Gegevensanalyse
Data-analyse is de wetenschap van het analyseren van onbewerkte gegevens om conclusies te trekken over die informatie. Veel van de technieken en processen van data-analyse zijn geautomatiseerd in mechanische processen en algoritmen die werken via onbewerkte gegevens voor menselijke consumptie.
Technieken voor gegevensanalyse kunnen trends en statistieken onthullen die anders verloren zouden gaan in de massa informatie. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om processen te optimaliseren om de algehele efficiëntie van een bedrijf of systeem te verhogen.
Inzicht in gegevensanalyse
Gegevensanalyse is een brede term die veel verschillende soorten gegevensanalyse omvat. Elk type informatie kan worden onderworpen aan technieken voor gegevensanalyse om inzicht te krijgen dat kan worden gebruikt om dingen te verbeteren.
Productiebedrijven registreren bijvoorbeeld vaak de runtime, downtime en werkwachtrij voor verschillende machines en analyseren vervolgens de gegevens om de werkbelastingen beter te plannen zodat de machines dichter bij de piekcapaciteit werken.
Data-analyse kan veel meer dan alleen wijzen op knelpunten in de productie. Gokbedrijven gebruiken data-analyse om beloningsschema's in te stellen voor spelers die de meerderheid van de spelers actief houden in het spel. Inhoudsbedrijven gebruiken veel van dezelfde gegevensanalyses om u te laten klikken, bekijken of reorganiseren van inhoud om een andere weergave of een andere klik te krijgen.
Het proces van gegevensanalyse omvat verschillende stappen:
- De eerste stap is het bepalen van de gegevensvereisten of hoe de gegevens zijn gegroepeerd. Gegevens kunnen worden gescheiden op basis van leeftijd, demografie, inkomen of geslacht. Gegevenswaarden kunnen numeriek zijn of worden opgedeeld per categorie.
- De tweede stap in data-analyse is het verzamelen ervan. Dit kan via verschillende bronnen, zoals computers, online bronnen, camera's, omgevingsbronnen of via personeel.
- Nadat de gegevens zijn verzameld, moeten deze worden georganiseerd zodat ze kunnen worden geanalyseerd. Organisatie kan plaatsvinden op een spreadsheet of andere vorm van software die statistische gegevens kan bevatten.
- De gegevens worden vervolgens opgeruimd voordat ze worden geanalyseerd. Dit betekent dat het wordt geschrobd en gecontroleerd om er zeker van te zijn dat er geen duplicatie of fout is en dat het niet onvolledig is. Deze stap helpt eventuele fouten te corrigeren voordat deze naar een gegevensanalist wordt geanalyseerd.
[Belangrijk: data-analyse is gericht op het trekken van conclusies op basis van wat de analist al weet.]
Belangrijkste leerpunten
- Data-analyse is de wetenschap van het analyseren van onbewerkte gegevens om conclusies te trekken over die informatie.
- De technieken en processen van data-analyse zijn geautomatiseerd in mechanische processen en algoritmen die werken via onbewerkte gegevens voor menselijke consumptie.
- Gegevensanalyse helpt een bedrijf zijn prestaties te optimaliseren.
Waarom data-analyse belangrijk is
Data-analyse is belangrijk omdat het bedrijven helpt hun prestaties te optimaliseren. Door het in het bedrijfsmodel te implementeren, kunnen bedrijven helpen de kosten te verlagen door efficiëntere manieren van zakendoen te identificeren en door grote hoeveelheden gegevens op te slaan.
Een bedrijf kan ook gegevensanalyse gebruiken om betere zakelijke beslissingen te nemen en te helpen bij het analyseren van klantentrends en -tevredenheid, wat kan leiden tot nieuwe - en betere - producten en diensten.
Soorten gegevensanalyse
Gegevensanalyse is onderverdeeld in vier basistypen.
- Beschrijvende analyses beschrijven wat er in een bepaalde periode is gebeurd. Is het aantal views gestegen? Zijn de verkopen deze maand sterker dan vorig?
- Diagnostische analyse richt zich meer op waarom er iets is gebeurd. Dit omvat meer verschillende gegevensinvoer en een beetje hypothese. Heeft het weer invloed gehad op de bierverkoop? Heeft die laatste marketingcampagne invloed gehad op de verkoop?
- Voorspellende analyses gaan naar wat er waarschijnlijk op de korte termijn gaat gebeuren. Wat is er met de verkoop gebeurd de laatste keer dat we een hete zomer hadden? Hoeveel weermodellen voorspellen dit jaar een hete zomer?
- Voorschriftanalyses suggereren een handelwijze. Als de waarschijnlijkheid van een hete zomer wordt gemeten omdat het gemiddelde van deze vijf weermodellen meer dan 58% is, moeten we een avonddienst aan de brouwerij toevoegen en een extra tank huren om de productie te verhogen.
Gegevensanalyse ondersteunt vele kwaliteitscontrolesystemen in de financiële wereld, waaronder het immer populaire Six Sigma-programma. Als u iets niet goed meet - of het nu uw gewicht is of het aantal defecten per miljoen in een productielijn - is het bijna onmogelijk om het te optimaliseren.
Speciale overwegingen: wie gebruikt data-analyse?
Sommige van de sectoren die het gebruik van data-analyse hebben overgenomen, zijn de reis- en horecasector, waar de doorlooptijd snel kan zijn. Deze branche kan klantgegevens verzamelen en uitzoeken waar eventuele problemen liggen en hoe deze kunnen worden opgelost.
Gezondheidszorg combineert het gebruik van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens en maakt gebruik van gegevensanalyses om snelle beslissingen te nemen. Evenzo gebruikt de detailhandel overvloedige hoeveelheden gegevens om te voldoen aan de steeds veranderende eisen van klanten. De informatie die detailhandelaren verzamelen en analyseren kan hen helpen trends te identificeren, producten aan te bevelen en de winst te vergroten.
Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.