מה זה ניתוח נתונים?
מה זה ניתוח נתונים? ניתוח נתונים הוא המדע של ניתוח נתונים גולמיים כדי להגיע למסקנות לגבי המידע הזה. רבים מהטכניקות והתהליכים של ניתוח נתונים אוטומטיים לתהליכים מכניים ואלגוריתמים הפועלים על נתונים גולמיים לצריכה אנושית.
מה זה ניתוח נתונים? – נקודות מרכזיות
הבנת ניתוח נתונים
ניתוח נתונים הוא מונח רחב המקיף סוגים רבים ומגוונים של ניתוח נתונים. כל סוג של מידע יכול להיות נתון לטכניקות ניתוח נתונים כדי לקבל תובנות שניתן להשתמש בהן כדי לשפר דברים. טכניקות ניתוח נתונים יכולות לחשוף מגמות ומדדים שאחרת היו הולכים לאיבוד במסת המידע. לאחר מכן ניתן להשתמש במידע זה כדי לייעל תהליכים כדי להגביר את היעילות הכוללת של עסק או מערכת.
לדוגמה, חברות ייצור לרוב מתעדות את זמן הריצה, זמני ההשבתה ותור העבודה עבור מכונות שונות ולאחר מכן מנתחות את הנתונים כדי לתכנן טוב יותר את עומסי העבודה כך שהמכונות יפעלו קרוב יותר לשיא הקיבולת.
ניתוח נתונים יכול לעשות הרבה יותר מאשר להצביע על צווארי בקבוק בייצור. חברות משחקים משתמשות בניתוח נתונים כדי להגדיר לוחות זמנים של תגמול לשחקנים ששומרים על רוב השחקנים פעילים במשחק. חברות תוכן משתמשות ברבים מאותם ניתוח נתונים כדי להמשיך ללחוץ, לצפות או לארגן מחדש תוכן כדי לקבל צפייה נוספת או קליק נוסף.
ניתוח נתונים חשוב מכיוון שהוא עוזר לעסקים לייעל את הביצועים שלהם. הטמעתו במודל העסקי פירושה שחברות יכולות לסייע בהפחתת עלויות על ידי זיהוי דרכים יעילות יותר לעשיית עסקים ועל ידי אחסון כמויות גדולות של נתונים. חברה יכולה גם להשתמש בניתוח נתונים כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ולעזור לנתח מגמות ושביעות רצון של לקוחות, מה שיכול להוביל למוצרים ושירותים חדשים וטובים יותר.
SQL
שלבי ניתוח נתונים
התהליך הכרוך בניתוח נתונים כולל מספר שלבים שונים:
סוגי ניתוח נתונים
ניתוח נתונים מחולק לארבעה סוגים בסיסיים.
ניתוח נתונים עומד בבסיס מערכות בקרת איכות רבות בעולם הפיננסי, כולל תוכנית Six Sigma הפופולרית תמיד. אם אתה לא מודד משהו נכון – בין אם זה המשקל שלך או מספר הפגמים למיליון בקו ייצור – זה כמעט בלתי אפשרי לייעל אותו.
חלק מהגורמים הללו שאימצו את השימוש בניתוח נתונים כוללים את תעשיית הנסיעות והאירוח, שבה התפנית יכולה להיות מהירה. התעשייה הזו יכולה לאסוף נתוני לקוחות ולהבין היכן טמונות הבעיות, אם בכלל, וכיצד לתקן אותן.
שירותי בריאות משלבים שימוש בכמויות גבוהות של נתונים מובנים ולא מובנים ומשתמשים בניתוח נתונים כדי לקבל החלטות מהירות. באופן דומה, תעשיית הקמעונאות משתמשת בכמויות גדולות של נתונים כדי לענות על הדרישות המשתנות ללא הרף של הקונים. המידע שהקמעונאים אוספים ומנתחים יכולים לעזור להם לזהות מגמות, להמליץ על מוצרים ולהגדיל את הרווחים.
טכניקות ניתוח נתונים
ישנן מספר שיטות וטכניקות אנליטיות שונות שמנתחי נתונים יכולים להשתמש כדי לעבד נתונים ולחלץ מידע. כמה מהשיטות הפופולריות ביותר מפורטות להלן.
כלים לניתוח נתונים
בנוסף למגוון רחב של גישות מתמטיות וסטטיסטיות למספרים מכריעים, ניתוח הנתונים התפתח במהירות ביכולות הטכנולוגיות. כיום, למנתחי נתונים יש מגוון רחב של כלי תוכנה שיסייעו ברכישת נתונים, אחסון מידע, עיבוד נתונים ודיווח על ממצאים.
לניתוח נתונים תמיד היו קשרים רופפים לגיליונות אלקטרוניים ול-Microsoft Excel. כעת, מנתחי נתונים מקיימים לעתים קרובות אינטראקציה עם שפות תכנות גולמיות כדי לשנות ולתפעל מסדי נתונים. לעתים קרובות נעשה שימוש בשפות קוד פתוח כגון Python. ניתן להשתמש בכלים ספציפיים יותר לניתוח נתונים כמו R לניתוח סטטיסטי או מודלים גרפיים.
למנתחי נתונים יש עזרה גם בדיווח או העברת ממצאים. גם Tableau וגם Power BI הם כלי הדמיה וניתוח נתונים לאיסוף מידע, ביצוע ניתוח נתונים והפצת תוצאות באמצעות לוחות מחוונים ודוחות.
כלים אחרים צצים גם כדי לסייע לנתחי נתונים. SAS היא פלטפורמת ניתוח שיכולה לסייע בכריית נתונים, בעוד Apache Spark היא פלטפורמת קוד פתוח שימושית לעיבוד קבוצות גדולות של נתונים. לנתחי נתונים יש כעת מגוון רחב של יכולות טכנולוגיות כדי לשפר עוד יותר את הערך שהם מספקים לחברה שלהם.
מדוע ניתוח נתונים חשוב?
ניתוח נתונים חשוב מכיוון שהוא עוזר לעסקים לייעל את הביצועים שלהם. הטמעתו במודל העסקי פירושה שחברות יכולות לעזור להפחית עלויות על ידי זיהוי דרכים יעילות יותר לעשיית עסקים. חברה יכולה גם להשתמש בניתוח נתונים כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ולעזור לנתח מגמות ושביעות רצון של לקוחות, מה שיכול להוביל למוצרים ושירותים חדשים וטובים יותר.
מהם 4 סוגי ניתוח הנתונים?
ניתוח נתונים מחולק לארבעה סוגים בסיסיים. ניתוח תיאורי מתאר מה קרה במהלך תקופה נתונה. ניתוח אבחון מתמקד יותר בסיבה שמשהו קרה. ניתוח חיזוי עובר למה שסביר שיקרה בטווח הקרוב. לבסוף, ניתוח מרשם מציע דרך פעולה.
מי משתמש בניתוח נתונים?
ניתוח נתונים אומצה על ידי מספר מגזרים, כמו תעשיית הנסיעות והאירוח, שבהם התפניות יכולות להיות מהירה. התעשייה הזו יכולה לאסוף נתוני לקוחות ולהבין היכן טמונות הבעיות, אם בכלל, וכיצד לתקן אותן. שירותי בריאות הם מגזר נוסף המשלב שימוש בכמויות גבוהות של נתונים מובנים ולא מובנים וניתוח נתונים יכול לעזור בקבלת החלטות מהירות. באופן דומה, תעשיית הקמעונאות משתמשת בכמויות גדולות של נתונים כדי לענות על הדרישות המשתנות ללא הרף של הקונים.
סיכום ומסקנות
בעולם שהופך יותר ויותר להסתמך על מידע ואיסוף נתונים סטטיסטיים, ניתוח נתונים מסייע לאנשים וארגונים לוודא את הנתונים שלהם. באמצעות מגוון כלים וטכניקות, ניתן להפוך קבוצה של מספרים גולמיים לתובנות אינפורמטיביות וחינוכיות המניעות קבלת החלטות וניהול מתחשב.
