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Il mondo sta diventando sempre più guidato dai dati, con infinite quantità di dati disponibili con cui lavorare. 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 popolare anche 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 un riepilogo o come un elemento visivo come un grafico o un grafico.
Il processo di presentazione dei dati in forma visiva è noto come visualizzazione 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?
Credito di immagine: Faithie / Depositphotos
L'analisi dei dati è un argomento importante e può includere alcuni di questi passaggi:
- Definizione degli obiettivi: Inizia delineando alcuni obiettivi chiaramente definiti. Per ottenere i migliori risultati dai dati, gli obiettivi dovrebbero essere chiarissimi.
- porre domande: Individua le domande a cui vorresti rispondere tramite i 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: Raccogliere dati utili per rispondere alle domande. In questo esempio, i dati potrebbero essere raccolti da una varietà di fonti come DMV o rapporti di incidenti della polizia, reclami assicurativi e dettagli di ricovero.
- Scrub 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 glamour ma è molto importante.
- Analisi dei dati: Importa questi nuovi dati puliti negli strumenti di analisi dei dati. Questi strumenti consentono di esplorare i dati, trovare modelli e rispondere a domande ipotetiche. Questo è il payoff, è qui che trovi i risultati!
- Trarre conclusioni e fare previsioni: Trai conclusioni dai tuoi dati. Queste conclusioni possono essere riassunte in un report, visual o entrambi per ottenere i giusti risultati.
Scaviamo un po' più in profondità in alcuni concetti utilizzati nell'analisi dei dati.
Estrazione dei dati
Credito immagine: Philippe Put/ Flickr
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Il data mining è un metodo di analisi dei dati per scoprire modelli in grandi set di dati utilizzando statistiche, intelligenza artificiale e apprendimento automatico. 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 gli outlier 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 utilizzano per classificare le tue e-mail come 'spam' o 'non spam'.
Analisi del testo
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I dati non sono solo limitati ai numeri, le informazioni possono provenire anche da informazioni di testo.
L'analisi del testo è il processo per trovare informazioni utili dal testo. Lo fai elaborando il testo non elaborato, rendendolo leggibile dagli strumenti di analisi dei dati e trovando risultati e modelli. Questo è anche noto come estrazione di testo.
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 text mining può anche raccogliere informazioni dal web, da un database o da un file system. Cosa puoi fare con queste informazioni di testo? Puoi importare indirizzi e-mail e numeri di telefono per trovare modelli. Puoi persino trovare le frequenze delle parole in un documento.
Intelligenza aziendale
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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 e sui prezzi dei prodotti
- Identificare nuovi mercati per il prodotto
- Crea budget e previsioni che fanno guadagnare di più
- Utilizza strumenti visivi come mappe termiche, tabelle pivot e mappatura geografica per trovare la domanda di un determinato prodotto
Visualizzazione dati
Credito immagine: pressmaster/ Depositphotos
La visualizzazione dei dati è la rappresentazione visiva dei dati. Invece di presentare i dati in tabelle o database, li presenti in tabelle e grafici. Rende i dati complessi più comprensibili, per non dire più facili da guardare.
Quantità crescenti di dati vengono generate dalle applicazioni che utilizzi (noto anche come 'Internet of Things'). La quantità di dati (denominata 'big data') è piuttosto massiccio. La visualizzazione dei dati può trasformare milioni di punti dati in semplici elementi visivi che lo rendono facile da capire.
Esistono vari modi per visualizzare i dati:
- Utilizzo di uno strumento di visualizzazione dei dati come Tableau o Microsoft Power BI
- Grafici e grafici standard di Excel
- Grafici Excel interattivi
- Per il web, uno strumento come D3.js creato utilizzando JavaScript
Il visualizzazione dei set di dati di Google è un ottimo esempio di come i big data possono 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. Viene utilizzata una varietà di 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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Anthony Grant è uno scrittore freelance che si occupa di programmazione e software. È un esperto di informatica che si diletta in programmazione, Excel, software e tecnologia.
cosa significa tbh quando scrivi?Altro da Anthony Grant
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