6 Verschiedene Arten von Datenanalysen, die auf die

Arten der February 21, 2021

6 Arten der Datenanalyse Die

Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Reinigung, Aenderung und Modellierung von Daten, um wichtige Informationen und Loesungen zu identifizieren, die zur Optimierung der Problemloesung beitragen. Die Datenanalyse ist in Data Science enthalten, die sich aus verschiedenen geschaeftlichen Gruenden auf die Analyse von Informationen bezieht. Die

Datenanalyse wird in der Geschaeftswelt verwendet, um Einblicke in Ineffizienzen zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Risiken zu eliminieren. Durch die effektive Durchfuehrung von Datenanalysenkoennen Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen Abfall auftritt, und diese Informationen nutzen, um Rentabilitaet zu erzielen. Hier sind die 6 Arten von Datenanalysen, ihre Zwecke und Analysetechniken

1. Deskriptive Analyse

Der Zweck der deskriptiven Analyse besteht darin, einen Datensatz zu beschreiben. Dies beinhaltet die Zusammenfassung aller primaeren Analysen, Messungen und Muster.

Wenn eine Organisation den Verkauf von Maenteln bei Frauen analysiert, kann eine beschreibende Analyse eine Zusammenfassung der Gesamtkostenverkaeufe bei Frauen, der Monate, in denen die Verkaeufe am hoechsten waren, in welchen Gebieten des Landes die Verkaeufe stammten und ob Muster erkannt wurden (d. H. Verkaeufe im Januar und Februar).

Kurz gesagt, die beschreibende Analyse ist eine Darstellung und Zusammenfassung aller bisher gesammelten Analysedaten.

2. Explorative Analyse Die

explorative Analyse untersucht die gesammelten Informationen , um Korrelationen zwischen frueher unsichtbaren Variablen zu lokalisieren. Waehrend Beziehungen zwischen Variablen keine Kausalitaet implizieren, kann die explorative Analyse dazu beitragen, eine Hypothese ueber diese Beziehung zu bilden.

Eine explorative Analyse koennte beurteilen, warum es im Januar und Februar im Vergleich zu anderen Monaten mehr Schokoladenverkaeufe gab. Moegliche Hypothesen sind der Valentinstag, der Abschiedsersatz oder das kalte Wetter.

3. Inferenzanalyse Die

Inferentialanalyse benoetigt einen kleinen Teil eines Datensatzes, um Rueckschluesse auf eine groessere Datenmenge zu ziehen. Es verwendet geschaetzte Daten und liefert eine Standardabweichung, um Annahmen ueber eine groessere Gruppe zu treffen. Waehrend diese Schlussfolgerungen niemals ganz korrekt sind, sind sie zuverlaessiger, wenn der Stichprobenumfang repraesentativ fuer die groessere Bevoelkerung ist.

Zum Beispiel kann sich eine Organisation 30 von 500 Kundenbefragungen ansehen und feststellen, dass ein schlechter Kundenservice eine haeufige Beschwerde ist. Aufgrund dieses regulaeren Themas waehrend der 30 gesammelten Umfragen geht das Unternehmen davon aus, dass Kundendienstprobleme ein Problem fuer die verbleibenden 470 Feedbackberichte und wahrscheinlich fuer die gesamte Kunden sind.

Zusammenfassend hilft IA einer Organisation, Rueckschluesse und Vorhersagen ueber zukuenftige Muster zu ziehen, indem sie Muster in kleinen Stichproben anzeigt.

4. Predictive Analysis

Predictive Analysis verwendet historische und Echtzeitinformationen , um Trends zu finden, die helfen, zukuenftige Ergebnisse vorherzusagen. Die Zuverlaessigkeit dieser Prognosen richtet sich nach der Art der gesammelten Daten und den verwendeten Modellen.

Es ist wichtig zu beachten, dass eine Variable, die eine andere Variable vorhersagt, nicht unbedingt bedeutet, dass eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den beiden besteht. Es muss eine umfassendere, eingehendere Analyse von Variablen geben, um festzustellen, ob eine Korrelation besteht.

Zur Veranschaulichung sieht ein Unternehmen in seinen Daten, dass der Umsatz in den letzten 3 Jahren im Juni, Juli und Maerz niedrig war. Ein Analyst kann vorhersagen, dass der Umsatz in diesen Monaten fuer das naechste Jahr wahrscheinlich niedrig sein wird, es sei denn, er fuehrt eine Werbeaktion durch, aendert die Art der verkauften Produkte oder fuehrt eine andere Aktion durch, die das Endergebnis aendert.

5. Kausalanalyse Die

Kausalanalyse erfordert eine Reihe von Variablen und beurteilt, ob eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen ihnen und warum besteht. Um die Ursache zu ermitteln, sollte ein Analyst bestimmen, ob die hypothetische Beziehung zum gewuenschten Ergebnis fuehrt. Wenn Sie

die Daten einfach anzeigen, ohne eine eingehende Analyse durchzufuehren, wird dies nicht helfen, den zugrunde liegenden Grund fuer die Beziehung zu finden.

Zum Beispiel moechte ein Arzneimittelhersteller testen, wie gut ein neues Medikament die Aufmerksamkeit bei jungen Erwachsenen verbessert. Es vergleicht einen Datensatz junger Erwachsener in den Vereinigten Staaten mit den Personen, die das Medikament in einer Studie erhalten, und bewertet dann, wie sich das neue Medikament auf die Aufmerksamkeit auswirkt.

6. Mechanistische Analyse

Der Zweck der mechanistischen Analyse besteht darin, die genauen Schwankungen der Daten zu verstehen, die zu Schwankungen anderer Daten fuehren.

Diese Art der Analyse wird normalerweise unter Umstaenden angewendet, die Genauigkeit und sehr wenig Spielraum fuer Fehler erfordern. Die medizinische Industrie, Ingenieure und die wissenschaftliche Gemeinschaft verwenden in erster Linie mechanistische Analysen, um die Sicherheit und Wirksamkeit eines Produkts zu testen.

Zur Veranschaulichung moechte ein Medizinprodukteunternehmen testen, wie effektiv ein Dialysegeraet ist. Eine mechanistische Analyse umfasst die genaue Kontrolle der Daten (sowohl kontrollierende als auch manipulative Variablen) durch genaue Messung jedes Datensatzes und der gewuenschten Ergebnisse.

Die uebergreifende Strategie zur Durchfuehrung einer mechanistischen Analyse besteht darin, wie die medizinische und wissenschaftliche Gemeinschaft Entwicklungen liefert, die zu Fortschritten in der Gesellschaft fuehren.

Wichtige Erkenntnisse

Zusammenfassend sind hier die 6 Arten der Datenanalyse, die von verschiedenen Branchen verwendet werden.

Die beschreibende Analyse fasst eine Reihe von Daten zusammen, einschliesslich Messungen und Mustern. Tools zur explorativen Analyse fuehren einen Drilldown zu gesammelten Daten durch, um Beziehungen zwischen Datensaetzen zu identifizieren.
Die Inferenzanalyse nimmt einen kleinen Teil der Daten auf und verwendet sie, um eine groessere Population anzunehmen.
praediktive Analyse verwendet historische Daten und Echtzeitdaten, um zukuenftige Trends vorherzusagen. Die Kausalanalyse nimmt zwei Variablen auf und bestimmt, ob eine Beziehung zwischen ihnen besteht und warum.
Die Methode der mechanistischen Analyse wird von der wissenschaftlichen und medizinischen Gemeinschaft verwendet, um festzustellen, ob eine Fluktuation der Daten zu Schwankungen anderer Daten fuehrt.