Η ανάλυση δεδομένων είναι η διεξοδική μελέτη ενός συνόλου πληροφοριών, στόχος του οποίου είναι η εξαγωγή συμπερασμάτων που επιτρέπουν σε μια εταιρεία ή οντότητα να λάβει απόφαση.
Δηλαδή, αναφερόμαστε στην εξέταση και την ερμηνεία μιας βάσης δεδομένων. Αυτό, για να επιτευχθεί η επίλυση ενός προβλήματος ή ερώτησης.
Κατά τη διάρκεια αυτής της ανάλυσης, τα δεδομένα μπορούν να ανταλλαχθούν, για παράδειγμα, για τη λήψη στατιστικών δεικτών.
Πρέπει να σημειωθεί ότι πρόκειται για μια διαδικασία επιστήμης δεδομένων που λαμβάνει χώρα μετά τη συλλογή των πληροφοριών.
Δηλαδή, αυτή η ανάλυση περιλαμβάνει όλα τα εργαλεία που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε για τη μελέτη μιας βάσης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων οπτικών όπως το ιστόγραμμα, το διάγραμμα ράβδων, το γράφημα πίτας, μεταξύ άλλων.
Τύποι ανάλυσης δεδομένων
Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να είναι δύο τύπων:
- Ποσοτικός: Οι πληροφορίες είναι αριθμητικές από τις οποίες μπορούν να συγκεντρωθούν ακριβή στατιστικά στοιχεία. Για παράδειγμα, οι βαθμοί που αποκτήθηκαν από τους μαθητές μιας τάξης κατά το τελευταίο εξάμηνο.
- Ποιοτικός: Είναι πληροφορίες που λαμβάνονται από μια βάση δεδομένων που συνήθως παρουσιάζεται σε μορφή κειμένου. Για παράδειγμα, μια ομάδα-στόχος όπου οι συμμετέχοντες έχουν ζητήσει τη γνώμη τους για ένα νέο προϊόν.
Εργαλεία ανάλυσης δεδομένων
Για την ανάλυση δεδομένων υπάρχουν διαφορετικά εργαλεία που προέρχονται από τομείς σπουδών όπως στατιστικά, οικονομετρικά ή μαθηματικά.
Έτσι, για παράδειγμα, θα μπορούσαμε να χρησιμοποιήσουμε στατιστικές μετρήσεις όπως ο μέσος όρος, η τυπική απόκλιση ή ο διάμεσος για να λάβουμε πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά μιας μεταβλητής. Από την πλευρά της, η οικονομετρία μας παρέχει βασικά εργαλεία όπως η ανάλυση παλινδρόμησης. Σε αυτές τις γραμμές, μπορούμε επίσης να χρησιμοποιήσουμε γραφικά που παρέχουν οπτικές πληροφορίες. Για παράδειγμα, από ένα ιστόγραμμα.
Ωστόσο, αξίζει να σημειωθεί ότι η ανάλυση δεδομένων δεν είναι χωρίς τους περιορισμούς της. Αυτό καθώς υπάρχουν μεταβλητές που είναι δύσκολο να ποσοτικοποιηθούν με ακρίβεια. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο στην ανάλυση δεδομένων είναι συνηθισμένο να μιλάμε ως προς την πιθανότητα.
Χρησιμότητα της ανάλυσης δεδομένων
Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να έχει διαφορετικές εφαρμογές, τόσο για εταιρείες όσο και για κρατικούς οργανισμούς ή για εκείνους με μη κερδοσκοπικούς στόχους. Για παράδειγμα, μια οντότητα που επιδιώκει να μειώσει τον παιδικό υποσιτισμό σε μια χώρα θα αξιολογεί συνεχώς τα ποσοστά αναιμίας των παιδιών σε ένα συγκεκριμένο ηλικιακό εύρος.
Ομοίως, μια εταιρεία μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα ικανοποίησης που δείχνουν οι πελάτες της. Αυτό, αφού πραγματοποίησε μια έρευνα για όλα τα άτομα που προσέλαβαν τις υπηρεσίες τους τον προηγούμενο μήνα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να λάβετε αποφάσεις για την επιχειρηματική σας στρατηγική.
Η ανάλυση δεδομένων γίνεται σχετική σε περιόδους Big Data, που είναι τόσο μεγάλα σύνολα δεδομένων που υπερβαίνουν την ικανότητα των παραδοσιακών εφαρμογών υπολογιστών να τις χειρίζονται σε εύλογο χρονικό διάστημα.
Σήμερα, οι εταιρείες μπορούν να έχουν τεράστιες βάσεις δεδομένων, για παράδειγμα, όταν δημιουργούν εφαρμογές στις οποίες έχουν πρόσβαση όλοι οι πελάτες και το κοινό-στόχο τους.