Einführung in die Datenanalyse
In diesem Artikel sehen wir eine Übersicht über Was ist Datenanalyse ?. In der Welt der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft ist die Datenanalyse einer der am häufigsten verwendeten Begriffe. Wir können sagen, dass die Datenanalyse Unternehmen dabei hilft, zu verstehen, welche Strategie sie anwenden sollten und wo sie anzuwenden sind. Bevor wir uns mit Datenanalyse befassen, müssen wir verstehen, was Datenanalyse ist und warum Datenanalyse überhaupt erforderlich ist.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse bezieht sich auf die Technik zur Analyse von Daten, um die Produktivität zu steigern und das Geschäft zu steigern. Es ist der Prozess des Inspizierens, Bereinigens, Transformierens und Modellierens der Daten.
Warum brauchen wir Datenanalyse?
Grundsätzlich benötigen wir die Datenanalyse aus folgenden Gründen:
- Sammeln Sie verborgene Einsichten.
- Berichte auf der Grundlage der verfügbaren Daten erstellen.
- Marktanalyse durchführen.
- Verbesserung der Geschäftsstrategie.
Wer ist ein Datenanalyst?
Datenanalyst ist eine Person, die Daten aus verschiedenen Quellen sowie die Struktur und Modelle sammelt, um ein Muster für die Erstellung des Berichts zu finden. Verschiedene Branchen versuchen, unterschiedliche Daten zu sammeln, um daraus ein Modell zu erstellen. Beispielsweise erfassen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes verschiedene Parameter wie den Warteschlangenstatus für die Produktionseinheit und wie dieser mit anderen Einheiten wie Qualitätssicherung, Verpackung und Lagereinheit synchronisiert werden kann, um minimale Ausfallzeiten zu gewährleisten. Hier geht es darum, den Leerlauf einer Ressource zu reduzieren, um die Produktivität zu steigern, ohne die Kosten zu beeinträchtigen. Genau wie das verarbeitende Gewerbe verfolgen auch andere Branchen wie die Glücksspielbranche die Belohnungen für ihre Nutzer, und Lebensmittelversorger können die Ernährungsgewohnheiten der Menschen in bestimmten demografischen Strukturen nachverfolgen.
Grundlegende Schritte der Datenanalyse
Im Folgenden werden einige grundlegende Schritte der Datenanalyse erläutert:
Schritt 1: Die Hauptaufgabe hier wäre, die Daten zu profilieren. In der gegenwärtigen Struktur sind sich die meisten traditionellen Branchen nicht einmal ihrer bereits vorhandenen Daten bewusst, da in früheren Tagen keine klare Unterscheidung zwischen Interaktionsdaten und Transaktionsdaten bestand. Daher besteht die größte Herausforderung bei der Implementierung von Maschinellem Lernen oder KI-Implementierung darin, herauszufinden, wo die Daten liegen und wie die Daten liegen. Dies beinhaltet das Erstellen von Datenprofilen mit einer großen Datenmenge und das Ermitteln von Eigenschaften wie Datenkorrektheit, Datenvollständigkeit, Nullprozentsatz und vor allem Relevanz und Kategorisierung der verfügbaren Daten.
Schritt 2: Dann müssen wir diese Daten mit einer unstrukturierten Datenspeichermethode speichern. Dies entspricht der Verarbeitung der unstrukturierten Daten über eine bereits vorhandene Big-Data-Infrastruktur. Die Speicherinfrastruktur der Neuzeit unterscheidet sich von herkömmlichen RDBMS. Jetzt kann die Big Data-Infrastruktur Informationen aus unstrukturierten Daten wie einem Facebook-Kommentar oder einer E-Mail-Nachricht extrahieren.
Schritt 3: Der nächste Schritt wäre die Erstellung eines Modells nach der Kategorisierung und Gruppierung von Daten. Sobald ein Datenmodell erstellt wurde, beginnt das System mit dem Extrahieren von Informationen.
Schritt 4: Sobald die Daten fließen, können verschiedene Daten wie Interaktionsdaten und Transaktionsdaten korreliert und verarbeitet werden, um ein Muster zu erstellen, mit dem nicht nur ein Bericht über historische Daten erstellt, sondern auch eine klare Strategie für festgelegt werden kann die Zukunft, wenn sie in eine KI-Maschine eingespeist wird.
Arten der Datenanalyse
Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysen:
1. Beschreibende Analyse
Diese Art der Analyse sagt dem Unternehmen, was tatsächlich richtig gelaufen ist und was falsch gelaufen ist, z. B. Koma, wenn ein Restaurant erfährt, dass die Benutzer, die die Pizza einmal bestellt haben, immer wieder nachbestellt haben, aber es gibt keine Nachbestellung für ihr Risotto. Es gibt dem Restaurant den Hinweis, dass sie das Rezept ihres Risottos verbessern und sich weiterhin auf Pizza konzentrieren sollten, um das Geschäft am Laufen zu halten.
2. Diagnostische Analyse
Dies zeigt Ihnen, warum etwas passiert ist, wenn Sie ein Beispiel für BlackBerry nehmen. Die Daten zeigen, wie der iPhone-Markt mit seinen Touchscreen-Telefonen ohne Tastatur boomt, die Verkäufe von BlackBerry-Handys zurückgehen und dieses Unternehmen seinen Marktanteil erheblich verlieren lässt. Dies ist ein reales Beispiel für eine diagnostische Analyse.
3. Vorausschauende Analyse
Diese Art von Analysestrategie sagt einem Unternehmen, was wahrscheinlich passieren wird. Ein weiteres Beispiel aus der Praxis wäre Kodak. Als sie sehr spät bemerkten, dass die Filmfotografie irgendwann aussterben und die neue Zukunft digital sein wird, scheiterten ihre Vorhersageanalysen und andere wie Nikon, Canon und Sony eroberten den Markt. Kodak war so spät dran, um auf dem Digitalkameramarkt Fuß zu fassen, dass es für sie bereits vorbei war.
4. Prescriptive Analysis
Diese Analyse soll die zukünftige Vorgehensweise zum Wachstum oder zur Aufrechterhaltung des gegenwärtigen Geschäfts verstehen und beschreiben. Im Allgemeinen verwenden Unternehmen Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen, um die künftigen Geschäftsregeln zu definieren. Ein Beispiel hierfür könnte sein, dass jedes Telekommunikationsunternehmen versteht, dass Anrufe mit zunehmender Rechenleistung der Telefone weniger priorisiert werden und der Fokus stärker auf dem Verbrauch mobiler Daten liegt.
Beliebte Datenanalyse-Tools
Sehen wir uns einige weit verbreitete Datenanalysetools sowie einige Tools an, die Marktführer in diesem Segment sind:
- Tableau: Nach dem Herstellen einer Verbindung zu verschiedenen Datenquellen können eine Datenvisualisierung, ein Dashboard und ein Analysebericht erstellt werden. Dieses Tool verarbeitet unstrukturierte Daten und ist daher mit Big Data kompatibel.
- Power BI: Früher war es eine Erweiterung von MS Excel, später wurde es ein separates Tool. Es ist leicht und wird regelmäßig aktualisiert.
- R und Python: Wenn Sie benutzerdefinierte Codierung und Anpassung mögen, ist R und Python die Option für Sie. R ist besser für statistische Analysen geeignet, während in Python standardmäßige Datenanalysebibliotheken eingebaut sind.
- Apache Spark: Apache Spark ist ein schneller, leichter und umfangreicher Datenprozessor, der Daten aus großen Datenclustern ausführt und große Datenmengen schnell verarbeiten kann.
Fazit
Wir können sagen, dass die ordnungsgemäße Verwendung von Daten für jedes Unternehmen neue Erkenntnisse liefern kann, die eine effektive Nutzung der Ressource sicherstellen und ein besseres Verständnis für Kunden und Markt ermöglichen, was letztendlich zu einem Wachstum des Unternehmens führen wird.
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