Kuidas Analüüsida Andmeid
Andmeanalüüs on saanud tehnoloogia arenguga üheks kõige olulisemaks tegevuseks tänapäeva tööstuses. Andmetöötluse viisid on muutunud ning andmeid kogutakse rohkem kui eales varem. Suurem andmevool on toonud kaasa vajaduse piisava andmeanalüüsi järele. Kui sa oled andmetöötlemise ja andmeanalüüsil oleva töö või tegevusega kokku puutunud, on sul kindlasti olnud vajadus aru saada, kuidas andmeid tõhusalt analüüsida ja tõlgendada. Käesolevas artiklis tuleb jutuks viis põhjalikku ja samal ajal lihtsat sammu, mida tuleks järgida andmete analüüsimiseks.
Mõista oma andmeallika konteksti
Andmete analüüsi aluseks on andmete kogumine. Enne kogutud andmete analüüsimist tuleks mõista nende allikat ja konteksti, milles nad on loodud. Tuleks mõelda sellele, millist informatsiooni saab kogutud andmetest välja lugeda ning kuidas see seondub teiste faktoritega, mis võivad mõjutada lõpptulemust. Näiteks, kui andmed on kogutud konkreetsete nähtuste kohta, tasub uurida, milliseid tegureid on tulemuste mõjutamisel arvestatud ning milliste tegurite kohaselt andmeid koguti.
Analüüsi andmehulka
Selleks, et saada detailsem ülevaade andmetest, tuleks nendest kõigepealt üldine pilt luua. Andmeanalüüsi esimene samm on andmehulga töötlemine. Kogutud andmed ei pruugi alati olla täielikud ja neis võib esineda defekte, nt puuduvaid andmeid, valesti dekodeeritud andmeid või moonutusi. Andmeanalüüsi käigus tuleks neid defekte parandada.
Andmehulka analüüsides tuleks seada sellele konkreetseid küsimusi, mida soovid vastuseks saada. Näiteks, kui kogutud on andmed müügitehingute kohta, tuleks seada eesmärk uurida, mis teeb ühtesid müügitehinguid teistest tõhusamaks. Tuleks uurida, kus müügitehingud aset leiavad ning kui süstemaatiline müügitöö on.
Kasuta tõhusaid statistilisi analüüsi meetodeid
Andmeanalüüsi tõhususe aluseks on õigete statistiliste meetodite kasutamine. Andmeanalüüsi tuleks alustada baastõdedega, mida on vaja statistika mõistmiseks, sh keskväärtus, standardhälve ja korrelatsioon. Statistilise protsessi korrektseks arusaamiseks on oluline teada ka andmehulga tüüpi, sh lineaar- ja logaritmiline.
Esitluse kujundamine
Analüüsi lõpptulemused peaksid olema edastatud nii, et lugeja neist aru saaks. Esitlus peaks olema struktureeritud ning sisaldama visuaalseid esitusviise, mida lugeja saab paremini mõista. Näiteks võiks kasutada jooniseid, diagramme, tabeleid, graafikuid jne. Oluline on selgelt esitada kokkuvõtteid, mida on lihtne mõista.
Kasuta andmeid ettenägelikult
Andmeanalüüsist saadav informatsioon võib olla vägagi väärtuslik, kui seda osatakse nõuetekohaselt kasutada. Andemeidetöötlemises kasutatakse masinõpet, mis õpetab andmeid ennustama. Näiteks võib kasutada masinõpet selleks, et uurida klientide ostuandmete kohta ning prognoosida, millised tooted võiksid müüa hästi jõuluhooajal.
Kokkuvõttes on andmeanalüüs tõhus tööriist äritegevuse paremaks mõistmiseks ja toote/toodangu arendamiseks. Lihtsustades olulisi protsesse ja aitades otsustajatel efektiivsetel andmetel põhineda. Andmed on kasutatavad läbi ka kõige keerulisematel valdkondades nagu meditsiin ja suurrahastus. Kuid andmeanalüüs pole pelgalt arvu- ja statistikamelu. See võib olla loominguline töö protsess ja mõtlemine, mis teeb omakorda analüüsist nauditava ja tulemuslik.