분석이란 무엇을 의미합니까?
분석은 서모 데이터를 수집, 분석 및 해석하여 귀중한 통찰력과 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 과정을 말합니다. 수학, 통계, 컴퓨팅 및 데이터 과학과 같은 많은 분야를 포괄하는 방대한 분야입니다.
분석의 목표는 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견하고 이를 명확하고 간결하게 전달하여 프로세스와 결과를 개선하는 데 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 비즈니스, 의료, 금융, 마케팅 및 정부를 포함한 많은 분야에서 사용됩니다.
기술, 예측 및 규정을 포함하여 다양한 유형의 분석이 있습니다. 기술 분석은 과거에 발생한 일을 설명하는 데 사용되는 반면 예측 분석은 미래에 발생할 수 있는 일을 예측하는 데 사용됩니다. 규범적 분석은 데이터 및 분석을 기반으로 특정 작업을 권장하는 데 사용됩니다.
분석 도구와 기술은 지속적으로 발전하고 있으며 많은 기업과 조직이 인공 지능, 머신 러닝, 빅 데이터와 같은 고급 기술에 투자하여 훨씬 더 가치 있는 통찰력을 얻습니다. 그러나 분석의 성공 여부는 사용된 도구뿐만 아니라 수집된 데이터의 품질과 데이터를 정확하고 적절하게 해석하는 분석가의 능력에 달려 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 분석 유형
데이터 분석에는 기술, 진단, 예측 및 규범의 네 가지 주요 유형이 있습니다. 각 유형의 데이터 분석에는 특정 목표가 있으며 이를 달성하기 위해 다양한 기술을 사용합니다.
기술 분석
기술 분석은 데이터 분석의 가장 기본적인 유형입니다. 과거에 일어난 일을 이해하기 위해 사용 가능한 데이터 정보를 요약하는 데 중점을 둡니다. 기술 분석 기술에는 차트, 표 및 평균, 중앙값 및 표준 편차와 같은 통계 측정이 포함됩니다. 기술 분석은 "무슨 일이 있었나요?"와 같은 질문에 답하는 데 사용됩니다. 그리고 "고객은 누구입니까?"
진단 분석
진단 분석은 어떤 일이 발생한 이유를 이해하는 데 중점을 둡니다. 통계 분석 기술을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 주어진 결과의 원인을 결정합니다. 진단 분석은 "지난 분기 매출이 감소한 이유는 무엇입니까?"와 같은 질문에 답하는 데 사용됩니다. 그리고 "고객 불만의 원인은 무엇입니까?".
예측 분석
예측 분석은 통계 모델링 기술을 사용하여 미래에 발생할 수 있는 일을 예측합니다. 과거 데이터를 사용하여 미래 이벤트를 예측하는 데 사용할 수 있는 추세와 패턴을 식별합니다. 예측 분석은 "고객이 구독을 취소할 가능성이 얼마나 됩니까?"와 같은 질문에 답하는 데 사용됩니다. "다음 분기 예상 매출은?"
규범적 분석
규범적 분석은 가장 발전된 유형의 데이터 분석입니다. 통계 모델링 기술을 사용하여 주어진 결과를 달성하기 위해 취할 수 있는 조치를 권장합니다. 규범적 분석은 "판매를 늘리기 위한 최고의 마케팅 전략은 무엇입니까?"와 같은 질문에 답하는 데 사용됩니다. 그리고 "이익을 극대화하기 위한 최적의 가격은 얼마인가?"
데이터 분석 프로세스
데이터 분석 프로세스는 데이터 세트에서 관련 정보를 추출하는 것을 목표로 하는 일련의 단계입니다. 이 프로세스는 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 관리 및 데이터 분석의 네 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다.
데이터 수집은 데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 이 단계에서는 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이러한 소스는 정보 시스템, 양식, 설문 조사 등이 될 수 있습니다. 효과적인 분석을 위해서는 수집된 데이터가 적절하고 정확해야 합니다.
데이터 정리는 데이터 분석 프로세스의 두 번째 단계입니다. 이 단계에서는 수집된 데이터가 정확하고 일관성이 있는지 확인하고 수정합니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 분석을 수행하려면 데이터 정제가 필수적입니다.
데이터 관리는 데이터 분석 프로세스의 세 번째 단계입니다. 이 단계에서는 데이터를 쉽게 액세스하고 분석에 사용할 수 있도록 구성하고 저장합니다. 데이터를 안전하게 저장하고 권한이 있는 사람만 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
데이터 분석은 데이터 분석 프로세스의 네 번째이자 마지막 단계입니다. 이 단계에서는 관련 정보를 추출하기 위해 데이터를 분석합니다. 기술 통계, 회귀 분석, 시계열 분석 등과 같은 여러 데이터 분석 기술이 있습니다. 데이터 분석 기법의 선택은 분석 목적과 사용 가능한 데이터에 따라 다릅니다.
도구 및 기술
Analytics에서 사용되는 여러 도구와 기술이 있으며 각각 고유한 목적과 응용 프로그램이 있습니다. 주요 도구 중 데이터 분석 및 통계 모델 개발에 사용되는 프로그래밍 언어인 R이 눈에 띕니다. R을 사용하면 데이터 조작, 그래프 작성, 통계 모델링 및 기계 학습과 같은 여러 작업을 수행할 수 있습니다.
R 외에도 애널리틱스에서 널리 사용되는 또 다른 도구는 관계형 데이터베이스에 액세스하고 조작하는 데 사용되는 구조화된 쿼리 언어인 SQL입니다. SQL을 사용하면 보고서 및 데이터 시각화를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 데이터베이스에서 데이터 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
Analytics에서 널리 사용되는 또 다른 프로그래밍 언어는 Pandas, Numpy 및 Scikit-Learn과 같은 데이터 분석을 목표로 하는 여러 라이브러리가 있는 Python입니다. Python을 사용하면 데이터 조작, 그래프 작성, 통계 모델링 및 기계 학습과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
프로그래밍 도구 외에도 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 예측하고 분류하고, 데이터 시각화 기술을 사용하여 통찰력을 탐색하고 전달하고, 탐색적 분석 기술을 사용하여 데이터에서 패턴과 추세를 식별하는 등 Analytics에서 사용되는 몇 가지 기술이 있습니다. 데이터.
Analytics에서 데이터 시각화의 중요성을 강조하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화는 사용자가 데이터를 보다 쉽고 효율적으로 이해하고 해석할 수 있도록 명확하고 객관적인 방식으로 정보를 제공하는 데 사용되는 기술입니다. Tableau, Power BI 및 QlikView와 같은 여러 데이터 시각화 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터를 보다 효율적으로 탐색하고 분석할 수 있는 대화형 동적 시각화를 만들 수 있습니다.
데이터 분석 애플리케이션
데이터 분석은 비즈니스에서 의료, 스포츠 및 제조에 이르기까지 많은 산업에서 광범위하게 사용되어 온 영역입니다. 대규모 데이터 세트에서 가치 있는 정보를 추출하는 것을 목표로 하는 데이터 분석은 전략적 의사 결정 및 프로세스 개선을 위한 강력한 도구임이 입증되었습니다.
비즈니스 및 마케팅
비즈니스 및 마케팅 부문에서 데이터 분석은 소비자 행동을 이해하고 시장 동향을 파악하며 마케팅 캠페인의 효율성을 개선하는 데 널리 사용됩니다. 데이터 분석을 통해 어떤 마케팅 채널이 가장 효과적인지, 어떤 제품이 가장 인기가 있는지, 어떤 소비자의 선호도가 높은지 파악할 수 있습니다.
소매 및 판매
소매 및 판매 분야에서 데이터 분석은 재고 관리에서 수요 예측에 이르기까지 운영 효율성을 개선하는 데 사용됩니다. 데이터 분석을 통해 회전율이 낮은 제품, 수요가 가장 많은 시기, 소비자의 선호도 등을 파악할 수 있습니다.
Saúde
의료 분야에서 데이터 분석은 치료의 질을 개선하고 질병 패턴을 식별하며 치료 효율성을 개선하는 데 사용됩니다. 데이터 분석을 통해 어떤 치료법이 가장 효과적인지, 특정 질병의 위험요인은 무엇인지, 특정 지역의 건강 트렌드는 무엇인지 파악할 수 있습니다.
전자 상거래
전자 상거래에서 데이터 분석은 사용자 경험을 개선하고 구매 패턴을 식별하며 운영 효율성을 개선하는 데 사용됩니다. 데이터 분석을 통해 가장 인기 있는 제품, 소비자 선호도, 수요가 가장 높은 시기를 파악할 수 있습니다.
스포츠의
스포츠에서는 데이터 분석을 사용하여 선수의 경기력을 개선하고 경기 패턴을 파악하며 팀 효율성을 개선합니다. 데이터 분석을 통해 선수들의 능력치가 무엇인지, 가장 효과적인 전술은 무엇인지, 특정 경기에서의 경기력 추이는 무엇인지 파악할 수 있다.
조작
제조에서 데이터 분석은 프로세스 효율성을 개선하고 생산 패턴을 식별하며 생산 비용을 줄이는 데 사용됩니다. 데이터 분석을 통해 프로세스에서 가장 시간이 많이 걸리는 단계, 생산 병목 현상 및 제품 품질 추세를 식별할 수 있습니다.
