Анализ данных - это исчерпывающее исследование набора информации, целью которого является получение выводов, позволяющих компании или юридическому лицу принять решение.
То есть мы имеем в виду изучение и интерпретацию базы данных. Это для того, чтобы достичь решения проблемы или вопроса.
Во время этого анализа данные могут быть проданы, например, для получения статистических показателей.
Следует отметить, что это процесс обработки данных, который происходит после сбора информации.
То есть этот анализ включает в себя все инструменты, которые мы можем использовать для изучения базы данных, в том числе визуальные, такие как гистограмма, гистограмма, круговая диаграмма и другие.
Типы анализа данных
Анализ данных бывает двух типов:
- Количественный: Информация является числовой, из которой можно составить точную статистику. Например, оценки, полученные студентами класса в последнем семестре.
- Качественный: Это информация, полученная из базы данных, обычно представленная в текстовой форме. Например, целевая группа, участники которой спросили их мнение о новом продукте.
Инструменты анализа данных
Для анализа данных существуют различные инструменты из таких областей науки, как статистика, эконометрика или математика.
Таким образом, например, мы могли бы использовать статистические показатели, такие как среднее значение, стандартное отклонение или медиана, для получения информации о поведении переменной. Со своей стороны, эконометрика предоставляет нам базовые инструменты, такие как регрессионный анализ. Наряду с этим мы также можем использовать графику, которая предоставляет визуальную информацию. Например, из гистограммы.
Тем не менее, стоит отметить, что анализ данных имеет свои ограничения. Это связано с тем, что существуют переменные, которые трудно точно определить количественно. Вот почему при анализе данных принято говорить о вероятностях.
Полезность анализа данных
Анализ данных может иметь разные приложения, как для компаний, так и для государственных организаций или организаций, преследующих некоммерческие цели. Например, организация, которая стремится снизить уровень детского недоедания в стране, будет постоянно оценивать уровни анемии среди детей определенного возраста.
Точно так же компания может анализировать данные об удовлетворенности, показанные ее клиентами. Это после проведения опроса всех людей, которые наняли их услуги в предыдущем месяце. Таким образом, вы можете принимать решения в отношении своей бизнес-стратегии.
Анализ данных становится актуальным во времена больших данных, которые представляют собой такие большие наборы данных, что они превышают возможности традиционных компьютерных приложений, чтобы справиться с ними в разумные сроки.
Сегодня компании могут иметь огромные базы данных, например, при создании приложений, к которым могут получить доступ все их клиенты и целевая аудитория.
