Što analitika znači?
Analitika je a termo koji se odnosi na proces prikupljanja, analiziranja i tumačenja podataka radi dobivanja vrijednih uvida i donošenja informiranih odluka. To je golemo područje koje obuhvaća mnoge discipline poput matematike, statistike, računarstva i znanosti o podacima.
Cilj analitike je otkriti smislene obrasce u podacima i priopćiti ih jasno i koncizno kako bi se mogli koristiti za poboljšanje procesa i ishoda. Koristi se u mnogim područjima uključujući poslovanje, zdravstvo, financije, marketing i vladu.
Postoji mnogo različitih vrsta analitike, uključujući deskriptivnu, prediktivnu i preskriptivnu. Deskriptivna analitika koristi se za opisivanje onoga što se dogodilo u prošlosti, dok se prediktivna analitika koristi za predviđanje onoga što bi se moglo dogoditi u budućnosti. Preskriptivna analitika koristi se za preporučivanje specifičnih radnji na temelju podataka i analitike.
Analitički alati i tehnike neprestano se razvijaju, a mnoge tvrtke i organizacije ulažu u napredne tehnologije kao što su umjetna inteligencija, strojno učenje i veliki podaci kako bi dobili još vrijednije uvide. Međutim, važno je upamtiti da uspjeh analitike ne ovisi samo o alatima koji se koriste, već io kvaliteti prikupljenih podataka i sposobnosti analitičara da ih točno i relevantno interpretiraju.
Vrste analize podataka
Postoje četiri glavne vrste analize podataka: deskriptivna, dijagnostička, prediktivna i preskriptivna. Svaka vrsta analize podataka ima specifičan cilj i koristi različite tehnike za njegovo postizanje.
Deskriptivna analiza
Deskriptivna analiza je najosnovnija vrsta analize podataka. Usredotočen je na sažimanje dostupnih podataka kako bi se razumjelo što se dogodilo u prošlosti. Tehnike deskriptivne analize uključuju grafikone, tablice i statističke mjere kao što su srednja vrijednost, medijan i standardna devijacija. Deskriptivna analiza koristi se za odgovor na pitanja poput "Što se dogodilo?" i “Tko su naši kupci?”.
Dijagnostička analiza
Dijagnostička analiza usmjerena je na razumijevanje zašto se nešto dogodilo. Koristi se tehnikama statističke analize za prepoznavanje obrazaca u podacima i utvrđivanje uzroka danog rezultata. Dijagnostička analitika koristi se za odgovor na pitanja poput "Zašto je prodaja pala u prošlom kvartalu?" i "Što je uzrok pritužbi kupaca?".
Prediktivna analitika
Prediktivna analitika koristi se tehnikama statističkog modeliranja kako bi predvidjela što bi se moglo dogoditi u budućnosti. Koristi povijesne podatke za prepoznavanje trendova i obrazaca koji se mogu koristiti za predviđanje budućih događaja. Prediktivna analitika koristi se za odgovaranje na pitanja poput "Kolika je vjerojatnost da će kupac otkazati svoju pretplatu?" i "Kakva je prognoza prodaje za sljedeće tromjesečje?".
Preskriptivna analitika
Preskriptivna analitika najnaprednija je vrsta analize podataka. Koristi se tehnikama statističkog modeliranja kako bi preporučio radnje koje se mogu poduzeti kako bi se postigao određeni ishod. Preskriptivna analitika koristi se za odgovor na pitanja poput "Koja je najbolja marketinška strategija za povećanje prodaje?" i "Koja je najbolja cijena za maksimiziranje profita?".
Proces analize podataka
Proces analize podataka skup je koraka koji imaju za cilj izvući relevantne informacije iz skupa podataka. Ovaj se proces može podijeliti u četiri glavna koraka: prikupljanje podataka, čišćenje podataka, upravljanje podacima i analiza podataka.
Prikupljanje podataka je prvi korak u procesu analize podataka. U ovom koraku podaci se prikupljaju iz različitih izvora. Ti izvori mogu biti informacijski sustavi, obrasci, ankete, između ostalog. Važno je da su prikupljeni podaci relevantni i točni kako bi analiza bila učinkovita.
Čišćenje podataka je drugi korak u procesu analize podataka. U ovom se koraku prikupljeni podaci provjeravaju i ispravljaju kako bi se osiguralo da su točni i dosljedni. Čišćenje podataka bitno je kako bi se osiguralo da se analiza temelji na točnim i pouzdanim podacima.
Upravljanje podacima je treći korak u procesu analize podataka. U ovom koraku podaci se organiziraju i pohranjuju tako da im se može lako pristupiti i koristiti za analizu. Važno je da su podaci pohranjeni na siguran način i da samo ovlaštene osobe imaju pristup podacima.
Analiza podataka je četvrti i posljednji korak u procesu analize podataka. U ovom koraku podaci se analiziraju kako bi se izvukle relevantne informacije. Postoji nekoliko tehnika analize podataka, kao što su deskriptivna statistika, regresijska analiza, analiza vremenskih serija, među ostalima. Odabir tehnike analize podataka ovisi o ciljevima analize i dostupnim podacima.
Alati i tehnike
Postoji nekoliko alata i tehnika koje se koriste u Analyticsu, a svaki ima svoju svrhu i primjenu. Među glavnim alatima ističe se R, programski jezik koji se koristi za analizu podataka i razvoj statističkih modela. S R-om je moguće izvesti nekoliko operacija, kao što su manipulacija podacima, crtanje grafikona, statističko modeliranje i strojno učenje.
Uz R, još jedan alat koji se naširoko koristi u Analyticsu je SQL, strukturirani upitni jezik koji se koristi za pristup i manipuliranje relacijskim bazama podataka. Pomoću SQL-a moguće je obavljati operacije kao što su odabir, umetanje, ažuriranje i brisanje podataka u bazi podataka, osim što omogućuje izradu izvješća i vizualizacije podataka.
Drugi programski jezik koji se široko koristi u Analyticsu je Python, koji ima nekoliko biblioteka namijenjenih analizi podataka, kao što su Pandas, Numpy i Scikit-Learn. S Pythonom možete izvoditi razne operacije, kao što su manipulacija podacima, crtanje grafikona, statističko modeliranje i strojno učenje.
Osim alata za programiranje, postoji nekoliko tehnika koje se koriste u Analyticsu, kao što je korištenje algoritama strojnog učenja za predviđanje i klasificiranje podataka, korištenje tehnika vizualizacije podataka za istraživanje i prenošenje uvida te korištenje tehnika istraživačke analize podataka za prepoznavanje obrazaca i trendova u podaci.
Važno je istaknuti važnost vizualizacije podataka u Analyticsu. Vizualizacija podataka je tehnika koja se koristi za prezentiranje informacija na jasan i objektivan način, omogućujući korisnicima lakše i učinkovitije razumijevanje i tumačenje podataka. Dostupno je nekoliko alata za vizualizaciju podataka, kao što su Tableau, Power BI i QlikView. Pomoću ovih alata možete stvoriti interaktivne i dinamičke vizualizacije koje vam omogućuju učinkovitije istraživanje i analizu podataka.
Prijave za analizu podataka
Analitika podataka područje je koje se intenzivno koristi u mnogim industrijama, od poslovanja do zdravstva, sporta i proizvodnje. S ciljem izvlačenja vrijednih informacija iz velikih skupova podataka, analiza podataka se pokazala kao moćan alat za strateško odlučivanje i poboljšanje procesa.
Posao i marketing
U poslovnom i marketinškom sektoru, analiza podataka naširoko se koristi za razumijevanje ponašanja potrošača, prepoznavanje tržišnih trendova i poboljšanje učinkovitosti marketinških kampanja. Analizom podataka moguće je utvrditi koji su marketinški kanali najučinkovitiji, koji su proizvodi najpopularniji i koje su preferencije potrošača.
Maloprodaja i prodaja
U maloprodaji i prodaji analitika podataka koristi se za poboljšanje učinkovitosti poslovanja, od upravljanja zalihama do predviđanja potražnje. Analizom podataka moguće je utvrditi koji proizvodi imaju mali promet, koja su razdoblja najveće potražnje i koje su preferencije potrošača.
Zdravlje
U zdravstvu se analiza podataka koristi za poboljšanje kvalitete skrbi, prepoznavanje obrazaca bolesti i poboljšanje učinkovitosti liječenja. Analizom podataka moguće je utvrditi koji su tretmani najučinkovitiji, koji su čimbenici rizika za pojedine bolesti te kakvi su zdravstveni trendovi u pojedinim regijama.
E-commerce
U e-trgovini analiza podataka koristi se za poboljšanje korisničkog iskustva, prepoznavanje obrazaca kupnje i poboljšanje učinkovitosti poslovanja. Analizom podataka moguće je utvrditi koji su proizvodi najpopularniji, koje su preferencije potrošača i koja su razdoblja najveće potražnje.
Sportski
U sportu se analiza podataka koristi za poboljšanje performansi sportaša, utvrđivanje obrazaca igre i poboljšanje učinkovitosti tima. Analizom podataka moguće je utvrditi koje su sposobnosti sportaša, koje su najučinkovitije taktike i koji su trendovi izvedbe na pojedinim natjecanjima.
proizvodnja
U proizvodnji se analiza podataka koristi za poboljšanje učinkovitosti procesa, prepoznavanje proizvodnih obrazaca i smanjenje troškova proizvodnje. Analizom podataka moguće je identificirati koje su faze procesa koje oduzimaju najviše vremena, koja su uska grla u proizvodnji i koji su trendovi kvalitete proizvoda.
