Что такое анализ данных? 7 методов анализа
29 марта 2022 г.
Анализ данных может быть важен практически для любой отрасли, поскольку большинство предприятий сталкиваются с несортированной информацией, которую необходимо интерпретировать. Эксперты могут использовать анализ данных для обоснования своих решений и прогнозирования рыночных тенденций и инвестиций. Поскольку существует множество различных типов анализа данных, может быть полезно знать о различных методах, которые вы можете использовать, чтобы убедиться, что вы выбрали метод, который лучше всего подходит для вашего исследования. В этой статье мы дадим определение анализу данных и рассмотрим список из семи методов анализа данных.
Что такое анализ данных?
Анализ данных — это сбор информации и интерпретация того, что она может означать. При проведении анализа данных эксперты собирают необработанные данные и используют различные методы интерпретации представленной информации. Существует пять основных типов анализа данных, которые описывают, как профессионалы могут использовать различные типы данных, чтобы делать выводы и принимать решения. Вот еще немного информации о пяти основных типах анализа данных:
Описательный анализ: Описательный анализ определяет, что произошло в определенной ситуации. Этот тип анализа обычно включает в себя упорядочивание и корректировку данных из разных источников для интерпретации их значения.
Исследовательский анализ: Этот тип анализа исследует отношения между конкретными точками данных или наборами. Занимаясь исследовательским анализом, вы можете находить связи между фрагментами информации и создавать гипотезы, чтобы определить, почему они могут быть связаны друг с другом.
Предиктивный анализ. Предиктивный анализ относится к разработке прогноза того, что может произойти. Это может включать в себя рассмотрение результатов более раннего анализа и изучение тенденций и закономерностей, чтобы сделать оценку того, что может произойти в будущем.
Диагностический анализ. Диагностический анализ рассматривает, почему что-то произошло. При использовании диагностического анализа вы можете исследовать происходящие события и окружающий их контекст, чтобы найти решение относительно того, почему они могут возникнуть.
Предписывающий анализ: этот тип анализа пытается предсказать, как что-то может произойти. Предписывающий анализ рассматривает необработанные данные, относящиеся к тенденциям или шаблонам, и определяет, как они могут привести к определенному ожидаемому результату.
Почему важен анализ данных?
Анализ данных может быть особенно важен для компаний, которые сталкиваются с большими объемами данных и используют их для обоснования будущих бизнес-решений. Одна из ситуаций, когда анализ данных может иметь решающее значение, — это исследование рынка, поскольку эксперты могут анализировать рыночные данные для разработки стратегий будущих маркетинговых кампаний на основе отзывов общественности. Анализ данных также может быть важен, потому что он может рассказать бизнесу о конкретных демографических показателях, которые он обслуживает, изучая данные о привычках, интересах и поведении клиентов.
Другой случай, когда анализ данных может быть важен, — это разработка протокола для рабочего места. Это связано с тем, что специалисты по управлению могут интерпретировать данные об эффективности своей компании, чтобы принимать решения о том, куда инвестировать капитал, как развивать свою компанию и что может случиться с их бизнесом в будущем.
7 методов анализа данных
Вот семь методов, которые вы можете использовать для анализа данных:
1. Когортный анализ
Когорта изучает исторические данные, чтобы сосредоточиться на конкретных моделях поведения, которые демонстрируют потребители, и находит случаи, когда они повторяются несколько раз в одном наборе данных. Например, профессионалы в бизнесе могут захотеть провести когортный анализ, чтобы определить, сколько их клиентов совершают покупки в Интернете на их веб-сайте. Для этого они могут просматривать исторические данные о группе из 100 клиентов, которые покупали у них в прошлом, и записывать, сколько из этих клиентов использовали веб-сайт компании для совершения покупки.
2. Факторный анализ
Факторный анализ рассматривает все потенциальные переменные, которые могут возникнуть в конкретном наборе данных или повлиять на него. Эксперты также иногда называют факторный анализ сокращением измерений, потому что факторный анализ рассматривает точки данных с точки зрения их измерений. Например, бизнес может использовать факторный анализ, чтобы узнать, как клиенты относятся к конкретному продукту, попросив нескольких клиентов описать продукт и принимая во внимание все характеристики, которые они определяют, такие как цвет, материал и удобство использования. Затем бизнес может использовать эту информацию при разработке новых продуктов, чтобы убедиться, что они включают детали, которые интересуют клиентов.
3. Регрессионный анализ
Регрессионный анализ использует исторические данные для наблюдения за тем, как изменение одной или нескольких независимых переменных может повлиять на установленную зависимую переменную. Эксперты часто используют регрессионный анализ, чтобы найти отношения между определенными переменными и сделать прогнозы о возможных результатах. Это может быть полезно для компаний, которые продают продукты, поскольку они могут использовать регрессионный анализ, чтобы определить, какие элементы их продуктов и стратегий продаж могут быть наиболее эффективными, например, качество продукта, маркетинговые инициативы и взаимодействие с клиентами.
Например, с помощью регрессионного анализа компания может обнаружить, что продажа их лучшего продукта, зависимой переменной, зависит в первую очередь от независимых переменных доступности для клиентов и публичности. Лица, принимающие решения, могут затем использовать эту информацию для перераспределения средств из других областей производства, чтобы улучшить их рекламу и доступность для клиентов, что может помочь увеличить продажи.
4. Кластерный анализ
Кластерный анализ включает в себя группировку элементов в наборах данных с другими элементами, имеющими схожие свойства. Этот процесс создает ряд групп, каждая из которых содержит элементы, похожие друг на друга, что может помочь определить отношения между значениями в наборе данных, которые изначально не представлены как связанные. Этот метод может быть особенно эффективен в сфере маркетинга, поскольку специалисты по маркетингу могут использовать кластерный анализ, чтобы найти сходство среди клиентской базы компании, что может сообщить, какие аспекты компании они могут продвигать на рынке, чтобы обратиться к любым выявленным общим интересам.
5. Анализ текста
Анализ текста исследует большие наборы данных в текстовой форме и реорганизует их, чтобы сделать информацию более доступной и простой для организации. Этот метод анализа может быть очень полезен при рассмотрении источников данных, таких как статьи, ответы на опросы и обзоры продуктов, поскольку он может группировать похожие тексты вместе по их содержанию, тону или намерению. Например, компания может узнать о том, как их клиенты восприняли определенный продукт, используя анализ текста, чтобы сгруппировать комментарии единомышленников или отзывы о продукте вместе, демонстрируя, какие ответы наиболее распространены.
6. Нейронные сети
Нейронные сети служат основой для алгоритмов, которые могут автоматически выполнять определенные задачи по анализу данных. Поскольку нейронные сети предназначены для отражения того, как люди могут обрабатывать определенные формы данных, они обычно учатся на каждой транзакции данных, с которой они взаимодействуют, определяя новые шаблоны, прогнозируя новые значения и обрабатывая различные формы данных. Одним из распространенных применений нейронных сетей является прогнозный анализ данных, поскольку нейронные сети могут автоматически генерировать и отображать большие объемы прогнозов в наборах данных.
7. Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс использования метрик для поиска взаимосвязей, закономерностей и тенденций в больших наборах данных, которые эксперты могут использовать для принятия бизнес-решений. Когда компания использует интеллектуальный анализ данных, она может собирать большие объемы информации и автоматически определять, где связаны различные части информации. Это может быть особенно полезно для компаний, которые активно взаимодействуют в Интернете, поскольку интеллектуальный анализ данных может информировать их об интересах и покупательских привычках их клиентов.