Home-theater-designers
El món és cada vegada més basat en dades, amb infinitat de dades disponibles per treballar. Grans empreses com Google i Microsoft utilitzen dades per prendre decisions, però no són les úniques.
És important? Absolutament!
L’anàlisi de dades l’utilitzen petites empreses, empreses minoristes, en medicina i fins i tot en el món de l’esport. És un llenguatge universal i més important que mai. Sembla un concepte avançat, però l’anàlisi de dades és només algunes idees posades en pràctica.
Què és l'anàlisi de dades?
L’anàlisi de dades és el procés d’avaluació de dades mitjançant eines analítiques o estadístiques per descobrir informació útil. Algunes d’aquestes eines són llenguatges de programació com R o Python. Microsoft Excel també és popular al món de l’anàlisi de dades .
Un cop es recopilen i s’ordenen les dades mitjançant aquestes eines, els resultats s’interpreten per prendre decisions. Els resultats finals es poden publicar com a resum o com a visuals, com ara un gràfic o un gràfic.
Es coneix com a procés de presentació de dades en forma visual visualització de dades . Les eines de visualització de dades faciliten la feina. Programes com Tableau o Microsoft Power BI us ofereixen moltes imatges que poden donar vida a les dades.
Hi ha diversos mètodes d’anàlisi de dades que inclouen mineria de dades, anàlisi de text i intel·ligència empresarial.
Com es realitza l'anàlisi de dades?
Crèdit de la imatge: Faithie / Depositphotos
L’anàlisi de dades és un tema important i pot incloure alguns d’aquests passos:
- Objectius definitius: Comenceu per esbossar alguns objectius clarament definits. Per obtenir els millors resultats de les dades, els objectius haurien de ser clars.
- Preguntes: Esbrineu les preguntes que voleu que responguin amb les dades. Per exemple, els cotxes esportius vermells pateixen accidents més sovint que altres? Esbrineu quines eines d’anàlisi de dades obtindran el millor resultat per a la vostra pregunta.
- Recopilació de dades: Recopileu dades que siguin útils per respondre a les preguntes. En aquest exemple, es poden recopilar dades de diverses fonts, com ara informes d’accidents de DMV o de la policia, reclamacions d’assegurança i detalls d’hospitalització.
- Fregat de dades: Les dades en brut es poden recopilar en diversos formats diferents, amb molts valors brossa i desordres. Les dades es netegen i es converteixen perquè les eines d’anàlisi de dades puguin importar-les. No és un pas glamurós, però és molt important.
- Anàlisi de dades: Importeu aquestes noves dades netes a les eines d’anàlisi de dades. Aquestes eines us permeten explorar les dades, trobar patrons i respondre a preguntes de què passa? Aquest és el benefici, aquí és on trobareu resultats.
- Extreure conclusions i fer prediccions: Traieu conclusions a partir de les vostres dades. Aquestes conclusions es poden resumir en un informe, visual o ambdues, per obtenir els resultats adequats.
Aprofundim una mica més en alguns conceptes utilitzats en l'anàlisi de dades.
Mineria de dades
Crèdit de la imatge: Philippe Put / Flickr
com inserir una línia horitzontal a la paraula
La mineria de dades és un mètode d’anàlisi de dades per descobrir patrons en grans conjunts de dades mitjançant estadístiques, intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic. L’objectiu és convertir les dades en decisions empresarials.
Què podeu fer amb la mineria de dades? Podeu processar grans quantitats de dades per identificar valors atípics i excloure'ls de la presa de decisions. Les empreses poden aprendre hàbits de compra dels clients o utilitzar el clúster per trobar grups desconeguts fins ara a les dades.
Si utilitzeu el correu electrònic, veureu un altre exemple de mineria de dades per ordenar la vostra bústia de correu. Les aplicacions de correu electrònic com l'Outlook o Gmail l'utilitzen per classificar els vostres correus electrònics com a 'correu brossa' o 'no brossa'.
Anàlisi de text
Crèdit de la imatge: Marc_Smith / Flickr
Les dades no només es limiten a números, sinó que la informació també pot provenir de la informació de text.
L’anàlisi de text és el procés de trobar informació útil a partir del text. Ho feu processant text en brut, fent-lo llegible mitjançant eines d’anàlisi de dades i trobant resultats i patrons. Això també es coneix com mineria de text.
Excel fa una gran feina amb això. Excel té moltes fórmules per treballar amb text que us poden estalviar temps quan aneu a treballar amb les dades.
La mineria de text també pot recopilar informació del web, una base de dades o un sistema de fitxers. Què podeu fer amb aquesta informació de text? Podeu importar adreces de correu electrònic i números de telèfon per trobar patrons. Fins i tot podeu trobar freqüències de paraules en un document.
Intel · ligència de negocis
Crèdit de la imatge: FutUndBeidl / Flickr
La intel·ligència empresarial transforma les dades en intel·ligència que s’utilitza per prendre decisions empresarials. Es pot utilitzar en la presa de decisions estratègiques i tàctiques d'una organització. Ofereix a les empreses una manera d’examinar les tendències de les dades recopilades i obtenir-ne informació.
La intel·ligència empresarial s’utilitza per fer moltes coses:
- Pren decisions sobre la ubicació i el preu dels productes
- Identificar nous mercats per al producte
- Creeu pressupostos i previsions que guanyin més diners
- Utilitzeu eines visuals com ara mapes de calor, taules dinàmiques i mapes geogràfics per trobar la demanda d’un determinat producte
Visualització de dades
Crèdit de la imatge: pressmaster / Depositphotos
La visualització de dades és la representació visual de dades. En lloc de presentar dades en taules o bases de dades, les presenteu en gràfics i gràfics. Fa que les dades complexes siguin més comprensibles, per no dir més fàcils de veure.
Les aplicacions que utilitzeu generen quantitats creixents de dades (també coneguda com a 'Internet de les coses'). La quantitat de dades (coneguda com a 'big data') és força massiu. La visualització de dades pot convertir milions de punts de dades en visuals simples que faciliten la seva comprensió.
Hi ha diverses maneres de visualitzar les dades:
- Utilitzar una eina de visualització de dades com Tableau o Microsoft Power BI
- Gràfics i gràfics estàndard d'Excel
- Gràfics interactius d'Excel
- Per al web, una eina com D3.js creada amb JavaScript
El visualització de conjunts de dades de Google és un gran exemple de com el big data pot orientar visualment la presa de decisions.
Anàlisi de dades en revisió
L’anàlisi de dades s’utilitza per avaluar dades amb eines estadístiques per descobrir informació útil. S'utilitzen diversos mètodes que inclouen mineria de dades, anàlisi de text, intel·ligència empresarial, combinació de conjunts de dades i visualització de dades.
L’eina Power Query de Microsoft Excel és especialment útil per a l’anàlisi de dades. Si voleu familiaritzar-vos-hi, llegiu la nostra guia per crear el vostre primer script de Microsoft Power Query.
Compartir Compartir Tweet Correu electrònic Com accedir al nivell de bombolla integrat de Google a AndroidSi mai heu necessitat assegurar-vos que hi hagi alguna cosa al mateix nivell, podeu obtenir un nivell de bombolla al telèfon en qüestió de segons.
Llegiu a continuació Temes relacionats- Tecnologia explicada
- Programació
- Dades massives
- Anàlisi de dades
Anthony Grant és un escriptor independent que cobreix programació i programari. És un especialista en informàtica dedicat a la programació, Excel, programari i tecnologia.
envieu una sol·licitud de "no fer un seguiment" amb el trànsit de navegacióMés d'Anthony Grant
Subscriu-te al nostre butlletí
Uniu-vos al nostre butlletí per obtenir consells tècnics, ressenyes, llibres electrònics gratuïts i ofertes exclusives.
Feu clic aquí per subscriure-us