데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석은 해당 정보에 대한 결론을 내리기 위해 원시 데이터를 분석하는 과학입니다. 데이터 분석의 많은 기술과 프로세스는 사람이 소비 할 수 있도록 원시 데이터를 처리하는 기계 프로세스 및 알고리즘으로 자동화되었습니다.
데이터 분석 기술은 대량의 정보에서 손실 될 수있는 경향과 지표를 나타낼 수 있습니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 비즈니스 또는 시스템의 전반적인 효율성을 높이기 위해 프로세스를 최적화 할 수 있습니다.
데이터 분석 이해
데이터 분석은 다양한 유형의 데이터 분석을 포함하는 광범위한 용어입니다. 모든 유형의 정보는 데이터 분석 기술을 적용하여 상황을 개선하는 데 사용할 수있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 제조 회사는 종종 다양한 머신의 런타임, 다운 타임 및 작업 대기열을 기록한 다음 데이터를 분석하여 워크로드를보다 잘 계획하여 머신이 최대 용량에 가깝게 작동하도록합니다.
데이터 분석은 생산 과정에서 병목 현상을 지적하는 것 이상을 수행 할 수 있습니다. 게임 회사는 데이터 분석을 사용하여 대부분의 플레이어가 게임에서 활발하게 활동하는 플레이어에 대한 보상 일정을 설정합니다. 컨텐츠 회사는 동일한 데이터 분석을 여러 개 사용하여 컨텐츠를 계속 클릭하거나 보거나 재구성하여 다른보기 나 다른 클릭을 얻을 수 있습니다.
데이터 분석과 관련된 프로세스에는 여러 단계가 포함됩니다.
- 첫 번째 단계는 데이터 요구 사항 또는 데이터 그룹화 방법을 결정하는 것입니다. 데이터는 연령, 인구 통계, 소득 또는 성별로 구분 될 수 있습니다. 데이터 값은 숫자이거나 범주별로 나눌 수 있습니다. 데이터 분석의 두 번째 단계는 데이터를 수집하는 프로세스입니다. 컴퓨터, 온라인 소스, 카메라, 환경 소스 또는 직원과 같은 다양한 소스를 통해 수행 할 수 있으며 데이터를 수집 한 후에는 데이터를 수집하여 분석 할 수 있어야합니다. 통계 데이터를 수집 할 수있는 스프레드 시트 또는 다른 형태의 소프트웨어에서 조직을 구성 할 수 있습니다. 그런 다음 분석 전에 데이터를 정리합니다. 즉, 중복 또는 오류가없고 불완전하지 않은지 확인하기 위해 문질러 닦고 점검해야합니다. 이 단계는 데이터 분석가가 분석하기 전에 오류를 정정하는 데 도움이됩니다.
주요 테이크 아웃
- 데이터 분석은 해당 정보에 대한 결론을 내리기 위해 원시 데이터를 분석하는 과학입니다. 데이터 분석 기술 및 프로세스는 사람이 소비 할 수 있도록 원시 데이터를 처리하는 기계 프로세스 및 알고리즘으로 자동화되었습니다. 데이터 분석은 비즈니스가 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.
데이터 분석이 중요한 이유
데이터 분석은 비즈니스 성과를 최적화하는 데 도움이되므로 중요합니다. 비즈니스 모델에이를 구현하면 회사는보다 효율적인 비즈니스 수행 방법을 식별하고 많은 양의 데이터를 저장함으로써 비용을 절감 할 수 있습니다.
또한 회사는 데이터 분석을 사용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리고 고객 추세 및 만족도를 분석하여 새로운 제품 및 서비스로 이어질 수 있습니다.
데이터 분석의 유형
데이터 분석은 4 가지 기본 유형으로 분류됩니다.
- 설명 분석 은 주어진 기간 동안 발생한 일을 설명합니다. 조회수가 증가 했습니까? 이번 달 판매가 지난 달보다 강합니까? 진단 분석 은 어떤 일이 발생한 이유에 더 중점을 둡니다. 여기에는보다 다양한 데이터 입력과 약간의 가설이 포함됩니다. 날씨가 맥주 판매에 영향을 주었습니까? 최신 마케팅 캠페인이 판매에 영향을 미쳤습니까? 예측 분석 은 가까운 시일 내에 일어날 것으로 이동합니다. 우리가 더운 여름을 마지막으로 보냈을 때 판매는 어떻게 되었습니까? 올해 더운 여름을 예측하는 날씨 모델은 몇 개입니까? 처방 분석 은 행동 과정을 제안합니다. 더운 여름의 가능성이이 5 가지 날씨 모델의 평균이 58 %를 초과하여 측정되는 경우 양조장에 저녁 교대를 추가하고 추가 탱크를 임대하여 생산량을 늘려야합니다.
데이터 분석은 항상 인기있는 Six Sigma 프로그램을 포함하여 금융 세계의 많은 품질 관리 시스템을 뒷받침합니다. 무게 나 생산 라인의 백만 당 결함 수에 관계없이 무언가를 제대로 측정하지 않으면 최적화하기가 거의 불가능합니다.
특별 고려 사항: 누가 데이터 분석을 사용하고 있습니까?
데이터 분석의 사용을 채택한 일부 부문에는 여행 및 환대 산업이 포함되며, 이에 따라 처리 시간이 단축 될 수 있습니다. 이 산업은 고객 데이터를 수집하고 문제가있는 경우 문제를 해결하는 방법을 파악할 수 있습니다.
헬스 케어는 대량의 정형 및 비정형 데이터 사용을 결합하고 데이터 분석을 사용하여 빠른 결정을 내립니다. 마찬가지로 소매 산업은 끊임없이 변화하는 쇼핑객의 요구를 충족시키기 위해 많은 양의 데이터를 사용합니다. 소매 업체가 수집 및 분석하는 정보는 트렌드를 파악하고 제품을 추천하며 수익을 높이는 데 도움이됩니다.
