Tři fotky lidí, kteří pracují u stolů na stolních počítačích a tabletech, na kterých jsou zobrazeny grafy analýzy dat.

Pochopení analýzy dat: průvodce pro začátečníky

Než můžete na základě dat vyprávět nějaký příběh, musí tato data projít procesem, díky kterému budou použitelná. Prozkoumejte roli analýzy dat při rozhodování.

Další informace Otevřít Excel

Co je to analýza dat?

Analýza dat je proces shromažďování, čištění a modelování dat s cílem získat smysluplné poznatky. Tato data jsou následně zpracována do sestav využitelných v procesu strategického rozhodování.

Jak na to

Typy analýzy dat

Existuje mnoho různých typů analýzy dat. Každý typ je vhodný k získání odpovědí na jiné otázky.

Deskriptivní analýza

Deskriptivní analýza označuje proces analýzy historických dat za účelem pochopení trendů a vzorců. Například úspěch nebo neúspěch při dosahování klíčových indikátorů výkonnosti, jako je návratnost investic.

Příkladem deskriptivní analýzy je generování sestav, které poskytují přehled o prodejních a finančních datech organizace a nabízejí cenné přehledy aktivit a výsledků v minulosti.

Prediktivní analýza

Prediktivní analýza využívá historická data k předvídání toho, co se může stát v budoucnu, například k identifikaci minulých trendů v datech, aby bylo možné určit, jestli se budou pravděpodobně opakovat.

Její metody zahrnují řadu statistických technik a technik strojového učení, včetně neuronových sítí, rozhodovacích stromů a regresní analýzy.

Diagnostická analýza

Diagnostická analýza pomáhá odpovědět na otázky, co způsobilo určité události, a to na základě sledování indikátorů výkonnosti. Techniky diagnostické analýzy doplňují základní deskriptivní analýzu.

Diagnostická analýza obecně zahrnuje zjišťování anomálií v datech (například neočekávané posuny v metrice), shromažďování dat souvisejících s těmito anomáliemi a používání statistických technik k identifikaci možných vysvětlení.

Kognitivní analýza

Kognitivní analýza je sofistikovaná forma analýzy dat, která jde nad rámec tradičních metod. Tato metoda využívá strojové učení a zpracování přirozeného jazyka k pochopení, zdůvodňování a učení se z dat způsobem, který se podobá lidským myšlenkovým procesům.

Cílem kognitivní analýzy je simulovat myšlení podobné lidskému, aby bylo možné získat hlubší poznatky, rozpoznávat vzorce a vytvářet předpovědi.

Preskriptivní analýza

Preskriptivní analýza pomáhá odpovídat na otázky, jaké další kroky je potřeba provést, abyste dosáhli určitého cíle. Díky poznatkům z preskriptivní analýzy se organizace můžou v prostředí nejistoty rozhodovat na základě dat.

Datoví analytici, kteří provádí preskriptivní analýzu, se často spoléhají na strojové učení, hledají vzorce v rozsáhlých sémantických modelech a odhadují pravděpodobnost různých výsledků.

Analýza textu

Analýza textu je způsob, jak naučit počítače porozumět lidskému jazyku. To zahrnuje používání algoritmů a dalších technik k extrakci informací z velkého množství textových dat, jako jsou příspěvky na sociálních sítích nebo zpětná vazba od zákazníků.

Analýza textu pomáhá datovým analytikům porozumět tomu, co lidé říkají, nacházet vzorce a získávat poznatky, které lze využít k lepšímu rozhodování v oblastech, jako je obchod, marketing a výzkum.

Proces analýzy dat

Sestavování a interpretace dat tak, aby je bylo možné používat při rozhodování, je podrobný proces a vyžaduje systematický přístup. Tady jsou kroky, podle kterých datoví analytici postupují:

1. Definování cílů

Jasně definujte účel analýzy. Na jakou konkrétní otázku se snažíte odpovědět? Jaký problém chcete vyřešit? Určete si hlavní cíle. Tím se bude řídit celý proces.
2. Shromáždění a konsolidace dat

Shromážděte data ze všech relevantních zdrojů pomocí softwaru pro analýzu dat. Ujistěte se, že tato data jsou reprezentativní a skutečně pokrývají proměnné, které chcete analyzovat.
3. Vyberte si analytické metody.

Prozkoumejte různé metody analýzy dat a vyberte si techniku, která bude nejlépe odpovídat vašim cílům. Mnoho bezplatných softwarových řešení pro analýzu dat nabízí integrované algoritmy a metody, které tento proces výběru usnadňují.
4. Vyčištění dat

Pomocí čisticích funkcí integrovaných v softwaru pro analýzu dat zkontrolujte, jestli vaše data neobsahují chyby, chybějící hodnoty nebo nekonzistence. Čištění dat zajišťuje přesnost a spolehlivost analýzy a je důležitou součástí analýzy dat.
5. Rozkrývání cenných poznatků

Ponořte se do svých dat a odhalujte vzory, trendy a vztahy. Používejte statistické metody, algoritmy strojového učení nebo jiné analytické techniky, které jsou v souladu s vašimi cíli. V tomto kroku jsou nezpracovaná data transformována na cenné poznatky.
6. Interpretování a vizualizace výsledků

Prozkoumejte výsledky analýz a porozumějte jejich důsledkům. Spojte tato zjištění se svými původními cíli. Pak využijte vizualizační nástroje v bezplatném softwaru pro analýzu dat a prezentujte své poznatky ve srozumitelnějším formátu.
7. Rozhodněte se na základě informací.

Přehledy získané z analýzy vám poskytnou informace pro vaše další kroky. Zamyslete se nad tím, jak tyto poznatky můžete využít ke zlepšení procesů, optimalizaci strategií nebo zlepšení celkové výkonnosti.

Postupem podle těchto kroků můžou analytici systematicky pracovat s velkými datovými sadami, rozkládat složitosti a zajistit, aby výsledky byly prakticky využitelné pro rozhodování.

Důležitost analýzy dat

Analýza dat má zásadní význam, protože pomáhá pracovníkům s rozhodovacími pravomocemi ve firmách smysluplně pracovat se shromažďovanými informacemi – a to je v současném světě, který je stále více založen na datech, důležité. Představte si, že máte obrovskou hromadu dílků nějaké „puzzle“ skládačky, neboli data, a chcete vidět celkový obrázek, neboli získat přehled. Analýza dat je jako skládání těchto dílků skládačky dohromady – proměňuje data ve znalosti a odhaluje to, co je důležité.
Analýza dat je důležitým nástrojem, který pomáhá lidem porozumět světu a dělat informovaná rozhodnutí, ať už jsou to lidé zodpovědní za rozhodování ve firmách, kteří se snaží pochopit preference zákazníků, nebo třeba vědci zkoumající nějaké trendy.

Metody analýzy primárních dat

Existují dva hlavní způsoby zpracování dat: kvantitativní analýza a kvalitativní analýza.

Osoba, která pracuje na pracovním stole v prostředí otevřené kanceláře

Kvantitativní analýza

Kvantitativní analýza se zabývá čísly a měřeními (analyzuje například výsledky průzkumu zaznamenané prostřednictvím hodnocení). Při provádění kvantitativní analýzy se používají výhradně matematické a statistické metody a odpovídá se na otázky týkající se množství.

Dva lidé, kteří se dívají na obrazovku tabletu zobrazující dokument aplikace Word.

Kvalitativní analýza

Kvalitativní analýza spočívá v pochopení subjektivního významu jiných než číselných dat. Může to být například analýza odpovědí při rozhovoru nebo prohlížení obrázků s cílem porozumět emocím. Kvalitativní analýza hledá vzorce, témata nebo poznatky a zabývá se především hloubkou a detaily.