Analiza datelor este studiul exhaustiv al unui set de informații al cărui obiectiv este obținerea de concluzii care să permită unei companii sau entități să ia o decizie.
Adică ne referim la examinarea și interpretarea unei baze de date. Aceasta, pentru a ajunge la rezolvarea unei probleme sau întrebări.
În timpul acestei analize, datele pot fi tranzacționate, de exemplu, pentru a obține indicatori statistici.
Trebuie remarcat faptul că acesta este un proces de știință a datelor care are loc după colectarea informațiilor.
Adică, această analiză include toate instrumentele pe care le putem folosi pentru a studia o bază de date, inclusiv vizuale, cum ar fi histograma, diagrama de bare, diagrama circulară, printre altele.
Tipuri de analiză a datelor
Analiza datelor poate fi de două tipuri:
- Cantitativ: Informațiile sunt numerice din care pot fi compilate statistici exacte. De exemplu, notele obținute de elevii unei clase în ultimul semestru.
- Calitativ: Este o informație obținută dintr-o bază de date prezentată de obicei sub formă textuală. De exemplu, un grup țintă în care participanților li s-a cerut părerea despre un produs nou.
Instrumente de analiză a datelor
Pentru analiza datelor există diferite instrumente care provin din domenii de studiu precum statistici, econometrie sau matematică.
Astfel, de exemplu, am putea folosi metrici statistici precum media, deviația standard sau mediana pentru a obține informații despre comportamentul unei variabile. La rândul său, econometria ne oferă instrumente de bază, cum ar fi analiza de regresie. Pe această linie, putem folosi și grafică care oferă informații vizuale. De exemplu, dintr-o histogramă.
Totuși, merită menționat faptul că analiza datelor nu este lipsită de limitările sale. Acest lucru, deoarece există variabile dificil de cuantificat cu precizie. De aceea, în analiza datelor este comun să se vorbească în termeni de probabilitate.
Utilitatea analizei datelor
Analiza datelor poate avea aplicații diferite, atât pentru companii, cât și pentru organizații de stat sau cele cu obiective non-profit. De exemplu, o entitate care încearcă să reducă malnutriția copiilor într-o țară va evalua constant ratele de anemie ale copiilor într-o anumită gamă de vârstă.
De asemenea, o companie poate analiza datele de satisfacție prezentate de clienții săi. Acest lucru, după ce a efectuat un sondaj al tuturor persoanelor care și-au angajat serviciile în luna precedentă. În acest fel, puteți lua decizii pentru strategia dvs. de afaceri.
Analiza datelor devine relevantă pe vremea Big Data, care sunt seturi de date atât de mari încât depășesc capacitatea aplicațiilor tradiționale de calculator de a le trata într-un timp rezonabil.
Astăzi, companiile pot avea baze de date uriașe, de exemplu, atunci când creează aplicații unde pot accesa toți clienții și publicul țintă.
