Анализ данных — это методическое исследование и интерпретация данных, основанные на принятии решений в современной динамичной среде. По мере того, как квалифицированные аналитики начинают понимать данные, становятся обязательными шесть ключевых этапов этого процесса. Каждый этап — от определения проблем до представления информации — играет жизненно важную роль в преобразовании необработанных данных в практические знания.
В этой статье мы рассмотрим шесть основных этапов анализа данных, уделяя особое внимание каждому этапу для получения значимых выводов.
Что такое анализ данных?
Сбор, преобразование и систематизация данных для получения выводов, составления прогнозов на будущее и принятия обоснованных решений на основе анализа данных. Специалист, занимающийся анализом данных, называется аналитик данных.
Существует огромный спрос на аналитические данные, поскольку в настоящее время объём данных стремительно растёт. Анализ данных используется для поиска возможных решений бизнес-задач. Преимущество работы в качестве аналитика данных заключается в том, что они могут работать в любой сфере, которая им нравится: здравоохранение, управление экономикой, технологии, финансы, бизнес. Принятие решений на основе данных является важной частью анализа данных.Это значительно упростило процесс анализа. Анализ данных состоит из шести этапов.
Этапы процесса анализа данных
- Определите проблему или исследовательский вопрос
- Сбор данных
- Очистка данных
- Анализ данных
- Предварительный просмотр данных
- Представление данных
На каждом этапе есть свой процесс и инструменты для составления выводов на основе данных.
1.Определите проблему или исследовательский вопрос
На первом этапе процесса анализа данных возникает проблема/бизнес-задача.Аналитик должен понять проблему и ожидания в качестве альтернативы решения. Заинтересованная сторона — это человек, который вложил свои деньги и ресурсы в проект. Аналитик должен уметь задавать разные вопросы, чтобы найти правильное решение проблем. Аналитик должен найти первопричину проблемы, чтобы полностью ее понять. Аналитик должен убедиться, что его ничто не мешает во время анализа проблемы. Эффективно общайтесь с заинтересованными организациями и другими коллегами, чтобы полностью понять суть проблемы. Вопросы, которые необходимо задать себе на этапе «Спросите»:
- Какие проблемы упоминаются моими заинтересованными сторонами?
- Чего они ожидают от решений?
2. Сбор данных
Второй шаг — это подготовка или сбор данных. Этот шаг включает в себя сбор данных и их сохранение для дальнейшего анализа. Аналитик должен собрать данные в соответствии с поставленной группой из нескольких источников. Данные должны быть собраны из различных источников, внутренних или внешних. Внутренние данные — это данные, доступные в организации, в которой вы работаете, а внешние данные — это данные, доступные в источниках, отличных от вашей организации. Данные, собранные людьми из природных ресурсов, называются собственными данными. Данные, которые происходят и продаются, содержат данные производителей. Данные о том, что они проезжают мимо, содержат информацию о производителях. Распространёнными источниками, из которых поступают данные, являются интервью, опросы, обратная связь, анкеты. Собранные данные могут храниться в таблице или базе данных SQL.
Электронная таблица — это цифровой рабочий лист, состоящий из нескольких строк и столбцов, в то время как база данных содержит таблицу с возможностями для работы с данными. Электронные таблицы используются для хранения нескольких тысяч или первых тысяч данных, в то время как в базе данных хранятся данные, когда необходимо хранить слишком много строк. Лучшими инструментами для хранения данных являются таблицы MS Excel или Google в электронных таблицах, а также множество баз данных, таких как Oracle, Microsoft.
3. Очистка данных
Третий шаг — это очистка и обработка данных. После сбора данных из нескольких источников наступает время очистка данные. Чистые данные — это данные без орфографических ошибок, избыточности и ненужной информации. Чистота данных во многом зависит от их мнения. Могут быть дубликаты данных или данные могут быть в неправильном формате, поэтому ненужные данные удаляются и очищаются. Для очистки данных в SQL и Excel предусмотрены различные функции. Это один из самых важных этапов анализа данных, поскольку чистые и отформатированные данные позволяют находить решения. Наиболее важной частью этапов процесса является проверка того, являются ли ваши данные предвзятыми или нет. Предвзятость — это действие в пользу группы/сообщества при игнорировании остальных. Предвзятость категорически запрещена, поскольку она может указывать на данные общего анализа. Аналитик данных должен убедиться, что при сборе данных наблюдается каждая группа.
4. Данные анализа
Четвертый шаг — Анализ Очищенные данные используются для анализа и выявления тенденций. Они также выполняют вычисления и объединяют данные для получения лучших результатов. Для выполнения вычислений используются такие инструменты, как Excel или SQL. Эти инструменты предоставляют встроенные функции для выполнения вычислений или примеры кода, написанного на SQL для выполнения вычислений. С помощью Excel мы можем создавать сводные таблицы и выполнять вычисления, а SQL создает временные таблицы для выполнения вычислений. Языки программирования — еще один способ решения задач. Они значительно упрощают решение задач, предоставляя пакеты.
5. Визуализация данных
Пятый шаг — визуализация данных. Нет ничего более убедительного, чем визуализация. Преобразованные данные теперь должны быть преобразованы в визуальные (диаграммы, графики). Причина создания визуализации данных заключается в том, что могут быть люди, в основном заинтересованные стороны, не имеющие технического образования. Визуализация определения для простого понимания сложных данных. Tableau и Looker — два популярных инструмента, используемых для наглядной визуализации данных. Tableau — это простой инструмент для перерисовки, который помогает создавать впечатляющие визуализации. Looker — это инструмент обработки данных, который напрямую опирается на базу данных и визуализацию. Аналитики данных в равной степени используют Tableau и Looker для создания визуализаций. В Python есть несколько пакетов, которые обеспечивают прекрасную визуализацию данных. Презентация дана на основе полученных данных. Обмен информацией с членами команды и заинтересованными структурами поможет сделать более обоснованные выводы. Это помогает принимать более обоснованные решения и приводит к лучшим результатам.
6. Представление данных
Представление данных включает в себя преобразование необработанной информации в формат, который легко понять и который имеет значение для различных заинтересованных сторон. Этот процесс включает в себя создание визуальных представлений, таких как диаграммы, графики и таблицы, для эффективной передачи закономерностей, тенденций и идей, полученных в результате анализа данных. Цель состоит в том, чтобы облегчить понимание сложной информации, сделав ее доступной как для технической, так и для нетехнической аудитории. Эффективное представление данных включает в себя продуманный выбор методов визуализации на основе характера данных и конкретного предполагаемого сообщения. Оно выходит за рамки простого отображения и превращается в повествование, в котором докладчик интерпретирует результаты, подчёркивает ключевые моменты и направляет аудиторию по сюжету, который разворачивают данные. Будь то отчёты, презентации или интерактивные панели мониторинга, искусство представления данных включает в себя баланс простоты и глубины, гарантируя, что аудитория сможет легко понять значимость представленной информации и использовать её для принятия обоснованных решений.
Заключение
В заключение отметим, что способность анализа данных преобразовывать сложную информацию в понятные визуальные повествования позволяет организациям принимать обоснованные решения. Эффективно переданные идеи, основанные на данных, играют ключевую роль в решении бизнес-задач и способствуют постоянному совершенствованию в различных областях.