Was ist Datenanalyse und warum ist es wichtig?

Datenanalyse ist der Prozess der Datenauswertung mit analytischen und statistischen Werkzeugen, um nützliche Informationen zu finden und bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen zu helfen. Es gibt verschiedene Datenanalysemethoden, einschließlich Data Mining, Textanalyse, Business Intelligence und Datenvisualisierung.

Wie wird die Datenanalyse durchgeführt??

Die Datenanalyse ist Teil eines umfassenderen Prozesses zur Ableitung von Business Intelligence. Der Prozess umfasst einen oder mehrere der folgenden Schritte:

• Ziele definieren: Jede Studie muss mit einer Reihe klar definierter Geschäftsziele beginnen. Ein Großteil der Entscheidungen, die im weiteren Verlauf des Prozesses getroffen wurden, hängt davon ab, wie klar die Ziele der Studie festgelegt wurden.
• Fragen stellen: Es wird versucht, eine Frage in der Problemdomäne zu stellen. ZB geraten rote Sportwagen häufiger als andere in Unfälle?
• Datensammlung: Daten, die für die Frage relevant sind, müssen aus den entsprechenden Quellen gesammelt werden. Im obigen Beispiel können Daten aus einer Vielzahl von Quellen erfasst werden, darunter DMV- oder polizeiliche Unfallberichte, Versicherungsansprüche und Details zum Krankenhausaufenthalt. Wenn Daten mithilfe von Surverys erhoben werden, ist ein Fragebogen erforderlich, der den Probanden präsentiert werden soll. Die Fragen sollten für die verwendete statistische Methode angemessen modelliert werden.
• Daten-Wrangling: Rohdaten können in verschiedenen Formaten gesammelt werden. Die gesammelten Daten müssen bereinigt und konvertiert werden, damit Datenanalyse-Tools sie importieren können. In unserem Beispiel erhalten wir DMV-Unfallberichte als Textdateien, Versicherungsansprüche aus einer relationalen Datenbank und Krankenhausdetails als API. Der Datenanalyst muss diese verschiedenen Datenformen zusammenfassen und in eine für die Analysewerkzeuge geeignete Form umwandeln.
• Datenanalyse: In diesem Schritt werden die bereinigten und aggregierten Daten in Analysewerkzeuge importiert. Mit diesen Tools können Sie die Daten untersuchen, Muster darin finden und Fragen und Antworten auf Fragen und Antworten stellen. Dies ist der Prozess, durch den die durch die richtige Anwendung statistischer Methoden in der Forschung gesammelten Daten verstanden werden.
• Schlussfolgerungen ziehen und Vorhersagen treffen: Dies ist der Schritt, bei dem nach einer ausreichenden Analyse Schlussfolgerungen aus den Daten gezogen und entsprechende Vorhersagen getroffen werden können. Diese Schlussfolgerungen und Vorhersagen können dann in einem Bericht zusammengefasst werden, der den Endbenutzern zur Verfügung gestellt wird.

Betrachten wir nun insbesondere die Methoden der Datenanalyse.

Data Mining

Data Mining ist eine Methode zur Datenanalyse, mit der Muster in großen Datensätzen mithilfe der Methoden entdeckt werden können. Wie wird man zu einem Datenwissenschaftler? Wie wird man zu einem Datenwissenschaftler? Data Science hat sich 2007 von einem neu geprägten Begriff zu einem der gefragtesten entwickelt Disziplinen heute. Aber was macht ein Datenwissenschaftler? Und wie kannst du in das Feld einbrechen? Lesen Sie mehr über Statistiken, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenbanken. Ziel ist es, Rohdaten in verständliche Geschäftsinformationen umzuwandeln. Dazu gehören das Identifizieren von Gruppen von Datensätzen (auch Clusteranalyse genannt) oder das Identifizieren von Anomolien und Abhängigkeiten zwischen Datengruppen.

Anwendungen des Data Mining:

• Anomoly Detection kann große Datenmengen verarbeiten (“Große Daten”) und Ausreißerfälle automatisch identifizieren, möglicherweise zum Ausschluss von Entscheidungen oder zur Aufdeckung von Betrug (z. B. Bankbetrug).
• Kaufgewohnheiten der Kunden lernen. Machine Learning-Techniken können verwendet werden, um die Kaufgewohnheiten der Kunden zu modellieren und häufig gekaufte Artikel zu ermitteln.
• Durch das Clustering können zuvor unbekannte Gruppen in den Daten identifiziert werden.
• Klassifizierung wird verwendet, um Dateneinträge automatisch in vordefinierte Fächer zu klassifizieren. Ein allgemeines Beispiel ist das Klassifizieren von E-Mail-Nachrichten als “Spam” oder “Kein spam” und das System vom Benutzer lernen lassen.

Textanalytik

Textanalyse ist der Prozess, bei dem nützliche Informationen aus Text abgeleitet werden. Dies geschieht durch die Verarbeitung unstrukturierter Textinformationen, das Extrahieren aussagekräftiger numerischer Daten. Zeit sparen mit Textoperationen in Excel. Zeit sparen mit Textoperationen in Excel. Excel kann mit Zahlen zaubern und mit Zeichen gleich gut umgehen. In diesem Handbuch wird veranschaulicht, wie Text in Tabellenkalkulationen analysiert, konvertiert, ersetzt und bearbeitet wird. Diese Grundlagen ermöglichen es Ihnen, komplexe Transformationen durchzuführen. Lesen Sie weitere Indizes aus den Informationen und stellen Sie die Informationen statistischen und maschinellen Lernalgorithmen zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung.

Der Text-Mining-Prozess umfasst einen oder mehrere der folgenden Schritte:

• Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich Web, Dateisystem, Datenbank usw.
• Sprachanalyse einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache.
• Mustererkennung (z. B. Erkennen von Telefonnummern, E-Mail-Adressen usw.)
• Extrahieren von zusammenfassenden Informationen aus dem Text, z. B. relative Häufigkeit der Wörter, Bestimmen der Ähnlichkeiten zwischen Dokumenten usw.

Beispiele für Textanalyse-Anwendungen:

• Analyse offener Umfrageergebnisse. Diese Umfragen haben einen explorativen Charakter und beinhalten offene Fragen zu diesem Thema. Die Befragten können dann ihre Ansichten ausdrücken, ohne auf ein bestimmtes Antwortformat beschränkt zu sein.
• Analyse von E-Mails, Dokumenten usw. zum Herausfiltern “Müll”. Dazu gehört auch die automatische Klassifizierung von Nachrichten in vordefinierte Fächer, um sie an verschiedene Abteilungen weiterzuleiten.
• Untersuchen Sie die Konkurrenten durch Crawlen ihrer Websites. Dies könnte verwendet werden, um Informationen über die Aktivitäten der Wettbewerber abzuleiten.
• Sicherheitsanwendungen, die Protokolldateien für die Erkennung von Eindringlingen verarbeiten können.

Business Intelligence

Business Intelligence Verwenden von Cortana zum Analysieren von Daten mit Power BI Wie verwenden Sie Cortana zum Analysieren von Daten mit Power BI Eager, um Ihre Datenanalyse zu vereinfachen? Mit diesem Leitfaden erhalten Sie schnelle Antworten von Cortana. Weitere Informationen wandelt Daten für geschäftliche Zwecke in verwertbare Informationen um und kann für die strategischen und taktischen Entscheidungen eines Unternehmens verwendet werden. Es bietet Menschen die Möglichkeit, Trends aus gesammelten Daten zu untersuchen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Einige Beispiele für Business Intelligence werden heute verwendet:

• Betriebsentscheidungen einer Organisation wie Produktplatzierung und Preisgestaltung.
• Ermittlung neuer Märkte, Beurteilung der Nachfrage und Eignung von Produkten für verschiedene Marktsegmente.
• Budgetierung und rollierende Prognosen.
• Verwendung visueller Werkzeuge wie Wärmekarten, Pivot-Tabellen und geografische Karten.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung Mit Google Fusion Tables werden Daten und Informationen sofort visualisiert. Mit Google Fusion Tables werden Daten und Informationen sofort visualisiert. Egal, ob Sie einen Bericht für die Arbeit zusammenstellen oder Informationen in Ihrem Blog nur grafisch darstellen möchten, mit Google Fusion Tables Hilfe. Google Fusion ist eigentlich eine Funktion, die in… Read More eingebettet ist, bezieht sich ganz einfach auf die visuelle Darstellung von Daten. Im Rahmen der Datenanalyse bedeutet dies, dass die Werkzeuge Statistik, Wahrscheinlichkeit, Pivot-Tabellen und andere Artefakte verwendet werden, um Daten visuell darzustellen. Es macht komplexe Daten verständlicher und nutzbarer.

Zunehmende Datenmengen werden von einer Reihe von Sensoren in der Umgebung erzeugt (bezeichnet als “Internet der Dinge” oder “IOT”). Diese Daten (bezeichnet als “Große Daten”) stellt Herausforderungen im Verständnis dar, die durch die Verwendung der Werkzeuge der Datenvisualisierung erleichtert werden können. Die Datenvisualisierung wird in den folgenden Anwendungen verwendet.

• Extrahieren von Zusammenfassungsdaten aus den Rohdaten von IOT.
• Verwendung eines Balkendiagramms zur Darstellung der Umsatzentwicklung über mehrere Quartale.
• Ein Histogramm zeigt die Verteilung einer Variablen wie Einkommen, indem der Bereich in Bins unterteilt wird.

Die Visualisierung von Google-Datasets 7 Erstaunliche Google-Dataset-Suchergebnisse, die Sie jetzt verwenden können 7 Erstaunliche Google-Dataset-Suchergebnisse, die Sie jetzt verwenden können Mit der neuen Suchmaschine von Google können Forscher große Datensätze aus öffentlichen Quellen durchsuchen. Weitere Informationen sind ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Big Data die Entscheidungsfindung visuell bestimmen kann.

Datenanalyse im Rückblick

Die Datenanalyse wird verwendet, um Daten mit statistischen Werkzeugen auszuwerten, um nützliche Informationen zu ermitteln. Zu diesem Zweck werden verschiedene Methoden verwendet, darunter Data Mining, Textanalyse, Business Intelligence und Datenvisualisierung.

Haben Sie in Ihrer Organisation Datenanalyse verwendet, um etwas zu modellieren? Wie war deine Erfahrung? Haben Sie nützliche Einblicke? Bitte teilen Sie uns in den Kommentaren unten mit.

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