Una breve descripción de qué es el análisis de datos es la siguiente:
El análisis de datos se refiere al uso de métodos de análisis estadístico apropiados para analizar una gran cantidad de datos recopilados, resumirlos, comprenderlos y digerirlos. , Para maximizar el desarrollo de las funciones de datos y aprovechar al máximo el papel de los datos. El análisis de datos es el proceso de estudiar y resumir datos en detalle para extraer información útil y formar conclusiones.
Métodos comunes de análisis de datos
1. Método de análisis comparativo, analiza diferencias y revela el desarrollo, cambios y regularidad de las cosas representadas por los datos.
2. El método de análisis de correlación se utiliza para estudiar las interrelaciones existentes pero inciertas entre variables y el análisis de cercanía, para determinar si existe una relación y para determinar la cercanía de la relación entre fenómenos.
3. Método de análisis de evaluación integral, que convierte múltiples indicadores en un indicador que puede reflejar la situación integral para la evaluación y se utiliza para resolver objetos de análisis complejos.
Ideas básicas del análisis de datos
El análisis de datos debe comenzar con escenarios comerciales como punto de partida y terminar con decisiones comerciales.
1. Ideas claras
Aclarar claramente el propósito y las ideas del análisis de datos es la primera condición para garantizar que el proceso de análisis de datos se lleve a cabo de manera efectiva. Su función es proporcionar una orientación clara para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos. Se puede decir que la idea es el punto de partida de todo el proceso de análisis.
En primer lugar, un propósito poco claro provocará errores de dirección. Una vez que el propósito está claro, se debe construir un marco de análisis para dividir el propósito del análisis en varios puntos de análisis diferentes, es decir, cómo llevar a cabo un análisis de datos específico, qué ángulos deben analizarse y qué indicadores de análisis deben usarse. Sólo cuando el propósito del análisis esté claro se podrá determinar el marco de análisis. Finalmente, el marco de análisis debe ser sistemático para que el análisis sea más convincente.
2. Recopilación de datos
La recopilación de datos es el proceso de recopilación de datos relevantes de acuerdo con un marco de análisis de datos determinado, que proporciona material y base para el análisis de datos.
Los datos mencionados aquí incluyen datos de primera mano y datos de segunda mano. Los datos de primera mano se refieren principalmente a datos que se pueden obtener directamente, como datos comerciales en la base de datos comercial de la propia empresa, y datos de segunda mano. Los datos de mano se refieren principalmente a Se refiere a datos obtenidos después del procesamiento, como algunas publicaciones públicas o sitios web de datos de terceros.
3. Procesamiento de datos
El procesamiento de datos se refiere al procesamiento y organización de los datos recopilados para formar un formato adecuado para el análisis de datos. El propósito básico del procesamiento de datos es extraer y derivar datos valiosos y significativos para resolver problemas a partir de una gran cantidad de datos confusos y difíciles de entender. El procesamiento de datos incluye principalmente limpieza de datos, transformación de datos, extracción de datos, cálculo de datos y otros métodos de procesamiento.
4. Análisis de datos
El análisis de datos se refiere al proceso de utilizar métodos y herramientas de análisis adecuados para analizar los datos procesados, extraer información valiosa y formar conclusiones efectivas. Dado que el análisis de datos se realiza principalmente a través de software, esto requiere que los analistas de datos no solo dominen varios métodos de análisis de datos, sino también que estén familiarizados con el funcionamiento del software de análisis de datos.
La minería de datos es en realidad un método avanzado de análisis de datos, que consiste en extraer información útil de una gran cantidad de datos. Se basa en los requisitos específicos de los usuarios para encontrar la información requerida de una gran cantidad de datos. información para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios.