データ分析とは？
データ分析は、その情報について結論を出すために生データを分析する科学です。 データ分析の技術とプロセスの多くは、機械的プロセスとアルゴリズムに自動化され、人間が消費するために生データを処理します。
データ分析技術は、そうでなければ大量の情報で失われる傾向と指標を明らかにすることができます。 その後、この情報を使用してプロセスを最適化し、ビジネスまたはシステムの全体的な効率を向上させることができます。
データ分析について
データ分析は、さまざまな種類のデータ分析を含む広義の用語です。 あらゆるタイプの情報にデータ分析技術を適用して、物事を改善するために使用できる洞察を得ることができます。
たとえば、製造会社は多くの場合、さまざまなマシンのランタイム、ダウンタイム、ワークキューを記録し、データを分析してワークロードをより適切に計画し、マシンがピークキャパシティに近づくように動作します。
データ分析は、生産のボトルネックを指摘する以上のことができます。 ゲーム会社は、データ分析を使用して、ゲームの大半のプレイヤーをアクティブに保つプレイヤーの報酬スケジュールを設定します。 コンテンツ会社は、同じデータ分析の多くを使用して、コンテンツのクリック、視聴、または再編成を続け、別のビューまたは別のクリックを取得します。
データ分析に含まれるプロセスには、いくつかの異なるステップが含まれます。
- 最初のステップは、データ要件またはデータのグループ化方法を決定することです。 データは、年齢、人口統計、収入、または性別に分けられます。 データ値は、数値またはカテゴリ別に分割できます。データ分析の2番目のステップは、データを収集するプロセスです。 これは、コンピューター、オンラインソース、カメラ、環境ソースなどのさまざまなソースを通じて、または担当者を通じて行うことができます。データを収集したら、分析できるように整理する必要があります。 組織は、統計データを取得できるスプレッドシートまたは他の形式のソフトウェアで行われます。その後、データは分析前にクリーンアップされます。 これは、重複またはエラーがないこと、および不完全ではないことを確認するためにスクラブおよびチェックされることを意味します。 このステップは、分析するデータアナリストに進む前にエラーを修正するのに役立ちます。
重要なポイント
- データ分析は、その情報について結論を出すために生データを分析する科学です。 データ分析の手法とプロセスは、人間の消費のために生データを処理する機械的なプロセスとアルゴリズムに自動化されています。 データ分析は、ビジネスのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
データ分析が重要な理由
データ分析は、企業がパフォーマンスを最適化するのに役立つため重要です。 これをビジネスモデルに実装すると、企業はより効率的なビジネス方法を特定し、大量のデータを保存することでコストを削減できます。
また、企業はデータ分析を使用してビジネス上の意思決定を改善し、顧客の傾向と満足度の分析に役立てることができます。これにより、新しい、より良い製品とサービスがもたらされます。
データ分析の種類
データ分析は、4つの基本タイプに分類されます。
- 記述分析は、特定の期間に何が起こったかを説明します。 ビューの数は増えましたか？ 今月の売上は先月よりも強いですか？ 診断分析は、何かが起こった理由に焦点を合わせます。 これには、より多様なデータ入力と少しの仮説が含まれます。 天気はビールの販売に影響しましたか？ その最新のマーケティングキャンペーンは販売に影響を与えましたか？ 予測分析は、近い将来に起こりそうなことに移行します。 最後に暑い夏を過ごしたとき、販売はどうなりましたか？ 今年の暑い夏を予測する気象モデルはいくつありますか？ 規範的分析は一連の行動を示唆しています。 これらの5つの気象モデルの平均が58％を超えているため、暑い夏の可能性を測定する場合、醸造所に夕方のシフトを追加し、出力を増やすために追加のタンクを借りる必要があります。
データ分析は、人気のシックスシグマプログラムを含む、金融業界の多くの品質管理システムを支えています。 何かを適切に測定していない場合-重量や生産ラインの100万あたりの欠陥数-を最適化することはほぼ不可能です。
特別な考慮事項：データ分析を使用しているのは誰ですか？
データ分析の使用を採用しているセクターには、旅行とホスピタリティ業界が含まれます。 この業界では、顧客データを収集し、問題がある場合はどこにあるのか、問題を修正する方法を把握できます。
ヘルスケアは、大量の構造化データと非構造化データの使用を組み合わせ、データ分析を使用して迅速な意思決定を行います。 同様に、小売業界では、大量のデータを使用して、常に変化する買い物客の需要に対応しています。 小売業者が収集および分析する情報は、傾向の特定、製品の推奨、および利益の増加に役立ちます。
