rakendused
Andmeanalüütika on valdkond, mida on laialdaselt kasutatud paljudes tööstusharudes, alates ettevõtlusest kuni tervishoiu, spordi ja tootmiseni. Eesmärgiga koguda väärtuslikku teavet suurtest andmekogumitest, on andmeanalüüs osutunud võimsaks vahendiks strateegiliste otsuste tegemisel ja protsesside täiustamisel.
Äri ja turundus
Ettevõtlus- ja turundussektoris kasutatakse andmeanalüüsi laialdaselt tarbijakäitumise mõistmiseks, turutrendide tuvastamiseks ja turunduskampaaniate tõhustamiseks. Andmeanalüüsi abil on võimalik tuvastada, millised turunduskanalid on kõige tõhusamad, millised tooted on populaarsemad ja millised tarbijaeelistused.
Jaemüük ja müük
Jae- ja müügis kasutatakse andmeanalüütikat tegevuse tõhustamiseks, alates laoseisude haldamisest kuni nõudluse prognoosimiseni. Andmeanalüüsi abil on võimalik tuvastada, millistel toodetel on väike käive, millised on suurima nõudluse perioodid ja millised on tarbijate eelistused.
Tervis
Tervishoius kasutatakse andmeanalüüsi, et parandada ravi kvaliteeti, tuvastada haigusmustreid ja parandada ravi efektiivsust. Andmeanalüüsi abil on võimalik välja selgitada, millised ravimeetodid on kõige tõhusamad, millised on teatud haiguste riskifaktorid ja millised on tervisetrendid teatud piirkondades.
E-kaubandus
E-kaubanduses kasutatakse andmeanalüüsi kasutajakogemuse parandamiseks, ostumustrite tuvastamiseks ja tegevuse efektiivsuse tõstmiseks. Andmeanalüüsi abil on võimalik tuvastada, millised tooted on kõige populaarsemad, millised on tarbijate eelistused ja millised on suurima nõudluse perioodid.
Sport
Spordis kasutatakse andmeanalüüsi sportlaste sooritusvõime parandamiseks, mängumustrite tuvastamiseks ja meeskonna efektiivsuse tõstmiseks. Andmeanalüüsi kaudu on võimalik tuvastada, millised on sportlaste võimed, millised on kõige efektiivsemad taktikad ja millised on sooritusterendid teatud võistlustel.
tootmine
Tootmises kasutatakse andmeanalüüsi protsesside tõhususe parandamiseks, tootmismustrite tuvastamiseks ja tootmiskulude vähendamiseks. Andmeanalüüsi abil on võimalik välja selgitada, millised on protsessi kõige aeganõudvamad etapid, millised on tootmise kitsaskohad ja millised on toote kvaliteedi trendid.
