Ogni giorno le aziende producono e archiviano enormi quantità di dati, ma cosa succede dopo? I dati possono aiutare a raccogliere informazioni utili e preziose su abbonati, reti di clienti e aziende. Il problema non è sempre una carenza nella quantità di dati disponibili; piuttosto, il problema è che non è chiaro come elaborare e utilizzare esattamente i dati. L'analisi dei dati, proprio come qualsiasi altro campo scientifico, è un processo metodico suddiviso in fasi. In ogni fase, sono richiesti un diverso insieme di abilità e conoscenze di base. Tuttavia, per ottenere informazioni rilevanti, è necessario avere una comprensione completa del processo. In questa guida illustreremo i passaggi principali del processo di analisi qualitativa dei dati e del ciclo di vita dei dati.
I dati possono anche aiutare le aziende a trovare nuovi potenziali clienti, segmenti di marketing, processi di flusso di lavoro e molte altre cose, soprattutto se collegati a software di analisi. Quando si tratta di sviluppare risultati in grado di resistere a un attento esame, avere una struttura di base è molto utile. E questa potrebbe essere la struttura di base di cui hai bisogno.
Che cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è il processo di pulizia, modifica ed elaborazione dei dati grezzi al fine di ottenere informazioni utili e pertinenti. Queste informazioni aiutano le aziende a prendere decisioni aziendali critiche e intelligenti. La tecnica contribuisce alla mitigazione dei rischi che sono intrinsecamente associati al processo decisionale perché fornisce informazioni e statistiche utili e importanti. Questi in genere si presentano sotto forma di grafici, grafici, foto e tabelle.
Il concetto di "big data" è quello che emerge frequentemente durante le conversazioni relative all'analisi dei dati. La conversione di grandi quantità di dati in informazioni utili si basa fortemente sull'analisi e sul processo dei dati.
Che cos'è un processo di analisi dei dati?
Il processo di analisi dei dati è il processo di studio e analisi dei dati al fine di riconoscere le tendenze dei dati o per arrivare a decisioni aziendali. Il processo di analisi dei dati utilizza un'ampia varietà di metodi, processi e tecnologie. Inoltre, l'analisi dei dati è un passaggio molto importante sia per comprendere come sta andando un'azienda sia per identificare potenziali miglioramenti a tale performance che possono portare a un aumento della redditività.
Quando si esegue l'analisi dei dati attraverso il processo, è necessario passare attraverso diverse fasi. Questi includono la formulazione della dichiarazione del problema per il progetto; raccogliere dati da una varietà di fonti; pulirlo; eseguire analisi esplorative dei dati; identificare e rimuovere i valori anomali; convertendolo in rappresentazioni visive come diagrammi e grafici; applicare analisi statistiche; e costruire modelli di machine learning.
Fasi del processo di analisi dei dati
Il processo di analisi dei dati è l'insieme di passaggi che è necessario completare per comprendere e dare un senso logico ai dati disponibili. Normalmente, è facile dire e capire quale parte dell'analisi dei dati è più importante. Ogni passaggio, tuttavia, è importante quanto il successivo per assicurarsi di valutare correttamente i dati e che i risultati siano utili e possano essere messi in atto. Esaminiamo i passaggi di base che costituiscono il flusso complessivo di un processo di analisi dei dati.
# 1. Capire il business
Per il business, abbiamo bisogno di avere solide conoscenze e un'idea completa delle sue attività. Quali decisioni prenderà, quali dati analizzerà e per quale scopo? Molte persone credono che la disponibilità del set di dati sia sufficiente per analizzare qualsiasi tipo di pattern, ma questo non è corretto; per quanto ne sappiamo, non esiste un unico set di dati progettato per l'analisi dei dati. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è consentire a queste domande di definire i set di dati stessi.
#2.Definire la domanda
La definizione del tuo obiettivo è la cosa successiva nei passaggi di qualsiasi processo di analisi dei dati. Questo è indicato come la "dichiarazione del problema" nel gergo dell'analisi dei dati.
Stabilire i tuoi obiettivi implica formulare un'ipotesi e ideare una strategia per testarla. Chiedersi "a quale tipo di problema aziendale sto cercando di fornire una soluzione?" è un buon punto di partenza. Quindi, decidi il tuo obiettivo rispondendo a questa domanda. Questo può sembrare un compito semplice, ma può essere più difficile di quanto sembri. Il management della tua azienda, ad esempio, chiederebbe: "Perché stiamo perdendo clienti?" e "Cosa sta succedendo alla nostra base di clienti?" Tuttavia, queste domande non arrivano alla radice del problema è una possibilità. Il ruolo di un analista di dati è comprendere l'azienda e i suoi obiettivi al punto da poter formulare il problema nel modo più efficace.
#3. Raccolta dati
La prossima è la fase di raccolta dei dati. Qui è dove ottieni informazioni specifiche sulle informazioni che dovrai raccogliere per fornire una risposta alle tue domande. Esistono molti modi diversi per raccogliere e combinare i dati una volta identificato il tuo obiettivo. Indipendentemente da ciò, è essenziale capire di quali dati hai bisogno. Per cominciare, controlla se la tua azienda ha già i dati di cui hai bisogno. Tali possono essere numeri di vendita, recensioni dei clienti o risultati di sondaggi di altri dipendenti precedenti.
Ora puoi pensare e valutare se hai già tutto ciò di cui hai bisogno o se dovrai cercarlo altrove. In alternativa, puoi scegliere di intraprendere un esperimento o un altro sondaggio se quest'ultimo è il caso. Qualunque sia il metodo che scegli, lo scopo finale di questa fase è avere un'idea o una valutazione completa, completa e completa del problema che stai cercando di affrontare.
#4. Pulizia dei dati
La fase successiva consiste nel preparare i dati per l'analisi dopo averli raccolti. Hai fatto un ottimo lavoro raccogliendo dati da molte fonti e combinandoli. Tuttavia, non è ancora il momento di indossare gli abiti da lavoro e iniziare. La ragione di ciò è che i dati grezzi sono raramente utili nella loro forma attuale. È comune trovare errori, come valori mancanti, in esso. Anche gli errori più semplici possono influenzare i tuoi risultati, anche se sembrano innocui.
In questa sezione, trascorrerai un po' di tempo per assicurarti che i dati siano in condizioni eccellenti. Con il termine “pulizia dei dati” si intende l'atto di identificare e correggere eventuali dati errati o ridondanti, nonché di verificare eventuali discrepanze od omissioni. Alcuni esempi includono la rimozione di spazi non necessari tra lettere o simboli e la rimozione di eventuali duplicazioni.
Questa è una fase critica, poiché la qualità dei tuoi dati determinerà in definitiva la correttezza della tua ricerca.
#5. Analizzare i dati
La fase successiva dei passaggi del processo di analisi dei dati consiste nell'analizzare i dati dopo averli ripuliti. Utilizzando una varietà di strumenti, inizierai il processo di slicing e dicing dei tuoi dati al fine di ottenere informazioni utili. Scoprirai modelli e connessioni in grandi quantità di dati utilizzando metodi e tecniche di analisi dei dati.
L'analisi dei dati dipende fondamentalmente dallo scopo del tuo progetto. Tuttavia, una vasta gamma di metodi è a tua disposizione. Alcuni dei tipi più comuni di analisi includono l'analisi univariata o bivariata, l'analisi di serie temporali e l'analisi di regressione. Ciò che conta di più è come usi i vari tipi, non le categorie stesse. Tutto dipende da cosa ti aspetti di imparare dall'esperienza.
#6. Interpretazione e condivisione dei risultati
Hai finito con la tua ricerca. Ora hai il tuo set unico di intuizioni. Dopo aver analizzato i tuoi dati, dovrai comunicare i tuoi risultati al pubblico o alle parti interessate della tua organizzazione. Piuttosto che fornire semplicemente i risultati grezzi del tuo studio, ciò richiede un'interpretazione e una presentazione in un modo comprensibile per un'ampia gamma di persone. Poiché presenterai regolarmente informazioni ai responsabili delle decisioni, è fondamentale che le conclusioni che trai siano chiarissime. Quindi, non è sufficiente avere rappresentazioni visivamente accattivanti in questo contesto. È imperativo presentare le tue scoperte a questi decisori e parti interessate in modo convincente e comprensibile se vuoi che vengano messe in pratica.
Per supportare le loro conclusioni, gli analisti di dati utilizzano report, dashboard e altre rappresentazioni interattive. Puoi costruire rappresentazioni visive selezionando i grafici e i grafici più appropriati in base alle tue interpretazioni e osservazioni. Inoltre, puoi utilizzare ciò che è noto come "racconto di dati" e trasformare i tuoi dati in una narrativa coinvolgente che puoi condividere con il tuo pubblico.
Il modo in cui interpreti e presenti i tuoi risultati spesso influenza la direzione che prende la tua azienda. La tua azienda potrebbe decidere di ristrutturare, introdurre un nuovo prodotto o addirittura chiudere un'intera divisione alla luce delle informazioni che fornisci. Ecco perché è fondamentale presentare tutti i fatti che hai ottenuto così come sono e non favorire o concentrarti su una parte. Una presentazione chiara e concisa delle tue scoperte mostrerà che le tue conclusioni si basano su fatti puri e sono scientificamente valide. È anche fondamentale evidenziare eventuali lacune o interpretazioni di dati che devono essere chiarite.
#7. Accetta i tuoi difetti
Accettare gli errori è l'ultimo passaggio nell'analisi dei dati. Poiché l'analisi dei dati è difficile da prevedere, non esistono due progetti uguali. L'ordinamento dei dati può portare a nuove domande. Potrebbe essere necessario ricominciare da capo. Un'indagine per saperne di più potrebbe far emergere nuovi fatti. La tua analisi principale potrebbe essere sbagliata o darti un'idea sbagliata. E tutto ciò potrebbe essere dovuto a problemi con dati o processi.
Non lasciare che le delusioni ti scoraggino. È molto importante trovare gli errori e correggerli. L'analisi dei dati non sarebbe così interessante se fosse facile. Gli errori sono destinati ad accadere, ma impara da loro. Questo è fondamentalmente il modo in cui passi dall'essere un competente analista dati a uno eccezionale.
Processo di analisi qualitativa dei dati
Il processo di analisi qualitativa dei dati è semplicemente l'atto di raccogliere, organizzare e interpretare i dati qualitativi al fine di ottenere una comprensione di ciò che tali dati rappresentano.
I dati detti qualitativi non sono numerici e non sono organizzati in alcun modo particolare. Il tipo più comune di dati qualitativi è il testo e potrebbe contenere risposte aperte a domande di sondaggi o interviste agli utenti. Nel frattempo, i dati qualitativi possono includere anche audio, fotografie, e video.
L'input dei feedback dei clienti è spesso soggetto ad analisi qualitative dei dati nelle aziende. E all'interno dei confini di questa discussione, il termine "dati qualitativi" si riferisce spesso ai dati testuali che provengono da fonti come testimonianze, reclami, messaggi di chat, incontri con centri di supporto, interviste con i clienti, note di casi o commenti sui social media.
Metodi di un processo di analisi qualitativa dei dati?
A seconda dei tuoi obiettivi di studio individuali e dei dati che hai raccolto, puoi scegliere tra una gamma di approcci di analisi dei dati una volta ottenute e archiviate le informazioni. I seguenti sono i metodi più comuni tra cui puoi scegliere:
- Analisi del contenuto
- Analisi narrativa
- Analisi del discorso
- Analisi tematica
- Teoria fondata
Passaggi per il processo di analisi dei dati qualitativi
Ci sono cinque passaggi fondamentali per il processo di analisi qualitativa dei dati;
# 1. Raccogliere dati qualitativi e condurre ricerche
La raccolta dei dati è il primo passo ricerca qualitativa. La raccolta dei dati è solo l'atto di raccogliere tutti i tuoi dati in preparazione per l'analisi. Una circostanza comune è quando qualitativo è distribuito a un numero di fonti
#2. Connetti e organizza i tuoi dati qualitativi
Completando il primo passaggio, ora hai tutti i dati qualitativi di cui hai bisogno. Tuttavia, c'è ancora un problema e quel problema è la strutturazione dei dati. I dati non sono strutturati. È necessario raccogliere tutti i feedback in un unico luogo prima che possano essere esaminati e attribuiti a qualsiasi tipo di valore.
Sarai in grado di riassumere e prendere decisioni basate su questi dati più rapidamente se sono tutti in un unico posto e valutati in modo coerente in tutto.
#3. Codificare i risultati della ricerca qualitativa
Tutti i tuoi dati di feedback sono ora in un unico punto. Il tuo foglio di calcolo, CAQDAS, repository di feedback o strumento di analisi dei feedback che puoi utilizzare per archiviare e analizzare i feedback. Come ulteriore passaggio, dopo aver fornito il tuo feedback, dovrai codificarlo in modo da estrarre informazioni utili.
La codifica è l'atto di etichettare e organizzare i dati in modo tale da poter trovare i temi all'interno dei dati e le relazioni tra questi temi. La maggior parte di questa procedura può essere automatizzata e completata per te se utilizzi uno strumento di analisi del feedback.
#4. Analizza i tuoi dati
L'analisi dei tuoi dati ti porterà a nuove informazioni. Questa sezione è il punto in cui inizi ad affrontare e rispondere alle domande di ricerca che hai.
Ha a che fare con la comprensione dei dati. E si tratta di vagliare i codici e trovare connessioni significative tra di loro. È anche importante assicurarsi che ogni intuizione sia diversa e supportata da prove sufficienti.
Lo studio include la determinazione del grado in cui ciascun codice si collega a vari dati demografici e profili dei clienti, nonché la determinazione se questi punti dati sono collegati o meno in alcun modo.
#5. Descrivi i tuoi risultati in un rapporto
Raccontare la storia è la fase finale nella valutazione dei dati qualitativi. È ora di concentrarsi sul raccontare la storia al tuo pubblico ora che i tuoi codici sono completi.
Le parti interessate devono avere una chiara comprensione dello studio qualitativo, dei risultati e delle intuizioni prima di poter elaborare una linea d'azione pertinente.
Conclusione
Un elemento significativo di ciò che la maggior parte dei ricercatori attraversa è l'ordinamento dei dati. Tuttavia, l'odierna era dell'informazione sta mettendo anche il ricercatore più diligente a confrontarsi costantemente con un assalto di dati che travolge tutti gli sforzi.
Un processo di analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale nel ridurre queste informazioni in una forma più accurata e pertinente. Rende più facile per i ricercatori svolgere i propri compiti.
Il processo di analisi dei dati fornisce inoltre agli accademici sia dati migliori che mezzi migliori per esaminare e studiare questi dati
Domande frequenti sul processo di analisi dei dati
Qual è il ciclo di vita dell'analisi dei dati?
- Specifica dei requisiti dei dati
- Raccolta Dati
- Elaborazione dati
- Pulizia dei dati
- Analisi dei dati
- Comunicazione
Quali sono i tipi di metodi di analisi dei dati?
- Cluster analysis 2. Analisi di coorte 3. Analisi di regressione
4. Analisi fattoriale 5. Reti neurali 6. Data mining
7. Analisi del testo 8. Analisi delle serie storiche 9. Alberi decisionali
10. Analisi congiunta
Quali sono gli esempi di strumenti utilizzati nel processo di analisi dei dati?
- Microsoft PowerBI.
- SAP BusinessObjects.
- Senso.
- TIBCO Spotfire.
- Punto di pensiero.
- Qlik.
- SASBusiness Intelligence.
- Tavolo.
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