O que é análise de dados e por que é importante?

Existem vários métodos de análise de dados, incluindo mineração de dados, análise de texto, inteligência de negócios e visualização de dados.

Existem vários métodos de análise de dados, incluindo mineração de dados, análise de texto, inteligência de negócios e visualização de dados.
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A análise de dados é o processo de avaliação de dados usando ferramentas analíticas e estatísticas para descobrir informações úteis e auxiliar na tomada de decisões de negócios. Existem vários métodos de análise de dados, incluindo mineração de dados, análise de texto, inteligência de negócios e visualização de dados.

Como a análise de dados é realizada?

A análise de dados é parte de um processo maior de derivar inteligência de negócios. O processo inclui uma ou mais das seguintes etapas:

  • Definindo Objetivos: Qualquer estudo deve começar com um conjunto de objetivos de negócios claramente definidos. Muitas das decisões tomadas no restante do processo dependem de quão claramente os objetivos do estudo foram definidos.
  • Levantando Perguntas: É feita uma tentativa de fazer uma pergunta no domínio do problema. Por exemplo, carros esportivos vermelhos entram em acidentes com mais frequência que outros?
  • Coleta de dados: os dados relevantes para a pergunta devem ser coletados das fontes apropriadas. No exemplo acima, os dados podem ser coletados de uma variedade de fontes, incluindo: DMV ou relatórios de acidentes policiais, solicitações de seguro e detalhes de hospitalização. Quando os dados estão sendo coletados usando surverys, um questionário a ser apresentado aos sujeitos é necessário. As perguntas devem ser adequadamente modeladas para o método estatístico utilizado.
  • Data Wrangling: Dados brutos podem ser coletados em vários formatos diferentes. Os dados coletados devem ser limpos e convertidos para que as ferramentas de análise de dados possam importá-lo. Para nosso exemplo, podemos receber relatórios de acidentes da DMV como arquivos de texto, reclamações de seguro de um banco de dados relacional e detalhes de hospitalização como uma API. O analista de dados deve agregar essas diferentes formas de dados e convertê-las em uma forma adequada para as ferramentas de análise.
  • Análise de dados: esta é a etapa em que os dados limpos e agregados são importados para as ferramentas de análise. Essas ferramentas permitem que você explore os dados, encontre padrões, e faça e responda questões hipotéticas. Esse é o processo pelo qual o sentido é feito de dados reunidos em pesquisa pela aplicação apropriada de métodos estatísticos.
  • Tirando Conclusões e Fazendo Predições: Esta é a etapa em que, após análise suficiente, as conclusões podem ser extraídas dos dados e previsões apropriadas podem ser feitas. Essas conclusões e predicações podem ser resumidas em um relatório entregue aos usuários finais.

Vamos agora examinar com alguns detalhes os métodos de análise de dados em particular.

Mineração de dados

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Crédito de imagem: Philippe Put / Flickr

Data mining é um método de análise de dados para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados usando os métodos Como se tornar um cientista de dados Como se tornar um cientista de dados A ciência dos dados passou de um termo recentemente cunhado em 2007 para um dos mais procurados. disciplinas hoje. Mas o que um cientista de dados faz? E como você pode entrar no campo? Leia mais sobre estatísticas, inteligência artificial, aprendizado de máquina e bancos de dados. O objetivo é transformar dados brutos em informações de negócios compreensíveis. Isso pode incluir a identificação de grupos de registros de dados (também conhecidos como análise de cluster) ou a identificação de anomalias e dependências entre grupos de dados.

Aplicações de mineração de dados:

  • A detecção de anomalias pode processar enormes quantidades de dados (“big data”) e identificar automaticamente casos discrepantes, possivelmente para exclusão da tomada de decisões ou detecção de fraude (por exemplo, fraude bancária).
  • Aprendendo os hábitos de compra do cliente. As técnicas de aprendizado de máquina podem ser usadas para modelar os hábitos de compra dos clientes e determinar os itens freqüentemente comprados.
  • O clustering pode identificar grupos previamente desconhecidos nos dados.
  • A classificação é usada para classificar automaticamente as entradas de dados em categorias pré-especificadas. Um exemplo comum é classificar as mensagens de e-mail como "spam" ou "não-spam" e fazer com que o sistema aprenda com o usuário.

Análise de texto

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Crédito de imagem: Marc_Smith / Flickr

Análise de texto é o processo de derivar informações úteis do texto. Isso é conseguido através do processamento de informações textuais não estruturadas, extrair um tempo de economia numérico significativo com operações de texto no Excel Economizando tempo com operações de texto no Excel O Excel pode fazer mágica com números e pode lidar com caracteres igualmente bem. Este manual demonstra como analisar, converter, substituir e editar texto em planilhas. Essas noções básicas permitirão que você realize transformações complexas. Leia mais índices das informações e disponibilize as informações para algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para processamento posterior.

O processo de mineração de texto inclui uma ou mais das seguintes etapas:

  • Coletando informações de várias fontes, incluindo web, sistema de arquivos, banco de dados etc.
  • Análise linguística, incluindo processamento de linguagem natural.
  • Reconhecimento de padrões (por exemplo, reconhecimento de números de telefone, endereços de e-mail, etc.)
  • Extrair informações resumidas do texto, como frequências relativas das palavras, determinar semelhanças entre documentos, etc.

Exemplos de aplicativos de análise de texto:

  • Analisando as respostas da pesquisa aberta. Essas pesquisas são de natureza exploratória e incluem perguntas abertas relacionadas ao tema em questão. Os entrevistados podem, então, expressar suas opiniões sem serem restringidos a um formato de resposta específico.
  • Análise de e-mails, documentos, etc. para filtrar “lixo”. Isso também inclui a classificação automática de mensagens em intervalos pré-definidos para roteamento para diferentes departamentos.
  • Investigue os concorrentes rastreando seus sites. Isso poderia ser usado para obter informações sobre as atividades dos concorrentes.
  • Aplicativos de segurança que podem processar arquivos de log para detecção de intrusão.

Business Intelligence

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Crédito de imagem: FutUndBeidl / Flickr

Business intelligence Como usar a Cortana para analisar dados com o Power BI Como usar a Cortana para analisar dados com o Power BI Ansioso para simplificar sua análise de dados? Obtenha respostas rápidas de Cortana com este guia. O Read More transforma os dados em inteligência acionável para fins comerciais e pode ser usado na tomada de decisões de negócios estratégicos e táticos de uma organização. Ele oferece uma maneira de as pessoas examinarem as tendências a partir dos dados coletados e obterem insights a partir delas.

Alguns exemplos de business intelligence usados ​​hoje em dia:

  • Decisões operacionais de uma organização, como colocação de produtos e preços.
  • Identificar novos mercados, avaliando a demanda e adequação de produtos para diferentes segmentos de mercado.
  • Orçamento e previsões contínuas.
  • Usando ferramentas visuais, como mapas de calor, tabelas dinâmicas e mapeamento geográfico.

Visualização de dados

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Crédito da imagem: pressmaster / Depositphotos

Visualização de dados Visualize instantaneamente dados e informações com o Google Fusion Tables Visualize instantaneamente dados e informações com o Google Fusion Tables Quer esteja elaborando um relatório para o trabalho ou apenas queira representar informações em seu blog de maneira gráfica, o Google Fusion Tables pode Socorro. O Google Fusion é, na verdade, um recurso incorporado ao ... Read More se refere muito simplesmente à representação visual dos dados. No contexto da análise de dados, isso significa usar as ferramentas de estatísticas, probabilidade, tabelas dinâmicas e outros artefatos para apresentar dados visualmente. Torna os dados complexos mais compreensíveis e utilizáveis.

Quantidades crescentes de dados estão sendo geradas por vários sensores no ambiente (chamados de “Internet of Things” ou “IOT”). Esses dados (chamados de “big data”) apresentam desafios na compreensão que podem ser facilitados usando as ferramentas de visualização de dados. A visualização de dados é usada nos seguintes aplicativos.

  • Extraindo dados de resumo dos dados brutos de IOT.
  • Usando um gráfico de barras para representar o desempenho de vendas em vários trimestres.
  • Um histograma mostra a distribuição de uma variável, como renda, dividindo o intervalo em posições.

Análise de dados em revisão

A análise de dados é usada para avaliar dados com ferramentas estatísticas para descobrir informações úteis. Uma variedade de métodos é usada para essa finalidade, incluindo mineração de dados, análise de texto, inteligência de negócios e visualização de dados.

Você usou a análise de dados em sua organização para modelar alguma coisa? Como foi sua experiência? Você tem alguma informação útil para oferecer? Por favor, deixe-nos saber nos comentários abaixo.

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