ПРОЦЕС АНАЛІЗУ ДАНИХ: методи, процес і типи

Щодня компанії створюють і зберігають величезні обсяги даних, але що відбувається після цього? Дані можуть допомогти зібрати корисну та цінну інформацію про абонентів, клієнтські мережі, а також компанії. Проблема не завжди полягає в недостатній кількості доступних даних; скоріше проблема полягає в тому, що незрозуміло, як саме обробляти та використовувати дані. Аналіз даних, як і будь-яка інша наукова сфера, є методичним процесом, який розбивається на етапи. На кожному етапі потрібен різний набір умінь і базових знань. Однак, щоб отримати релевантну інформацію, необхідно мати всебічне розуміння процесу. У цьому посібнику ми пояснимо основні кроки процесу якісного аналізу даних і життєвий цикл даних.

Дані також можуть допомогти фірмам знайти перспективи для нових продуктів, маркетингові сегменти, робочі процеси та багато іншого, особливо якщо вони пов’язані з аналітичним програмним забезпеченням. Коли справа доходить до отримання результатів, які можуть витримати ретельний аналіз, мати фундаментальну структуру дуже корисно. І це може бути фундаментальна структура, яка вам потрібна.

Що таке аналіз даних?

Аналіз даних – це процес очищення, модифікації та обробки необроблених даних з метою отримання корисної, відповідної інформації. Ця інформація допомагає підприємствам приймати важливі та розумні бізнес-рішення. Ця техніка сприяє зменшенню ризиків, пов’язаних із прийняттям рішень, оскільки надає корисну та важливу інформацію та статистику. Зазвичай вони мають форму діаграм, графіків, фотографій і таблиць.

Поняття «великі дані» часто виникає під час розмов, пов’язаних з аналізом даних. Перетворення великих обсягів даних у корисну інформацію значною мірою залежить від аналізу та обробки даних.

Що таке процес аналізу даних?

Процес аналізу даних – це процес вивчення та аналізу даних, щоб розпізнати тенденції даних або прийняти бізнес-рішення. У процесі аналізу даних використовується широкий спектр методів, процесів і технологій. Крім того, аналіз даних є дуже важливим кроком як для розуміння того, як зараз працює бізнес, так і для визначення потенційних покращень цієї продуктивності, які можуть призвести до збільшення прибутку. 

Виконуючи аналіз даних через процес, необхідно пройти кілька етапів. До них відносяться формулювання проблеми проекту; збір даних із різноманітних джерел; очищення його; проведення дослідницького аналізу даних; виявлення та видалення викидів; перетворення його у візуальні представлення, такі як діаграми та графіки; застосування статистичного аналізу; і створення моделей машинного навчання.

Етапи процесу аналізу даних

Процес аналізу даних – це набір кроків, які потрібно виконати, щоб зрозуміти та надати логічний сенс наявним даним. Зазвичай легко визначити та з’ясувати, яка частина аналізу даних є найважливішою. Однак кожен крок так само важливий, як і наступний, щоб переконатися, що ви правильно оцінюєте дані та що результати корисні та їх можна застосувати. Давайте розглянемо основні кроки, які складають загальний потік процесу аналізу даних.

#1. Розуміння бізнесу

Для бізнесу ми повинні мати міцні знання і повне уявлення про його діяльність. Які рішення він прийматиме, які дані аналізуватиме та з якою метою? Багато людей вважають, що доступності набору даних достатньо для аналізу будь-якої моделі, але це невірно; Наскільки ми можемо судити, не існує єдиного набору даних, призначеного для аналізу даних. Все, що нам потрібно, це дозволити цим питанням визначати самі набори даних.

#2.Визначення питання

Визначення вашої мети є наступним етапом будь-якого процесу аналізу даних. На мові аналітики даних це називається «постановка проблеми».

Встановлення ваших цілей передбачає формулювання гіпотези та розробку стратегії її перевірки. Запитайте себе: «Яку бізнес-проблему я намагаюся вирішити?» це гарне місце для початку. Отже, визначте свою мету, відповівши на це запитання. Це може здатися простим завданням, але воно може бути складнішим, ніж здається. Керівництво вашої компанії, наприклад, запитає: «Чому ми втрачаємо клієнтів?» і «Що відбувається з нашою клієнтською базою?» Однак ці запитання не доходять до кореня проблеми. Роль аналітика даних полягає в тому, щоб зрозуміти бізнес і його цілі настільки, щоб вони могли сформулювати проблему найбільш ефективним способом.

#3. Збір даних

Далі йде етап збору даних. Тут ви дізнаєтесь про інформацію, яку вам потрібно буде зібрати, щоб надати відповідь на свої запитання. Існує багато різних способів збору та об’єднання даних після того, як ви визначите свою мету. Незважаючи на це, важливо визначити, які дані вам потрібні. Для початку перевірте, чи ваша компанія вже має потрібні вам дані. Такими можуть бути дані про продажі, відгуки клієнтів або результати опитувань інших і попередніх співробітників.

Тепер ви можете подумати та оцінити, чи є у вас усе, що вам потрібно, чи вам доведеться шукати це в іншому місці. Крім того, ви можете вибрати проведення експерименту чи іншого опитування, якщо це має місце. Який би метод ви не вибрали, кінцева мета цього етапу полягає в тому, щоб мати повне, вичерпне та повне уявлення чи оцінку проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити.

#4. Очищення даних

Наступним етапом є підготовка ваших даних для аналізу після того, як ви їх зібрали. Ви чудово зібрали дані з багатьох джерел і об’єднали їх. Однак ще не час одягати робочий одяг і починати. Причина цього полягає в тому, що необроблені дані рідко бувають корисними в своїй поточній формі. У ньому часто можна знайти помилки, наприклад відсутні значення. Навіть найпростіші помилки можуть вплинути на ваші результати, навіть якщо вони здаються нешкідливими.

У цьому розділі ви витратите деякий час на те, щоб дані були у відмінному стані. Термін «очищення даних» стосується виявлення та виправлення будь-яких неправильних або зайвих даних, а також перевірки на наявність розбіжностей або упущень. Деякі приклади включають видалення непотрібних проміжків між літерами чи символами та видалення будь-яких дублікатів.

Це критичний етап, оскільки якість ваших даних остаточно визначатиме правильність вашого дослідження.

#5. Аналіз даних

Наступним етапом процесу аналізу даних є аналіз даних після їх очищення. Використовуючи різноманітні інструменти, ви почнете процес нарізання даних, щоб отримати корисну інформацію. Ви розкриєте закономірності та зв’язки у великих обсягах даних, використовуючи методи та прийоми аналізу даних.

Аналіз даних в основному залежить від мети вашого проекту. Однак у вашому розпорядженні широкий спектр методів. Деякі з найпоширеніших типів аналізу включають однофакторний або двофакторний аналіз, аналіз часових рядів і регресійний аналіз. Найбільше значення має те, як ви використовуєте різні типи, а не самі категорії. Все залежить від того, чого ви очікуєте отримати з досвіду.

#6. Інтерпретація та поширення результатів

Ви закінчили свої дослідження. Тепер у вас є власний унікальний набір ідей. Після аналізу ваших даних вам потрібно буде повідомити про свої висновки громадськості або зацікавленим сторонам вашої організації. Замість того, щоб просто надати необроблені результати вашого дослідження, це вимагає інтерпретації та представлення у спосіб, зрозумілий широкому колу людей. Оскільки ви регулярно надаватимете інформацію тим, хто приймає рішення, дуже важливо, щоб висновки, які ви робите, були чіткими. Отже, недостатньо мати візуально привабливі представлення в цьому контексті. Вкрай важливо, щоб ви представили свої висновки особам, які приймають рішення, і зацікавленим сторонам у переконливій і зрозумілій формі, якщо ви хочете, щоб вони були застосовані на практиці. 

Щоб підтвердити свої висновки, аналітики даних використовують звіти, інформаційні панелі та інші інтерактивні представлення. Ви можете створювати візуальні уявлення, вибираючи найбільш відповідні діаграми та графіки залежно від ваших інтерпретацій і спостережень. Крім того, ви можете використовувати те, що називається «розповіддю даних», і перетворити свої дані на захоплюючу розповідь, якою ви зможете поділитися зі своєю аудиторією.

Те, як ви інтерпретуєте та презентуєте свої результати, часто впливає на напрямок вашої компанії. Ваша компанія може вирішити реструктуризуватись, представити новий продукт або навіть закрити цілий підрозділ у світлі наданої вами інформації. Ось чому дуже важливо представити всі факти, які ви отримали, такими, якими вони є, а не віддавати перевагу чи зосереджуватися на одній частині. Чіткий і стислий виклад ваших висновків покаже, що ваші висновки ґрунтуються на чистих фактах і є науково обґрунтованими. Також важливо вказати на будь-які прогалини в даних або інтерпретації, які потребують уточнення.

#7. Прийміть свої недоліки

Визнання помилок є останнім кроком в аналітиці даних. Оскільки аналіз даних важко передбачити, немає двох однакових проектів. Сортування даних може призвести до нових запитань. Можливо, вам доведеться почати спочатку. Розслідування може виявити нові факти. Ваш основний аналіз може бути неправильним або дати вам неправильне уявлення. І все це може бути через проблеми з даними або процесами.

Не дозволяйте розчаруванням збентежити вас. Дуже важливо знаходити помилки і виправляти їх. Аналітика даних не була б такою цікавою, якби вона була легкою. Помилки обов’язково трапляються, але вчіться на них. В основному так ви прогресуєте від компетентності аналітик даних до видатного.

Процес якісного аналізу даних

Процес аналізу якісних даних — це просто акт збору, упорядкування та інтерпретації якісних даних, щоб отримати розуміння того, що ці дані представляють.

Дані, які називаються якісними, не є числовими й не організовані якимось особливим чином. Найпоширенішим типом якісних даних є текст, який може містити відкриті відповіді на запитання опитування чи інтерв’ю з користувачами. Тим часом якісні дані також можуть включати аудіо, фотографії, та відео.

Введення відгуків від клієнтів часто піддається якісному аналізу даних у підприємствах. І в межах цієї дискусії термін «якісні дані» часто відноситься до дослівних текстових даних, які надходять із таких джерел, як відгуки, скарги, повідомлення чату, зустрічі в центрі підтримки, інтерв’ю з клієнтами, нотатки про випадки або коментарі в соціальних мережах.

Методи процесу якісного аналізу даних?

Залежно від ваших особистих цілей дослідження та даних, які ви зібрали, ви можете вибрати з низки підходів до аналізу даних після отримання та збереження інформації. Нижче наведено найпоширеніші методи, які можна вибрати.

• Аналіз вмісту
• Аналіз розповіді
• Аналіз дискурсу
• Тематичний аналіз
• Обґрунтована теорія

Етапи процесу якісного аналізу даних

Існує п’ять основних етапів процесу аналізу якісних даних;

#1. Збирайте якісні дані та проводите дослідження

Збір даних є першим кроком якісне дослідження. Збір даних — це просто збір усіх ваших даних для підготовки до аналізу. Поширеною обставиною є те, що якісний показник поширюється на декілька джерел

#2. З’єднайте та впорядкуйте свої якісні дані

Виконавши перший крок, ви отримаєте всі необхідні якісні дані. Проте все ще існує проблема, і ця проблема полягає в структуруванні даних. Дані неструктуровані. Необхідно зібрати всі відгуки в одному місці, перш ніж їх можна буде розглянути та надати їм будь-якої цінності.

Ви зможете швидше узагальнювати та приймати рішення на основі цих даних, якщо всі вони будуть зібрані в одному місці та оцінюватимуться узгоджено.

#3. Кодування ваших якісних результатів дослідження

Усі ваші дані відгуків тепер в одному місці. Ваша електронна таблиця, CAQDAS, сховище відгуків або інструмент аналітики відгуків, які можна використовувати для зберігання та аналізу відгуків. Як наступний крок, після того, як ви надасте свій відгук, вам потрібно буде закодувати його, щоб витягти корисну інформацію.

Кодування — це акт позначення та впорядкування ваших даних таким чином, щоб ви могли потім знаходити теми в даних, а також зв’язки між цими темами. Більшу частину цієї процедури можна автоматизувати та завершити за вас, якщо ви використовуєте інструмент аналітики відгуків.

#4. Проаналізуйте свої дані

Аналізуючи дані, ви отримаєте нові ідеї. У цьому розділі ви починаєте звертатися до дослідницьких запитань і відповідати на них. 

Це пов’язано з розумінням даних. І це пов’язано з пошуком кодів і пошуком значущих зв’язків між ними. Важливо також переконатися, що кожне розуміння є різним і підкріплене достатніми доказами.

Дослідження включає визначення ступеня зв’язку кожного коду з різними демографічними показниками та профілями клієнтів, а також визначення того, чи пов’язані ці точки даних якимось чином.

#5. Опишіть свої висновки у звіті

Розповідь – завершальний етап оцінки ваших якісних даних. Настав час зосередитися на тому, щоб розповісти історію своїй аудиторії, тепер, коли ваші коди готові.

Зацікавлені сторони повинні мати чітке уявлення про якісне дослідження, результати та ідеї, перш ніж вони зможуть придумати відповідний курс дій.

Висновок

Важливим елементом того, через що проходять більшість дослідників, є сортування даних. Однак сьогоднішній інформаційний вік змушує навіть найстараннішого дослідника постійно стикатися з навалою даних, яка переважає всі зусилля.

Процес аналізу даних відіграє життєво важливу роль у зведенні цієї інформації до більш точної та відповідної форми. Це полегшує дослідникам виконання своїх завдань.

Процес аналізу даних також надає науковцям як кращі дані, так і кращі засоби для вивчення та вивчення цих даних

Поширені запитання щодо процесу аналізу даних

Статті по темі

1. МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ РИНКУ: 10 найефективніших методів дослідження для будь-якого бізнесу
2. МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ: остаточний посібник із прогнозування
3. Визначення, методи, приклади, типи бізнес-прогнозування (оновлено)
4. МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ: остаточний посібник із прогнозування