Apakah Analisis Data dan Mengapa Penting?

Apakah Analisis Data dan Mengapa Penting?

Dunia semakin banyak didorong oleh data, dengan jumlah data yang banyak untuk digunakan. Syarikat besar seperti Google dan Microsoft menggunakan data untuk membuat keputusan, tetapi bukan satu-satunya syarikat.





Adakah ia penting? Tentunya!



Analisis data digunakan oleh perniagaan kecil, syarikat runcit, dalam bidang perubatan, dan bahkan dalam dunia sukan. Ini bahasa sejagat dan lebih penting daripada sebelumnya. Sepertinya konsep yang maju tetapi analisis data sebenarnya hanya beberapa idea yang dipraktikkan.





Apa itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses menilai data menggunakan alat analisis atau statistik untuk mencari maklumat yang berguna. Sebilangan alat ini adalah bahasa pengaturcaraan seperti R atau Python. Microsoft Excel juga terkenal di dunia analisis data .

Setelah data dikumpulkan dan disusun menggunakan alat ini, hasilnya ditafsirkan untuk membuat keputusan. Hasil akhirnya dapat disampaikan sebagai ringkasan, atau sebagai visual seperti carta atau grafik.



Proses penyampaian data dalam bentuk visual dikenali sebagai visualisasi data . Alat visualisasi data menjadikan pekerjaan lebih mudah. Program seperti Tableau atau Microsoft Power BI memberi anda banyak visual yang dapat menghidupkan data.

Terdapat beberapa kaedah analisis data termasuk perlombongan data, analisis teks, dan kecerdasan perniagaan.



Bagaimana Analisis Data Dilakukan?

Kredit Gambar: Faithie / Depositphotos

Analisis data adalah subjek yang besar dan boleh merangkumi beberapa langkah berikut:



  • Menentukan Objektif: Mulakan dengan menggariskan beberapa objektif yang jelas. Untuk mendapatkan hasil terbaik dari data, objektifnya harus jelas.
  • Mengemukakan Soalan: Cari soalan yang anda ingin dijawab oleh data. Sebagai contoh, adakah kereta sukan merah mengalami kemalangan lebih kerap daripada yang lain? Cari tahu alat analisis data mana yang akan mendapat hasil terbaik untuk soalan anda.
  • Pengumpulan data: Kumpulkan data yang berguna untuk menjawab soalan. Dalam contoh ini, data mungkin dikumpulkan dari pelbagai sumber seperti laporan kemalangan DMV atau polis, tuntutan insurans dan perincian kemasukan ke hospital.
  • Penyental Data: Data mentah dapat dikumpulkan dalam beberapa format yang berbeza, dengan banyak nilai sampah dan kekacauan. Data dibersihkan dan ditukar sehingga alat analisis data dapat mengimportnya. Ini bukan langkah glamor tetapi sangat penting.
  • Analisis data: Import data bersih baru ini ke dalam alat analisis data. Alat ini membolehkan anda meneroka data, mencari corak, dan menjawab soalan bagaimana-jika. Inilah hasilnya, di sinilah anda mendapat hasil!
  • Membuat Kesimpulan dan Membuat Ramalan: Buat kesimpulan dari data anda. Kesimpulan ini dapat diringkaskan dalam laporan, visual, atau keduanya untuk mendapatkan hasil yang tepat.

Mari gali sedikit lebih mendalam mengenai beberapa konsep yang digunakan dalam analisis data.

Perlombongan Data

Kredit Gambar: Philippe Put / Flickr

untuk apa raspberry pi digunakan

Perlombongan data adalah kaedah analisis data untuk mencari corak dalam kumpulan data besar menggunakan statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk mengubah data menjadi keputusan perniagaan.

Apa yang boleh anda lakukan dengan perlombongan data? Anda boleh memproses sejumlah besar data untuk mengenal pasti penyekat dan mengecualikannya dari membuat keputusan. Perniagaan dapat mempelajari kebiasaan pembelian pelanggan, atau menggunakan pengelompokan untuk mencari kumpulan yang sebelumnya tidak diketahui dalam data.

Sekiranya anda menggunakan e-mel, anda akan melihat contoh lain dari perlombongan data untuk menyusun peti mel anda. Aplikasi e-mel seperti Outlook atau Gmail menggunakannya untuk mengkategorikan e-mel anda sebagai 'spam' atau 'bukan spam'.

Analisis Teks

Kredit Gambar: Marc_Smith / Flickr

Data tidak hanya terbatas pada angka, maklumat juga dapat berasal dari maklumat teks.

Analisis teks adalah proses mencari maklumat berguna dari teks. Anda melakukannya dengan memproses teks mentah, membuatnya dapat dibaca oleh alat analisis data, dan mencari hasil dan corak. Ini juga dikenali sebagai perlombongan teks.

Excel melakukan kerja yang baik dengan ini. Excel mempunyai banyak formula untuk bekerja dengan teks yang dapat menjimatkan masa anda pergi bekerja dengan data.

Perlombongan teks juga dapat mengumpulkan maklumat dari web, pangkalan data atau sistem fail. Apa yang boleh anda lakukan dengan maklumat teks ini? Anda boleh mengimport alamat e-mel dan nombor telefon untuk mencari corak. Anda bahkan dapat mencari kekerapan kata dalam dokumen.

Kepintaran Perniagaan

Kredit Gambar: FutUndBeidl / Flickr

Kepintaran perniagaan mengubah data menjadi kecerdasan yang digunakan untuk membuat keputusan perniagaan. Ini dapat digunakan dalam pembuatan keputusan strategi dan taktikal organisasi. Ini menawarkan cara bagi syarikat untuk mengkaji trend dari data yang dikumpulkan dan mendapatkan pandangan darinya.

Kepintaran perniagaan digunakan untuk melakukan banyak perkara:

  • Buat keputusan mengenai penempatan dan harga produk
  • Kenal pasti pasaran baru untuk produk
  • Buat belanjawan dan ramalan yang menghasilkan lebih banyak wang
  • Gunakan alat visual seperti peta panas, jadual pangsi, dan pemetaan geografi untuk mencari permintaan untuk produk tertentu

Visualisasi Data

Kredit Gambar: pressmaster / Depositphotos

Visualisasi data adalah representasi visual data. Daripada membentangkan data dalam jadual atau pangkalan data, anda memaparkannya dalam carta dan grafik. Ini menjadikan data kompleks lebih mudah difahami, apatah lagi lebih mudah dilihat.

Jumlah data yang semakin banyak dihasilkan oleh aplikasi yang anda gunakan (Juga dikenali sebagai 'Internet of Things'). Jumlah data (disebut sebagai 'data besar') cukup besar. Visualisasi data dapat mengubah jutaan titik data menjadi visual sederhana yang memudahkan untuk difahami.

Terdapat pelbagai cara untuk memvisualisasikan data:

  • Menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau Microsoft Power BI
  • Grafik dan carta Excel standard
  • Grafik Excel Interaktif
  • Untuk web, alat seperti D3.js dibina menggunakan JavaScript

The visualisasi set data Google adalah contoh hebat bagaimana data besar dapat memandu pembuatan keputusan secara visual.

Analisis Data dalam Kajian

Analisis data digunakan untuk menilai data dengan alat statistik untuk mencari maklumat yang berguna. Pelbagai kaedah digunakan termasuk perlombongan data, analisis teks, kecerdasan perniagaan, menggabungkan set data, dan visualisasi data.

Alat Kuasa Kuasa di Microsoft Excel sangat berguna untuk analisis data. Sekiranya anda ingin membiasakannya, baca panduan kami untuk membuat skrip Microsoft Power Query pertama anda.

Berkongsi Berkongsi Tweet E-mel Cara Mengakses Tahap Buih Buatan Google pada Android

Sekiranya anda perlu memastikan sesuatu berada dalam keadaan darurat, kini anda dapat memperoleh tahap gelembung di telefon anda dalam beberapa saat.

Baca Seterusnya Topik-topik yang berkaitan
  • Teknologi Dijelaskan
  • Pengaturcaraan
  • Data besar
  • Analisis data
Mengenai Pengarang Geran Anthony(40 Artikel Diterbitkan)

Anthony Grant adalah penulis bebas yang merangkumi Pengaturcaraan dan Perisian. Dia pakar Sains Komputer dalam bidang pengaturcaraan, Excel, perisian dan teknologi.

cara membuka kunci cakera keras luaran
Lagi Dari Anthony Grant

Langgan buletin kami

Sertailah buletin kami untuk mendapatkan petua, ulasan, ebook percuma, dan tawaran eksklusif!

Klik di sini untuk melanggan