מה זה נתונים אנליטיים?
ניתוח נתונים הוא המדע של ניתוח נתונים גולמיים על מנת להסיק מסקנות לגבי אותו מידע. רבות מהטכניקות והתהליכים של ניתוח נתונים הוסבו אוטומטית לתהליכים מכניים ואלגוריתמים העובדים על נתונים גולמיים למאכל אדם.
טכניקות ניתוח נתונים יכולות לחשוף מגמות ומדדים שאחרים יאבדו במוני המידע. לאחר מכן ניתן להשתמש במידע זה כדי לייעל את התהליכים להגדלת היעילות הכוללת של עסק או מערכת.
הבנת נתונים אנליטיים
ניתוח נתונים הוא מונח רחב המקיף סוגים רבים ומגוונים של ניתוח נתונים. כל סוג של מידע יכול להיות נתון לטכניקות ניתוח נתונים כדי לקבל תובנה שניתן להשתמש בהן לשיפור דברים.
לדוגמה, חברות ייצור מתעדות לרוב את זמן ההפעלה, השבתה ותור העבודה עבור מכונות שונות ואז מנתחות את הנתונים כדי לתכנן טוב יותר את עומסי העבודה כך שהמכונות יפעלו קרוב יותר ליכולת השיא.
ניתוח נתונים יכול לעשות הרבה יותר מאשר להצביע על צווארי בקבוק בייצור. חברות המשחקים משתמשות בניתוח נתונים כדי לקבוע לוחות זמנים לתגמול לשחקנים המשאירים את רוב השחקנים פעילים במשחק. חברות תוכן משתמשות ברבות מאותן ניתוח נתונים כדי להמשיך ללחוץ, לצפות או לארגן מחדש תוכן כדי לקבל תצוגה אחרת או קליק אחר.
התהליך המעורב בניתוח נתונים כולל כמה שלבים שונים:
- השלב הראשון הוא לקבוע את דרישות הנתונים או את אופן קיבוץ הנתונים. ניתן להפריד בין נתונים לפי גיל, דמוגרפיה, הכנסה ומין. ערכי נתונים עשויים להיות מספריים או להיות מחולקים לפי קטגוריות. השלב השני בניתוח נתונים הוא תהליך איסוףם. ניתן לעשות זאת באמצעות מגוון מקורות כמו מחשבים, מקורות מקוונים, מצלמות, מקורות סביבתיים או באמצעות כוח אדם. ברגע שהנתונים נאספים, יש לארגן אותם כך שניתן יהיה לנתח אותם. ארגון עשוי להתקיים בגיליון אלקטרוני או צורה אחרת של תוכנה שיכולה לקחת נתונים סטטיסטיים. הנתונים מנקים לפני הניתוח. פירוש הדבר שהוא מקרצף ובודק כדי להבטיח שאין כפילות או שגיאות, וכי הוא אינו שלם. שלב זה עוזר לתקן שגיאות לפני שהוא עובר לניתוח נתונים.
Takeaways מפתח
- ניתוח נתונים הוא המדע של ניתוח נתונים גולמיים על מנת להסיק מסקנות לגבי אותו מידע. הטכניקות והתהליכים של ניתוח נתונים הוסבו אוטומטית לתהליכים מכניים ואלגוריתמים העובדים על נתונים גולמיים למאכל אדם. ניתוח נתונים עוזר לעסק לייעל את ביצועיו.
מדוע ענייני נתונים אנליטיים
ניתוח נתונים הוא חשוב מכיוון שהוא מסייע לעסקים לייעל את הביצועים שלהם. הטמעתו במודל העסקי פירושה שחברות יכולות לסייע בהפחתת עלויות על ידי זיהוי דרכים יעילות יותר לניהול עסקים ואגירת כמויות גדולות של נתונים.
חברה יכולה גם להשתמש בניתוח נתונים כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ולסייע בניתוח מגמות וסיפוק לקוחות, שיכולות להוביל למוצרים ושירותים חדשים - וטובים יותר.
סוגי נתונים אנליטיים
ניתוח נתונים מחולק לארבעה סוגים בסיסיים.
- ניתוחים תיאוריים מתארים את מה שקרה בפרק זמן נתון. האם מספר הצפיות עלה? האם המכירות חזקות יותר מהחודש מאשר אחרון? ניתוח אבחוני מתמקד יותר בסיבה מדוע קרה משהו. זה כרוך בכניסות נתונים מגוונות יותר וקצת מהשערות. האם מזג האוויר השפיע על מכירות הבירה? האם הקמפיין השיווקי האחרון השפיע על מכירות? ניתוח חזוי עובר למה שעשוי לקרות בטווח הקרוב. מה קרה למכירות בפעם האחרונה שהיה לנו קיץ חם? כמה דגמי מזג אוויר צופים קיץ חם השנה? ניתוחים מרשמים מציעים דרך פעולה. אם הסבירות לקיץ חם נמדדת כממוצע של חמשת דגמי מזג האוויר הללו היא מעל 58%, עלינו להוסיף משמרת ערב למבשלת הבירה ולשכור מיכל נוסף להגדלת התפוקה.
ניתוח נתונים תומך במערכות בקרת איכות רבות בעולם הפיננסי, כולל תוכנית Six Sigma הפופולרית. אם אתה לא מודד כראוי משהו - בין אם זה המשקל שלך או מספר הפגמים למיליון בקו ייצור - כמעט בלתי אפשרי לייעל אותו.
שיקולים מיוחדים: מי משתמש בנתוני אנליטיקס?
חלק מהמגזרים שאימצו את השימוש בניתוח נתונים כוללים את ענף הנסיעות והאירוח, שם התפניות יכולות להיות מהירות. ענף זה יכול לאסוף נתוני לקוחות ולגלות היכן הבעיות, אם קיימות, שוכנות ואיך לתקן אותן.
שירותי בריאות משלבים שימוש בכמויות גבוהות של נתונים מובנים ולא מובנים ומשתמשים בניתוח נתונים לקבלת החלטות מהירות. באופן דומה, תעשיית הקמעונאות משתמשת בכמויות גדולות של נתונים כדי לעמוד בדרישות המשתנות של הקונים. קמעונאי המידע אוסף ומנתח יכול לעזור להם לזהות מגמות, להמליץ על מוצרים ולהגדיל רווחים.
