Apakah Maksud Analitis?
Analitis ialah a termos yang merujuk kepada proses mengumpul, menganalisis dan mentafsir data untuk mendapatkan pandangan yang berharga dan membuat keputusan termaklum. Ia adalah bidang yang luas yang merangkumi banyak disiplin seperti matematik, statistik, pengkomputeran dan sains data.
Matlamat analitik adalah untuk mendedahkan corak bermakna dalam data dan menyampaikannya dengan jelas dan padat supaya ia boleh digunakan untuk meningkatkan proses dan hasil. Ia digunakan dalam banyak bidang termasuk perniagaan, penjagaan kesihatan, kewangan, pemasaran dan kerajaan.
Terdapat pelbagai jenis analitik, termasuk deskriptif, ramalan dan preskriptif. Analitis deskriptif digunakan untuk menerangkan perkara yang berlaku pada masa lalu, manakala analisis ramalan digunakan untuk meramalkan perkara yang mungkin berlaku pada masa hadapan. Analitis preskriptif digunakan untuk mengesyorkan tindakan khusus berdasarkan data dan analitik.
Alat dan teknik analitis sentiasa berkembang, dengan banyak syarikat dan organisasi melabur dalam teknologi canggih seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan data besar untuk mendapatkan cerapan yang lebih berharga. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa kejayaan analisis bergantung bukan sahaja pada alat yang digunakan, tetapi juga pada kualiti data yang dikumpul dan keupayaan penganalisis untuk mentafsirkannya dengan tepat dan relevan.
Jenis Analisis Data
Terdapat empat jenis analisis data utama: deskriptif, diagnostik, ramalan, dan preskriptif. Setiap jenis analisis data mempunyai matlamat tertentu dan menggunakan teknik yang berbeza untuk mencapainya.
Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang paling asas. Ia memberi tumpuan kepada meringkaskan maklumat data yang tersedia untuk memahami perkara yang berlaku pada masa lalu. Teknik analisis deskriptif termasuk carta, jadual, dan ukuran statistik seperti min, median, dan sisihan piawai. Analisis deskriptif digunakan untuk menjawab soalan seperti "Apa yang berlaku?" dan "Siapa pelanggan kami?".
Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik memberi tumpuan kepada pemahaman mengapa sesuatu berlaku. Ia menggunakan teknik analisis statistik untuk mengenal pasti corak dalam data dan menentukan punca keputusan yang diberikan. Analitik diagnostik digunakan untuk menjawab soalan seperti "Mengapa jualan turun suku lepas?" dan “Apakah punca aduan pelanggan?”.
Analitis Ramalan
Analitik ramalan menggunakan teknik pemodelan statistik untuk meramalkan perkara yang mungkin berlaku pada masa hadapan. Ia menggunakan data sejarah untuk mengenal pasti arah aliran dan corak yang boleh digunakan untuk membuat ramalan tentang peristiwa masa hadapan. Analitis ramalan digunakan untuk menjawab soalan seperti "Seberapa besar kemungkinan pelanggan membatalkan langganan mereka?" dan "Apakah ramalan jualan untuk suku seterusnya?".
Analitis Preskriptif
Analitis preskriptif ialah jenis analitik data yang paling maju. Ia menggunakan teknik pemodelan statistik untuk mengesyorkan tindakan yang boleh diambil untuk mencapai hasil yang diberikan. Analitik preskriptif digunakan untuk menjawab soalan seperti "Apakah strategi pemasaran terbaik untuk meningkatkan jualan?" dan “Apakah harga terbaik untuk memaksimumkan keuntungan?”.
Proses Analisis Data
Proses analisis data ialah satu set langkah yang bertujuan untuk mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada set data. Proses ini boleh dipecahkan kepada empat langkah utama: pengumpulan data, pembersihan data, pengurusan data dan analisis data.
Pengumpulan data adalah langkah pertama dalam proses analisis data. Dalam langkah ini, data dikumpul daripada sumber yang berbeza. Sumber-sumber ini boleh menjadi sistem maklumat, borang, tinjauan, antara lain. Adalah penting bahawa data yang dikumpul adalah relevan dan tepat untuk analisis menjadi berkesan.
Pembersihan data adalah langkah kedua dalam proses analisis data. Dalam langkah ini, data yang dikumpul disemak dan diperbetulkan untuk memastikan ia adalah tepat dan konsisten. Pembersihan data adalah penting untuk memastikan bahawa analisis adalah berdasarkan data yang tepat dan boleh dipercayai.
Pengurusan data adalah langkah ketiga dalam proses analisis data. Dalam langkah ini, data disusun dan disimpan supaya mudah diakses dan digunakan untuk analisis. Adalah penting bahawa data disimpan dengan selamat dan hanya orang yang diberi kuasa mempunyai akses kepada data tersebut.
Analisis data merupakan langkah keempat dan terakhir dalam proses analisis data. Dalam langkah ini, data dianalisis untuk mengekstrak maklumat yang berkaitan. Terdapat beberapa teknik analisis data, seperti statistik deskriptif, analisis regresi, analisis siri masa, antara lain. Pemilihan teknik analisis data bergantung kepada objektif analisis dan data yang ada.
Alat dan Teknik
Terdapat beberapa alat dan teknik yang digunakan dalam Analitis, masing-masing dengan tujuan dan aplikasinya sendiri. Antara alat utama, R menonjol, bahasa pengaturcaraan yang digunakan untuk analisis data dan pembangunan model statistik. Dengan R, adalah mungkin untuk melaksanakan beberapa operasi, seperti manipulasi data, grafik, pemodelan statistik dan pembelajaran mesin.
Selain R, alat lain yang digunakan secara meluas dalam Analitis ialah SQL, bahasa pertanyaan berstruktur yang digunakan untuk mengakses dan memanipulasi pangkalan data hubungan. Dengan SQL, adalah mungkin untuk melaksanakan operasi seperti memilih, memasukkan, mengemas kini dan memadam data dalam pangkalan data, selain membenarkan penciptaan laporan dan visualisasi data.
Satu lagi bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam Analitis ialah Python, yang mempunyai beberapa perpustakaan yang bertujuan untuk analisis data, seperti Pandas, Numpy dan Scikit-Learn. Dengan Python, anda boleh melakukan pelbagai operasi, seperti manipulasi data, grafik, pemodelan statistik dan pembelajaran mesin.
Selain alat pengaturcaraan, terdapat beberapa teknik yang digunakan dalam Analitis, seperti menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramal dan mengklasifikasikan data, menggunakan teknik visualisasi data untuk meneroka dan menyampaikan cerapan, dan menggunakan teknik analisis penerokaan. data untuk mengenal pasti corak dan arah aliran dalam data.
Adalah penting untuk menyerlahkan kepentingan visualisasi data dalam Analitis. Visualisasi data ialah teknik yang digunakan untuk menyampaikan maklumat dengan cara yang jelas dan objektif, membolehkan pengguna memahami dan mentafsir data dengan lebih mudah dan cekap. Terdapat beberapa alat visualisasi data yang tersedia, seperti Tableau, Power BI dan QlikView. Dengan alatan ini, anda boleh mencipta visualisasi interaktif dan dinamik yang membolehkan anda meneroka dan menganalisis data dengan lebih cekap.
Aplikasi Analisis Data
Analitis data ialah bidang yang telah digunakan secara meluas dalam banyak industri, daripada perniagaan kepada penjagaan kesihatan, sukan dan pembuatan. Dengan tujuan untuk mengekstrak maklumat berharga daripada set data yang besar, analisis data telah terbukti sebagai alat yang berkuasa untuk membuat keputusan strategik dan penambahbaikan proses.
Perniagaan dan Pemasaran
Dalam sektor perniagaan dan pemasaran, analisis data digunakan secara meluas untuk memahami tingkah laku pengguna, mengenal pasti arah aliran pasaran dan meningkatkan kecekapan kempen pemasaran. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti saluran pemasaran mana yang paling berkesan, produk mana yang paling popular dan pilihan pengguna yang mana.
Runcit dan Jualan
Dalam runcit dan jualan, analitik data digunakan untuk meningkatkan kecekapan operasi, daripada mengurus inventori kepada meramalkan permintaan. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti produk yang mempunyai perolehan yang rendah, yang merupakan tempoh permintaan terbesar dan yang menjadi keutamaan pengguna.
Saúde
Dalam penjagaan kesihatan, analisis data digunakan untuk meningkatkan kualiti penjagaan, mengenal pasti corak penyakit dan meningkatkan kecekapan rawatan. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti rawatan mana yang paling berkesan, apakah faktor risiko penyakit tertentu dan apakah trend kesihatan di kawasan tertentu.
E-dagang
Dalam e-dagang, analisis data digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mengenal pasti corak pembelian dan meningkatkan kecekapan operasi. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti produk yang paling popular, yang merupakan pilihan pengguna dan yang merupakan tempoh permintaan terbesar.
Sukan
Dalam sukan, analisis data digunakan untuk meningkatkan prestasi atlet, mengenal pasti corak permainan dan meningkatkan kecekapan pasukan. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti apakah kebolehan atlet, apakah taktik yang paling berkesan dan apakah trend prestasi dalam pertandingan tertentu.
pembuatan
Dalam pembuatan, analisis data digunakan untuk meningkatkan kecekapan proses, mengenal pasti corak pengeluaran dan mengurangkan kos pengeluaran. Melalui analisis data, adalah mungkin untuk mengenal pasti peringkat proses yang paling memakan masa, yang merupakan kesesakan pengeluaran dan yang mana trend kualiti produk.
