Che cos’è l’analisi dei dati e perché è importante?
Il mondo sta diventando sempre più guidato dai dati, con infinite quantità di dati disponibili con cui lavorare. Le grandi aziende come Google e Microsoft utilizzano i dati per prendere decisioni, ma non sono le uniche.
È importante? Assolutamente!
L'analisi dei dati viene utilizzata da piccole imprese, società di vendita al dettaglio, in medicina e persino nel mondo dello sport. È un linguaggio universale e più importante che mai. Sembra un concetto avanzato ma l'analisi dei dati è in realtà solo alcune idee messe in pratica.
Che cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è il processo di valutazione dei dati utilizzando strumenti analitici o statistici per scoprire informazioni utili. Alcuni di questi strumenti sono linguaggi di programmazione come R o Python. Microsoft Excel è anche popolare nel mondo dell'analisi dei dati .
Una volta raccolti e ordinati i dati utilizzando questi strumenti, i risultati vengono interpretati per prendere decisioni. I risultati finali possono essere forniti come riepilogo o come elementi visivi come un grafico o un grafico.
Il processo di presentazione dei dati in forma visiva è noto come visualizzazione dei dati . Gli strumenti di visualizzazione dei dati semplificano il lavoro. Programmi come Tableau o Microsoft Power BI offrono molti elementi visivi che possono dare vita ai dati.
Esistono diversi metodi di analisi dei dati tra cui data mining, analisi del testo e business intelligence.
Come viene eseguita l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati è un argomento importante e può includere alcuni di questi passaggi:
- Definizione degli obiettivi: iniziare descrivendo alcuni obiettivi chiaramente definiti. Per ottenere i migliori risultati dai dati, gli obiettivi dovrebbero essere cristallini.
- Porre domande: capire le domande a cui si desidera rispondere dai dati. Ad esempio, le auto sportive rosse subiscono incidenti più spesso di altre? Scopri quali strumenti di analisi dei dati otterranno il miglior risultato per la tua domanda.
- Raccolta dati: raccogli dati utili per rispondere alle domande. In questo esempio, i dati potrebbero essere raccolti da una varietà di fonti come DMV o rapporti sugli incidenti della polizia, richieste di risarcimento assicurativo e dettagli sul ricovero.
- Scrubbing dei dati: i dati grezzi possono essere raccolti in diversi formati, con molti valori spazzatura e disordine. I dati vengono puliti e convertiti in modo che gli strumenti di analisi dei dati possano importarli. Non è un passaggio affascinante ma è molto importante.
- Analisi dei dati: importa questi nuovi dati puliti negli strumenti di analisi dei dati. Questi strumenti ti consentono di esplorare i dati, trovare schemi e rispondere a domande what-if. Questo è il risultato, è qui che trovi i risultati!
- Trarre conclusioni e fare previsioni: trarre conclusioni dai tuoi dati. Queste conclusioni possono essere riassunte in una relazione, visiva o entrambe per ottenere i giusti risultati.
Analizziamo un po 'più a fondo alcuni concetti utilizzati nell'analisi dei dati.
Estrazione dei dati
Il data mining è un metodo di analisi dei dati per scoprire modelli in grandi set di dati utilizzando statistiche, intelligenza artificiale e machine learning. L'obiettivo è trasformare i dati in decisioni aziendali.
Cosa puoi fare con il data mining? È possibile elaborare grandi quantità di dati per identificare i valori anomali ed escluderli dal processo decisionale. Le aziende possono apprendere le abitudini di acquisto dei clienti o utilizzare il clustering per trovare gruppi precedentemente sconosciuti all'interno dei dati.
Se usi la posta elettronica, vedi un altro esempio di data mining per ordinare la tua casella di posta. Le app di posta elettronica come Outlook o Gmail lo usano per classificare le tue e-mail come "spam" o "non spam".
Analisi del testo
I dati non si limitano solo ai numeri, le informazioni possono anche provenire da informazioni di testo.
L'analisi del testo è il processo di ricerca di informazioni utili dal testo. Puoi farlo elaborando il testo non elaborato, rendendolo leggibile dagli strumenti di analisi dei dati e trovando risultati e schemi. Questo è anche noto come text mining.
Excel fa un ottimo lavoro con questo. Excel ha molte formule per lavorare con il testo che possono farti risparmiare tempo quando vai a lavorare con i dati.
Il mining di testo può anche raccogliere informazioni dal Web, da un database o da un file system. Cosa puoi fare con queste informazioni di testo? È possibile importare indirizzi e-mail e numeri di telefono per trovare motivi. Puoi persino trovare frequenze di parole in un documento.
Business Intelligence
La business intelligence trasforma i dati in intelligence utilizzata per prendere decisioni aziendali. Può essere utilizzato nel processo decisionale strategico e tattico di un'organizzazione. Offre alle aziende un modo per esaminare le tendenze dai dati raccolti e ottenere approfondimenti da essi.
La business intelligence viene utilizzata per fare molte cose:
- Prendi decisioni sul posizionamento dei prodotti e sui prezzi
- Identificare nuovi mercati per il prodotto
- Crea budget e previsioni che fanno più soldi
- Utilizzare strumenti visivi come mappe di calore, tabelle pivot e mappatura geografica per trovare la domanda per un determinato prodotto
Visualizzazione dati
La visualizzazione dei dati è la rappresentazione visiva dei dati. Invece di presentare i dati in tabelle o database, li presenti in diagrammi e grafici. Rende più comprensibili i dati complessi, per non dire più facili da guardare.
Un numero crescente di dati viene generato dalle applicazioni utilizzate (noto anche come "Internet degli oggetti"). La quantità di dati (denominata "big data") è piuttosto massiccia. La visualizzazione dei dati può trasformare milioni di punti dati in elementi visivi semplici che ne semplificano la comprensione.
Esistono vari modi per visualizzare i dati:
- Utilizzando uno strumento di visualizzazione dei dati come Tableau o Microsoft Power BI
- Grafici e grafici Excel standard
- Grafici Excel interattivi
- Per il web, uno strumento come D3.js creato utilizzando JavaScript
La visualizzazione dei set di dati di Google è un ottimo esempio di come i big data possano guidare visivamente il processo decisionale.
Analisi dei dati in revisione
L'analisi dei dati viene utilizzata per valutare i dati con strumenti statistici per scoprire informazioni utili. Vengono utilizzati vari metodi tra cui data mining, analisi del testo, business intelligence, combinazione di set di dati e visualizzazione dei dati.
Lo strumento Power Query in Microsoft Excel è particolarmente utile per l'analisi dei dati. Se vuoi familiarizzare con esso, leggi la nostra guida per creare il tuo primo script Microsoft Power Query .
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