Wat is data-analyse is de systematische toepassing van statistische en logische technieken om de gegevens te beschrijven, te moduleren, te condenseren, te illustreren, te evalueren en zinvolle conclusies af te leiden die bekend staan als gegevensanalyse. Deze analyse stelt ons in staat om uit gegevens gevolgtrekking te induceren door de onnodige chaos die door de rest van de gegevens wordt veroorzaakt, te elimineren. Datageneratie is een continu proces; dit maakt data-analyse tot een continu, iteratief proces waarbij het verzamelen en uitvoeren van data-analyse gelijktijdig plaatsvindt. Het waarborgen van de gegevensintegriteit is een van de essentiële componenten van gegevensanalyse.
Er zijn verschillende voorbeelden waarin data-analyse wordt gebruikt, variërend van transport, risico- en fraudedetectie, klantinteractie, stadsplanning, gezondheidszorg, zoeken op internet, advertenties en meer.
Methoden voor gegevensanalyse
Er zijn twee hoofdmethoden voor gegevensanalyse:
1. Kwalitatieve analyse
Beantwoordt voornamelijk de vragen ‘waarom’, ‘wat’ of ‘hoe’.
2. Kwantitatieve analyse
Deze analyse meer in termen van aantallen.
De andere technieken zijn:
3. Tekstanalyse
Tekstanalyse is een techniek om teksten te analyseren om machineleesbare feiten te extraheren. Het is bedoeld om gestructureerde gegevens te creëren uit vrije en ongestructureerde inhoud.
4. Statistische analyse
Statistiek omvat het verzamelen, interpreteren en valideren van gegevens. Statistische analyse is de techniek van het uitvoeren van verschillende statistische bewerkingen om de gegevens te kwantificeren en statistische analyse toe te passen.
5. Diagnostische analyse
Diagnostische analyse is een stap verder naar statistische analyse om een meer diepgaande analyse te bieden om de vragen te beantwoorden. Het wordt ook wel root cause analysis genoemd, omdat het processen omvat zoals data discovery, mining en drill-down en drill-through.
6. Voorspellende analyse
Voorspellende analyse maakt gebruik van historische gegevens en voert deze in het machine learning-model in om kritieke patronen en trends te vinden.
7. Prescriptieve analyse
Prescriptieve analyse suggereert verschillende acties en schetst de mogelijke implicaties die kunnen worden bereikt na voorspellende analyse.
Zodra u gegevens gaat verzamelen voor analyse, wordt u overweldigd door de hoeveelheid informatie die u vindt om een duidelijke, beknopte beslissing te nemen. De volgende eenvoudige stappen helpen u bij het identificeren en sorteren van uw gegevens voor analyse.
1. Specificatie – definieer uw bereik:
Definieer korte en duidelijke vragen, de antwoorden waarop u uiteindelijk een beslissing moet nemen.
2. Gegevensverzameling
Verzamel uw gegevens op basis van uw meetparameters.
Verzamel gegevens uit databases, websites en vele andere bronnen. Deze gegevens zijn mogelijk niet gestructureerd of uniform.
3. Gegevensverwerking
Organiseer uw gegevens en zorg ervoor dat u eventuele kanttekeningen toevoegt.
Controleer gegevens met betrouwbare bronnen.
Converteer de gegevens volgens de meetschaal die u eerder hebt gedefinieerd.
4. Gegevensanalyse
Nadat u uw gegevens hebt verzameld, kunt u de correlaties sorteren, plotten en identificeren.
5. Resultaten afleiden en interpreteren
Controleer of het resultaat uw eerste vragen beantwoordt
Als je eenmaal een gevolgtrekking hebt gemaakt, onthoud dan altijd dat het slechts een hypothese is. In Data-analyse zijn er een paar gerelateerde terminologieën die overeenkomen met verschillende fasen van het proces.
1. Datamining
Dit proces omvat methoden voor het vinden van patronen in de gegevenssteekproef.
2. Gegevensmodellering
Verwijst naar hoe een organisatie haar gegevens organiseert en beheert.
Er zijn verschillende technieken voor gegevensanalyse, afhankelijk van de vraag, het type gegevens en de hoeveelheid verzamelde gegevens. Elk richt zich op het overnemen van de nieuwe gegevens, het ontginnen van inzichten en het doorboren van de informatie om feiten en cijfers om te zetten in besluitvormingsparameters.