Johdanto Data-analyysiin
Data on kaikkialla. Verkkokaupan trendeistä ja sosiaalisen median aktiivisuudesta tieteelliseen tutkimukseen ja liiketoiminnan suorituskykyyn, data vaikuttaa päätöksentekoon kaikilla toimialoilla. Pelkkä raaka data ei kuitenkaan riitä – sitä täytyy tutkia, puhdistaa ja ymmärtää. Tässä kohtaa astuu kuvaan data-analyysi.
Data-analyysi on prosessi, jossa dataa kerätään, järjestetään, tulkitaan ja visualisoidaan merkityksellisten oivallusten löytämiseksi. Tavoitteena on muuttaa raakatiedot käyttökelpoiseksi tiedoksi, joka ohjaa päätöksentekoa, ratkaisee ongelmia tai synnyttää uusia ideoita.
Se yhdistää työkaluja ja tekniikoita eri aloilta, kuten tilastotiede, koneoppiminen ja datavisualisointi. Työskentelitpä sitten taulukkolaskentaohjelmien, suurten tietokantojen tai reaaliaikaisten tietovirtojen kanssa, ydinsäännöt pysyvät samoina: ymmärrä data, löydä kaavat ja hyödynnä näitä kaavoja perusteltujen päätösten tekemiseen.
- Keskittyy siihen, mitä on tapahtunut;
- Yhteenvetää historiallista dataa trendien tai kaavojen tunnistamiseksi;
- Esimerkkejä: kuukausittainen myynnin keskiarvo, viimeisen neljänneksen suorituskykyraportit.
- Keskittyy siihen, miksi jokin tapahtui;
- Analysoi trendien tai ongelmien taustalla olevia syitä;
- Esimerkkejä: heikon markkinointisuorituksen tunnistaminen tai muutokset asiakaskäyttäytymisessä.
- Keskittyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu tulevaisuudessa;
- Käyttää historiallista dataa ennusteiden tekemiseen;
- Esimerkkejä: tulevan liikevaihdon tai asiakaspoistuman ennustaminen.
- Keskittyy siihen, mitä toimenpiteitä tulisi tehdä haluttujen tulosten saavuttamiseksi;
- Meneen ennustamista pidemmälle tarjoamalla suosituksia;
- Esimerkkejä: markkinointistrategioiden ehdottaminen asiakassegmentoinnin perusteella.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 4Johdanto Data-analyysiin
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Data on kaikkialla. Verkkokaupan trendeistä ja sosiaalisen median aktiivisuudesta tieteelliseen tutkimukseen ja liiketoiminnan suorituskykyyn, data vaikuttaa päätöksentekoon kaikilla toimialoilla. Pelkkä raaka data ei kuitenkaan riitä – sitä täytyy tutkia, puhdistaa ja ymmärtää. Tässä kohtaa astuu kuvaan data-analyysi.
Data-analyysi on prosessi, jossa dataa kerätään, järjestetään, tulkitaan ja visualisoidaan merkityksellisten oivallusten löytämiseksi. Tavoitteena on muuttaa raakatiedot käyttökelpoiseksi tiedoksi, joka ohjaa päätöksentekoa, ratkaisee ongelmia tai synnyttää uusia ideoita.
Se yhdistää työkaluja ja tekniikoita eri aloilta, kuten tilastotiede, koneoppiminen ja datavisualisointi. Työskentelitpä sitten taulukkolaskentaohjelmien, suurten tietokantojen tai reaaliaikaisten tietovirtojen kanssa, ydinsäännöt pysyvät samoina: ymmärrä data, löydä kaavat ja hyödynnä näitä kaavoja perusteltujen päätösten tekemiseen.
- Keskittyy siihen, mitä on tapahtunut;
- Yhteenvetää historiallista dataa trendien tai kaavojen tunnistamiseksi;
- Esimerkkejä: kuukausittainen myynnin keskiarvo, viimeisen neljänneksen suorituskykyraportit.
- Keskittyy siihen, miksi jokin tapahtui;
- Analysoi trendien tai ongelmien taustalla olevia syitä;
- Esimerkkejä: heikon markkinointisuorituksen tunnistaminen tai muutokset asiakaskäyttäytymisessä.
- Keskittyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu tulevaisuudessa;
- Käyttää historiallista dataa ennusteiden tekemiseen;
- Esimerkkejä: tulevan liikevaihdon tai asiakaspoistuman ennustaminen.
- Keskittyy siihen, mitä toimenpiteitä tulisi tehdä haluttujen tulosten saavuttamiseksi;
- Meneen ennustamista pidemmälle tarjoamalla suosituksia;
- Esimerkkejä: markkinointistrategioiden ehdottaminen asiakassegmentoinnin perusteella.
Kiitos palautteestasi!
