分析とは何を意味しますか?
アナリティクスは、 サーモ これは、貴重な洞察と情報に基づいた意思決定を得るためにデータを収集、分析、解釈するプロセスを指します。 これは、数学、統計、コンピューティング、データ サイエンスなどの多くの分野にまたがる広大な分野です。
分析の目標は、データ内の意味のあるパターンを発見し、それらを明確かつ簡潔に伝達して、プロセスと結果の改善に使用できるようにすることです。 ビジネス、ヘルスケア、金融、マーケティング、政府などの多くの分野で使用されています。
分析には、記述的、予測的、規範的など、さまざまな種類があります。 記述分析は過去に何が起こったかを説明するために使用され、予測分析は将来何が起こるかを予測するために使用されます。 規範的分析は、データと分析に基づいて特定のアクションを推奨するために使用されます。
分析ツールと分析手法は常に進化しており、多くの企業や組織は、より貴重な洞察を得るために人工知能、機械学習、ビッグデータなどの高度なテクノロジーに投資しています。 ただし、分析の成功は、使用するツールだけでなく、収集されるデータの品質と、それらを正確かつ適切に解釈するアナリストの能力にも依存することを覚えておくことが重要です。
データ分析の種類
データ分析には、記述的、診断的、予測的、処方的という XNUMX つの主なタイプがあります。 それぞれのタイプのデータ分析には特定の目標があり、それを達成するためにさまざまな手法が使用されます。
記述的分析
記述分析は、最も基本的なタイプのデータ分析です。 過去に何が起こったのかを理解するために、利用可能なデータ情報を要約することに重点を置いています。 記述分析手法には、チャート、表、平均、中央値、標準偏差などの統計的尺度が含まれます。 記述分析は、「何が起こったのか?」のような質問に答えるために使用されます。 そして「私たちの顧客は誰ですか？」
診断分析
診断分析は、なぜ何かが起こったのかを理解することに重点を置いています。 統計分析技術を使用してデータのパターンを特定し、特定の結果の原因を特定します。 診断分析は、「なぜ前四半期の売上が減少したのか?」などの質問に答えるために使用されます。 「顧客からのクレームの原因は何ですか？」
予測分析
予測分析では、統計モデリング技術を使用して、将来何が起こるかを予測します。 過去のデータを使用して、将来の出来事を予測するために使用できる傾向とパターンを特定します。 予測分析は、「顧客がサブスクリプションをキャンセルする可能性はどのくらいですか?」などの質問に答えるために使用されます。 「次の四半期の売上予測は何ですか?」
規範的な分析
規範的分析は、最も高度なタイプのデータ分析です。 統計モデリング技術を使用して、特定の結果を達成するために実行できるアクションを推奨します。 処方的分析は、「売上を増やすための最良のマーケティング戦略は何ですか?」などの質問に答えるために使用されます。 「利益を最大化するための最適な価格はいくらですか?」
データ分析プロセス
データ分析プロセスは、データセットから関連情報を抽出することを目的とした一連の手順です。 このプロセスは、データ収集、データ クリーニング、データ管理、データ分析の XNUMX つの主要なステップに分類できます。
データ収集はデータ分析プロセスの最初のステップです。 このステップでは、さまざまなソースからデータが収集されます。 これらのソースには、情報システム、フォーム、調査などが含まれます。 分析を効果的に行うためには、収集されたデータが関連性があり、正確であることが重要です。
データ クリーニングは、データ分析プロセスの XNUMX 番目のステップです。 このステップでは、収集されたデータがチェックおよび修正され、データが正確で一貫性があることを確認します。 データクレンジングは、分析が正確で信頼できるデータに基づいていることを保証するために不可欠です。
データ管理は、データ分析プロセスの XNUMX 番目のステップです。 このステップでは、分析に簡単にアクセスして使用できるように、データが整理および保存されます。 データが安全に保管され、許可された人だけがデータにアクセスできることが重要です。
データ分析は、データ分析プロセスの XNUMX 番目で最後のステップです。 このステップでは、データを分析して関連情報を抽出します。 記述統計、回帰分析、時系列分析など、いくつかのデータ分析手法があります。 データ分析手法の選択は、分析の目的と利用可能なデータによって異なります。
ツールとテクニック
Analytics ではいくつかのツールとテクニックが使用されており、それぞれに独自の目的と用途があります。 主要なツールの中で、データ分析と統計モデルの開発に使用されるプログラミング言語である R が際立っています。 R を使用すると、データ操作、グラフ作成、統計モデリング、機械学習などのさまざまな操作を実行できます。
R に加えて、Analytics で広く使用されているもう XNUMX つのツールは SQL です。SQL は、リレーショナル データベースへのアクセスと操作に使用される構造化クエリ言語です。 SQL を使用すると、レポートやデータの視覚化を作成できるだけでなく、データベース内のデータの選択、挿入、更新、削除などの操作を実行できます。
Analytics で広く使用されているもう XNUMX つのプログラミング言語は Python です。これには、Pandas、Numpy、Scikit-Learn など、データ分析を目的としたライブラリがいくつかあります。 Python を使用すると、データ操作、グラフ作成、統計モデリング、機械学習などのさまざまな操作を実行できます。
プログラミング ツールに加えて、分析では、機械学習アルゴリズムを使用してデータを予測および分類する、データ視覚化手法を使用して洞察を探索および伝達する、探索的分析手法を使用してデータのパターンと傾向を特定するなど、いくつかの手法が使用されます。データ。
Analytics におけるデータ視覚化の重要性を強調することが重要です。 データ視覚化は、情報を明確かつ客観的な方法で提示するために使用される手法であり、ユーザーがデータをより簡単かつ効率的に理解し、解釈できるようにします。 Tableau、Power BI、QlikView など、利用可能なデータ視覚化ツールがいくつかあります。 これらのツールを使用すると、データをより効率的に探索および分析できるインタラクティブで動的な視覚エフェクトを作成できます。
データ分析アプリケーション
データ分析は、ビジネスからヘルスケア、スポーツ、製造に至るまで、多くの業界で広く使用されている分野です。 大規模なデータセットから貴重な情報を抽出することを目的として、データ分析は戦略的意思決定とプロセス改善のための強力なツールであることが証明されています。
ビジネスとマーケティング
ビジネスおよびマーケティング分野では、消費者の行動を理解し、市場の傾向を特定し、マーケティング キャンペーンの効率を向上させるために、データ分析が広く使用されています。 データ分析を通じて、どのマーケティング チャネルが最も効果的か、どの製品が最も人気があるか、消費者の好みは何かを特定することができます。
小売および販売
小売業や販売業では、在庫管理から需要予測に至るまで、業務の効率を向上させるためにデータ分析が使用されます。 データ分析を通じて、どの製品の売上高が低いか、最も需要が多い時期は何か、消費者の好みは何かなどを特定することができます。
Saúde
ヘルスケアでは、データ分析は医療の質を向上させ、病気のパターンを特定し、治療効率を向上させるために使用されます。 データ分析を通じて、どの治療が最も効果的であるか、特定の病気の危険因子は何か、特定の地域の健康傾向は何かを特定することができます。
E-コマース
電子商取引では、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、購入パターンを特定し、業務効率を向上させるためにデータ分析が使用されます。 データ分析を通じて、どの製品が最も人気があるのか、消費者の好みは何か、最も需要が多い時期は何かを特定することができます。
Esportes
スポーツでは、アスリートのパフォーマンスを向上させ、プレーのパターンを特定し、チームの効率を向上させるためにデータ分析が使用されます。 データ分析を通じて、アスリートの能力は何か、最も効果的な戦術は何か、特定の競技におけるパフォーマンスの傾向は何かを特定することができます。
製造業
製造業では、データ分析はプロセスの効率を向上させ、生産パターンを特定し、生産コストを削減するために使用されます。 データ分析を通じて、プロセスのどの段階が最も時間のかかるのか、どの段階が生産のボトルネックになっているのか、どのような製品品質の傾向があるのかを特定することができます。
