6 Diversi tipi di analisi dei dati per cercare l'analisi

Tipi di analisi February 21, 2021

6 Tipi di analisi dei

dati analisi dei dati si riferisce al processo di esame, purificazione, modifica e modellazione dei dati per identificare informazioni importanti e soluzioni che aiutano a ottimizzare la risoluzione dei problemi. L'analisi dei dati e inclusa all'interno della scienza dei dati, che si riferisce all'analisi delle informazioni per vari motivi aziendali.

L' analisi dei dati viene utilizzata nel mondo del business per ottenere informazioni sulle inefficienze, migliorare il processo decisionale ed eliminare i rischi. Eseguendo efficacemente l'analisi dei dati, le aziende possono identificare le aree in cui si verificano gli sprechi e utilizzare tali informazioni per raggiungere la redditivita. Ecco i 6 tipi di analisi dei dati, i loro scopi e le tecniche di analisi

1. Analisi descrittiva

Lo scopo dell'analisi descrittiva e descrivere un set di dati. Cio include il riepilogo di tutte le analisi primarie, le misurazioni e i modelli.

Se un'organizzazione sta analizzando le vendite di cappotti tra le femmine, un'analisi descrittiva puo includere un riepilogo del costo totale delle vendite tra le femmine, i mesi in cui le vendite sono state piu elevate, quali aree del paese provenivano le vendite e se ci fossero modelli individuati (vale a dire piu vendite nel mese di gennaio e febbraio).

In breve, l'analisi descrittiva e una presentazione e una sintesi di tutti i dati di analisi finora raccolti.

2. Analisi esplorativa Analisi

esplorativa esegue il drill-down delle informazioni raccolte per individuare le correlazioni tra variabili precedentemente invisibili. Mentre le relazioni tra le variabili non implicano causalita, l'analisi esplorativa puo aiutare a formare un'ipotesi su questa relazione.

Un' analisi esplorativa puo valutare il motivo per cui ci sono state piu vendite di cioccolato nei mesi di gennaio e febbraio rispetto ad altri mesi. Possibili ipotesi includono San Valentino, rinuncia alle risoluzioni di Capodanno, o il freddo.

3. Analisi inferenziale analisi

inferenziale richiede una piccola parte di un set di dati per effettuare inferenze su una quantita maggiore di dati. Utilizza dati stimati e fornisce una deviazione standard per fare ipotesi su un gruppo piu grande. Sebbene queste inferenze non siano mai del tutto accurate, sono piu affidabili se la dimensione del campione e rappresentativa della popolazione maggiore.

Ad esempio, un'organizzazione puo esaminare 30 sondaggi su 500 clienti e scoprire che un servizio clienti scadente e un reclamo comune. A causa di questo tema regolare durante i 30 sondaggi raccolti, l'azienda presuppone che i problemi del servizio clienti siano una preoccupazione per i restanti 470 rapporti di feedback, e probabilmente per la totalita dei loro clienti.

In sintesi, IA aiuta un'organizzazione a fare inferenze e previsioni sui modelli futuri visualizzando modelli in piccoli campioni.

4. Analisi predittiva L'analisi

predittiva utilizza informazioni cronologiche e in tempo reale per individuare le tendenze che aiutano a prevedere i risultati futuri. L'affidabilita di queste previsioni si basa sul tipo di dati raccolti e sui modelli utilizzati.

E importante notare che una variabile che predice un'altra variabile non implica necessariamente che vi sia una relazione causa ed effetto tra i due. Ci deve essere un'analisi piu ampia e approfondita delle variabili per determinare se esiste una correlazione.

Per illustrare, un'azienda vede nei suoi dati che le vendite sono state basse negli ultimi 3 anni nei mesi di giugno, luglio e marzo. Un analista puo prevedere che le vendite saranno probabilmente basse per l'anno successivo durante questi mesi, a meno che non eseguano una promozione, modifichino il tipo di prodotti venduti o eseguano un'altra azione che modifica il risultato finale.

5. Analisi causale analisi

causale prende un insieme di variabili e valuta se esiste una relazione causa ed effetto tra loro e perche. Per identificare la causa, un analista dovrebbe determinare se la relazione ipotizzata porta al risultato desiderato.

Semplicemente la visualizzazione dei dati senza eseguire analisi approfondite non aiutera a trovare il motivo sottostante alla base della relazione.

Ad esempio, un produttore di farmaci vuole testare quanto bene un nuovo farmaco migliora l'attenzione nei giovani adulti. Si confronta un insieme di dati di giovani adulti negli Stati Uniti rispetto agli individui che ricevono il farmaco in uno studio sperimentale e poi valuta come il nuovo farmaco influisce sull'attenzione.

6. Analisi Meccanistica

Lo scopo dell'analisi meccanicistica e quello di comprendere le fluttuazioni precise dei dati che determinano fluttuazioni di altri dati.

Questo tipo di analisi viene solitamente applicato in circostanze che richiedono precisione e pochissimo spazio per gli errori. L'industria medica, gli ingegneri e la comunita scientifica utilizzano principalmente analisi meccanicistiche per testare la sicurezza e l'efficacia di un prodotto.

Per illustrare, un'azienda di dispositivi medici vuole testare quanto sia efficace una macchina per la dialisi. Un'analisi meccanicistica comprende il controllo esatto dei dati (sia variabili di controllo che di manipolazione) misurando accuratamente ogni set di dati e i risultati desiderati.

La strategia generale utilizzata per eseguire un'analisi meccanicistica e il modo in cui la comunita medica e scientifica fornisce sviluppi che portano al progresso nella societa.

In conclusione, ecco i 6 tipi di analisi dei dati utilizzati da vari settori.

L'analisi descrittiva riassume un insieme di dati, comprese le misure e i modelli. Gli strumenti di analisi esplorativa consentono di analizzare i dati raccolti per identificare eventuali relazioni tra i set di dati.
L' analisi inferenziale prende una piccola porzione di dati e la utilizza per assumere circa una popolazione maggiore.
L' analisi predittiva utilizza dati storici e in tempo reale per prevedere le tendenze future. L'analisi causale prende due variabili e determina se esiste una relazione tra loro e perche.
Il metodo di analisi meccanicistica viene utilizzato dalla comunita scientifica e medica per verificare se una fluttuazione dei dati causa fluttuazioni di altri dati.