Ką reiškia „Analytics“?
Analizė yra a termo- Tai yra duomenų rinkimo, analizės ir interpretavimo procesas, siekiant įgyti vertingų įžvalgų ir priimti pagrįstus sprendimus. Tai didžiulė sritis, apimanti daugybę disciplinų, tokių kaip matematika, statistika, kompiuterija ir duomenų mokslas.
Analitikos tikslas – atskleisti reikšmingus duomenų modelius ir aiškiai bei glaustai juos perduoti, kad juos būtų galima panaudoti procesams ir rezultatams tobulinti. Jis naudojamas daugelyje sričių, įskaitant verslą, sveikatos priežiūrą, finansus, rinkodarą ir vyriausybę.
Yra daug skirtingų analizės tipų, įskaitant aprašomąją, nuspėjamąją ir įsakmiąją. Aprašomoji analizė naudojama apibūdinti, kas nutiko praeityje, o nuspėjamoji analizė naudojama nuspėti, kas gali nutikti ateityje. Nurodančioji analizė naudojama rekomenduoti konkrečius veiksmus, pagrįstus duomenimis ir analize.
Analitikos įrankiai ir metodai nuolat tobulinami, o daugelis įmonių ir organizacijų investuoja į pažangias technologijas, tokias kaip dirbtinis intelektas, mašinų mokymasis ir dideli duomenys, kad gautų dar daugiau vertingų įžvalgų. Tačiau svarbu atminti, kad analitikos sėkmė priklauso ne tik nuo naudojamų įrankių, bet ir nuo surinktų duomenų kokybės bei analitikų gebėjimo juos tiksliai ir tinkamai interpretuoti.
Duomenų analizės tipai
Yra keturi pagrindiniai duomenų analizės tipai: aprašomoji, diagnostinė, nuspėjamoji ir preskriptyvioji. Kiekvienas duomenų analizės tipas turi konkretų tikslą ir jam pasiekti naudojami skirtingi metodai.
Aprašomoji analizė
Aprašomoji analizė yra pagrindinė duomenų analizės rūšis. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas turimos duomenų informacijos apibendrinimui, siekiant suprasti, kas nutiko praeityje. Aprašomosios analizės metodai apima diagramas, lenteles ir statistinius rodiklius, tokius kaip vidurkis, mediana ir standartinis nuokrypis. Aprašomoji analizė naudojama atsakant į tokius klausimus kaip „Kas atsitiko? ir "Kas yra mūsų klientai?".
Diagnostinė analizė
Diagnostinė analizė skirta suprasti, kodėl kažkas atsitiko. Jis naudoja statistinės analizės metodus, kad nustatytų duomenų šablonus ir nustatytų konkretaus rezultato priežastis. Diagnostinė analizė naudojama atsakyti į tokius klausimus kaip „Kodėl praėjusį ketvirtį sumažėjo pardavimas? ir "Kokia klientų skundų priežastis?".
Nuspėjamoji analizė
Nuspėjamoji analizė naudoja statistinio modeliavimo metodus, kad nuspėtų, kas gali nutikti ateityje. Jis naudoja istorinius duomenis tendencijoms ir modeliams nustatyti, kurie gali būti naudojami prognozuojant būsimus įvykius. Nuspėjamoji analizė naudojama atsakyti į tokius klausimus kaip „Ar tikėtina, kad klientas atšauks prenumeratą?“ ir „Kokia pardavimo prognozė kitam ketvirčiui?“.
Preskriptyvi analizė
Preskriptyvioji analizė yra pažangiausia duomenų analizės rūšis. Jis naudoja statistinio modeliavimo metodus, kad rekomenduotų veiksmus, kurių galima imtis norint pasiekti tam tikrą rezultatą. Preskriptyvi analizė naudojama atsakyti į tokius klausimus kaip „Kokia yra geriausia rinkodaros strategija norint padidinti pardavimą? ir „Kokia yra geriausia kaina norint maksimaliai padidinti pelną?
Duomenų analizės procesas
Duomenų analizės procesas – tai veiksmų rinkinys, kuriuo siekiama iš duomenų rinkinio išgauti svarbią informaciją. Šį procesą galima suskirstyti į keturis pagrindinius etapus: duomenų rinkimas, duomenų valymas, duomenų valdymas ir duomenų analizė.
Duomenų rinkimas yra pirmasis duomenų analizės proceso žingsnis. Šiame etape duomenys renkami iš skirtingų šaltinių. Šie šaltiniai gali būti informacinės sistemos, formos, apklausos ir kt. Kad analizė būtų efektyvi, svarbu, kad surinkti duomenys būtų aktualūs ir tikslūs.
Duomenų valymas yra antrasis duomenų analizės proceso žingsnis. Šiame etape surinkti duomenys yra tikrinami ir pataisomi, siekiant užtikrinti, kad jie yra tikslūs ir nuoseklūs. Duomenų išvalymas yra būtinas norint užtikrinti, kad analizė būtų pagrįsta tiksliais ir patikimais duomenimis.
Duomenų valdymas yra trečiasis duomenų analizės proceso žingsnis. Šiame etape duomenys tvarkomi ir saugomi taip, kad juos būtų galima lengvai pasiekti ir naudoti analizei. Svarbu, kad duomenys būtų saugomi saugiai ir prie duomenų turėtų prieigą tik įgalioti asmenys.
Duomenų analizė yra ketvirtasis ir paskutinis duomenų analizės proceso žingsnis. Šiame etape duomenys analizuojami, kad būtų galima gauti atitinkamą informaciją. Yra keletas duomenų analizės metodų, tokių kaip aprašomoji statistika, regresinė analizė, laiko eilučių analizė ir kt. Duomenų analizės technikos pasirinkimas priklauso nuo analizės tikslų ir turimų duomenų.
Įrankiai ir metodai
„Analytics“ naudojami keli įrankiai ir metodai, kurių kiekvienas turi savo paskirtį ir pritaikymą. Tarp pagrindinių įrankių išsiskiria R – programavimo kalba, naudojama duomenų analizei ir statistinių modelių kūrimui. Su R galima atlikti keletą operacijų, tokių kaip duomenų manipuliavimas, grafikas, statistinis modeliavimas ir mašininis mokymasis.
Be R, kitas „Analytics“ plačiai naudojamas įrankis yra SQL, struktūrinės užklausos kalba, naudojama pasiekti ir valdyti reliacines duomenų bazes. Su SQL galima atlikti tokias operacijas kaip duomenų pasirinkimas, įterpimas, atnaujinimas ir trynimas duomenų bazėje, be to, galima kurti ataskaitas ir duomenų vizualizacijas.
Kita programavimo kalba, plačiai naudojama „Analytics“, yra „Python“, kuri turi keletą bibliotekų, skirtų duomenų analizei, pvz., „Pandas“, „Numpy“ ir „Scikit-Learn“. Naudodami Python galite atlikti įvairias operacijas, tokias kaip duomenų apdorojimas, grafikų sudarymas, statistinis modeliavimas ir mašininis mokymasis.
Be programavimo įrankių, sistemoje „Analytics“ naudojami keli metodai, pvz., mašininio mokymosi algoritmų naudojimas duomenims prognozuoti ir klasifikuoti, duomenų vizualizavimo technikos naudojimas įžvalgoms tyrinėti ir perduoti bei tiriamosios duomenų analizės technikos duomenų modeliams ir tendencijoms nustatyti.
Svarbu pabrėžti duomenų vizualizavimo svarbą sistemoje „Analytics“. Duomenų vizualizacija yra technika, naudojama informacijai pateikti aiškiai ir objektyviai, todėl vartotojai gali lengviau ir efektyviau suprasti ir interpretuoti duomenis. Yra keletas duomenų vizualizavimo įrankių, tokių kaip „Tableau“, „Power BI“ ir „QlikView“. Naudodami šiuos įrankius galite kurti interaktyvias ir dinamines vizualizacijas, kurios leidžia efektyviau tyrinėti ir analizuoti duomenis.
Duomenų analizės programos
Duomenų analizė yra sritis, kuri buvo plačiai naudojama daugelyje pramonės šakų – nuo verslo iki sveikatos priežiūros, sporto ir gamybos. Siekiant išgauti vertingą informaciją iš didelių duomenų rinkinių, duomenų analizė pasirodė esanti galinga strateginių sprendimų priėmimo ir procesų tobulinimo priemonė.
Verslas ir rinkodara
Verslo ir rinkodaros sektoriuje duomenų analizė plačiai naudojama siekiant suprasti vartotojų elgseną, nustatyti rinkos tendencijas ir pagerinti rinkodaros kampanijų efektyvumą. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kurie rinkodaros kanalai yra efektyviausi, kurie produktai yra populiariausi ir kokie vartotojų pageidavimai.
Mažmeninė prekyba ir pardavimas
Mažmeninėje prekyboje ir pardavimuose duomenų analizė naudojama veiklos efektyvumui gerinti – nuo atsargų valdymo iki paklausos prognozavimo. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kurių produktų apyvarta maža, kurie laikotarpiai yra didžiausios paklausos, o kurie – vartotojų pageidavimai.
Sveikata
Sveikatos priežiūros srityje duomenų analizė naudojama siekiant pagerinti priežiūros kokybę, nustatyti ligų modelius ir pagerinti gydymo efektyvumą. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kurie gydymo būdai yra veiksmingiausi, kokie yra tam tikrų ligų rizikos veiksniai ir kokios sveikatos tendencijos tam tikruose regionuose.
E-komercija
Elektroninėje prekyboje duomenų analizė naudojama siekiant pagerinti vartotojo patirtį, nustatyti pirkimo modelius ir pagerinti veiklos efektyvumą. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kurie produktai yra populiariausi, kurie yra vartotojų pageidavimai ir kurie laikotarpiai yra didžiausios paklausos.
Sporto
Sporte duomenų analizė naudojama siekiant pagerinti sportininkų rezultatus, nustatyti žaidimo modelius ir pagerinti komandos efektyvumą. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kokie yra sportininkų gebėjimai, kokia efektyviausia taktika ir kokios yra pasirodymo tendencijos tam tikrose varžybose.
gamyba
Gamyboje duomenų analizė naudojama siekiant pagerinti procesų efektyvumą, nustatyti gamybos modelius ir sumažinti gamybos sąnaudas. Atlikus duomenų analizę, galima nustatyti, kurie proceso etapai užima daugiausiai laiko, kurie yra gamybos kliūtys, o kurios – gaminių kokybės tendencijos.
