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世界はますますデータ主導になり、処理できるデータの量は無限にあります。 GoogleやMicrosoftのような大企業は、データを使用して意思決定を行いますが、それだけではありません。
大切ですか？絶対！
データ分析は、中小企業、小売企業、医療、さらにはスポーツの世界でも使用されています。それは普遍的な言語であり、かつてないほど重要です。高度な概念のように見えますが、データ分析は実際に実行されるいくつかのアイデアにすぎません。
データ分析とは何ですか？
データ分析は、分析ツールまたは統計ツールを使用してデータを評価し、有用な情報を見つけるプロセスです。これらのツールのいくつかは、RやPythonのようなプログラミング言語です。 Microsoft Excelは、データ分析の世界でも人気があります 。
これらのツールを使用してデータが収集およびソートされると、結果が解釈されて決定が下されます。最終結果は、要約として、またはチャートやグラフのようなビジュアルとして提供できます。
データを視覚的な形式で提示するプロセスは、 データの視覚化 。データ視覚化ツールは仕事を簡単にします。 TableauやMicrosoftPower BIなどのプログラムは、データに命を吹き込むことができる多くのビジュアルを提供します。
データマイニング、テキスト分析、ビジネスインテリジェンスなど、いくつかのデータ分析方法があります。
データ分析はどのように実行されますか？
画像クレジット：Faithie / ✓
データ分析は大きなテーマであり、次の手順のいくつかを含めることができます。
- 目標の定義： 明確に定義されたいくつかの目的を概説することから始めます。データから最良の結果を得るには、目的が明確である必要があります。
- 質問の提起： データによって回答したい質問を見つけます。たとえば、赤いスポーツカーは他の車よりも頻繁に事故に遭いますか？どのデータ分析ツールがあなたの質問に対して最良の結果を得るかを理解してください。
- データ収集： 質問に答えるのに役立つデータを収集します。この例では、DMVや警察の事故報告、保険金請求、入院の詳細など、さまざまなソースからデータが収集される可能性があります。
- データスクラビング： 生データは、多くのジャンク値や乱雑さを伴う、いくつかの異なる形式で収集される可能性があります。データ分析ツールがデータをインポートできるように、データはクリーンアップおよび変換されます。それは魅力的なステップではありませんが、それは非常に重要です。
- データ分析： この新しいクリーンなデータをデータ分析ツールにインポートします。これらのツールを使用すると、データを探索し、パターンを見つけ、what-ifの質問に答えることができます。これは見返りです、これはあなたが結果を見つけるところです！
- 結論を導き出し、予測を立てる： データから結論を導き出します。これらの結論は、正しい結果を得るために、レポート、ビジュアル、またはその両方に要約される場合があります。
データ分析で使用されるいくつかの概念をもう少し深く掘り下げてみましょう。
データマイニング
画像クレジット：Philippe Put / Flickr
古いモニターをどうするか
データマイニングは、統計、人工知能、機械学習を使用して大規模なデータセットのパターンを発見するためのデータ分析の方法です。目標は、データをビジネス上の意思決定に変えることです。
データマイニングで何ができますか？大量のデータを処理して外れ値を特定し、意思決定から除外することができます。企業は、顧客の購買習慣を学習したり、クラスタリングを使用してデータ内のこれまで知られていなかったグループを見つけることができます。
電子メールを使用する場合、メールボックスを並べ替えるためのデータマイニングの別の例が表示されます。 OutlookやGmailなどのメールアプリは、これを使用してメールを「スパム」または「非スパム」に分類します。
テキスト分析
画像クレジット：Marc_Smith / Flickr
データは数字だけでなく、テキスト情報からも取得できます。
テキスト分析は、テキストから有用な情報を見つけるプロセスです。これを行うには、生のテキストを処理し、データ分析ツールで読み取り可能にし、結果とパターンを見つけます。これは、テキストマイニングとも呼ばれます。
Excelはこれで素晴らしい仕事をします。 Excelには、テキストを操作するための多くの数式があり、データを操作する時間を節約できます。
テキストマイニングは、Web、データベース、またはファイルシステムから情報を収集することもできます。このテキスト情報で何ができますか？メールアドレスと電話番号をインポートして、パターンを見つけることができます。ドキュメント内の単語の頻度を見つけることもできます。
ビジネス・インテリジェンス
画像クレジット：FutUndBeidl / Flickr
ビジネスインテリジェンスは、データをビジネス上の意思決定に使用されるインテリジェンスに変換します。これは、組織の戦略的および戦術的な意思決定に使用される場合があります。これは、企業が収集したデータから傾向を調べ、そこから洞察を得る方法を提供します。
ビジネスインテリジェンスは、多くのことを行うために使用されます。
- 製品の配置と価格設定について決定を下す
- 製品の新しい市場を特定する
- より多くのお金を稼ぐ予算と予測を作成する
- ヒートマップ、ピボットテーブル、地理的マッピングなどの視覚的なツールを使用して、特定の製品の需要を見つけます
データの視覚化
画像クレジット：pressmaster / ✓
データの視覚化は、データを視覚的に表現したものです。テーブルやデータベースにデータを表示する代わりに、チャートやグラフにデータを表示します。見やすくなることは言うまでもなく、複雑なデータをより理解しやすくします。
使用するアプリケーション（「モノのインターネット」とも呼ばれます）によって生成されるデータの量が増えています。 データの量（「ビッグデータ」と呼ばれます） かなり巨大です。データの視覚化により、数百万のデータポイントを、理解しやすいシンプルなビジュアルに変えることができます。
データを視覚化するには、さまざまな方法があります。
- TableauやMicrosoftPowerBIなどのデータ視覚化ツールを使用する
- 標準のExcelグラフとチャート
- インタラクティブなExcelグラフ
- Webの場合、JavaScriptを使用して構築されたD3.jsのようなツール
NS Googleデータセットの視覚化 ビッグデータが意思決定を視覚的に導く方法の良い例です。
レビュー中のデータ分析
データ分析は、有用な情報を発見するために統計ツールでデータを評価するために使用されます。データマイニング、テキスト分析、ビジネスインテリジェンス、データセットの組み合わせ、データの視覚化など、さまざまな方法が使用されます。
MicrosoftExcelのPowerQueryツールは、データ分析に特に役立ちます。これに慣れたい場合は、ガイドを読んで、最初のMicrosoft PowerQueryスクリプトを作成してください。
共有 共有 つぶやき Eメール AndroidでGoogleの組み込み水準器にアクセスする方法何かがピンチで水平になっていることを確認する必要がある場合は、数秒で携帯電話の水準器を取得できるようになりました。
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- プログラミング
- ビッグデータ
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Anthony Grantは、プログラミングとソフトウェアをカバーするフリーランスのライターです。彼は、プログラミング、Excel、ソフトウェア、およびテクノロジーに手を出しているコンピューターサイエンスの専攻です。
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