Data-analyse is de uitputtende studie van een reeks informatie waarvan het doel is om conclusies te verkrijgen die een bedrijf of entiteit in staat stellen een beslissing te nemen.
Dat wil zeggen, we verwijzen naar het onderzoek en de interpretatie van een database. Dit om tot een oplossing van een probleem of vraag te komen.
Tijdens deze analyse kunnen de gegevens worden verhandeld om bijvoorbeeld statistische indicatoren te verkrijgen.
Opgemerkt moet worden dat dit een data science-proces is dat plaatsvindt nadat de informatie is verzameld.
Dat wil zeggen, deze analyse omvat alle tools die we kunnen gebruiken om een database te bestuderen, inclusief visuele tools zoals het histogram, het staafdiagram, het cirkeldiagram, en andere.
Soorten gegevensanalyse
Gegevensanalyse kan van twee soorten zijn:
- Kwantitatief: De informatie is numeriek waaruit exacte statistieken kunnen worden samengesteld. Bijvoorbeeld de cijfers die de leerlingen van een klas in het laatste semester hebben behaald.
- Kwalitatief: Het is informatie die wordt verkregen uit een database die meestal in tekstvorm wordt gepresenteerd. Bijvoorbeeld een doelgroep waar deelnemers naar hun mening over een nieuw product is gevraagd.
Hulpprogramma's voor gegevensanalyse
Voor data-analyse zijn er verschillende tools die afkomstig zijn uit vakgebieden zoals statistiek, econometrie of wiskunde.
Zo zouden we bijvoorbeeld statistische metrieken zoals het gemiddelde, de standaarddeviatie of de mediaan kunnen gebruiken om informatie te verkrijgen over het gedrag van een variabele. Econometrie van haar kant biedt ons basisinstrumenten zoals regressieanalyse. Langs deze lijnen kunnen we ook afbeeldingen gebruiken die visuele informatie bieden. Bijvoorbeeld uit een histogram.
Toch is het vermeldenswaard dat data-analyse niet zonder beperkingen is. Dit omdat er variabelen zijn die moeilijk nauwkeurig te kwantificeren zijn. Daarom is het bij data-analyse gebruikelijk om in termen van waarschijnlijkheid te spreken.
Nut van data-analyse
Data-analyse kan verschillende toepassingen hebben, zowel voor bedrijven als voor overheidsorganisaties of die met non-profit doelstellingen. Een entiteit die bijvoorbeeld ondervoeding bij kinderen in een land wil verminderen, zal voortdurend de bloedarmoedecijfers van kinderen in een bepaalde leeftijdscategorie evalueren.
Evenzo kan een bedrijf de tevredenheidsgegevens analyseren die door zijn klanten worden getoond. Dit na een enquête te hebben gehouden onder alle mensen die de vorige maand hun diensten hebben ingehuurd. Op die manier kunt u beslissingen nemen voor uw bedrijfsstrategie.
Data-analyse wordt relevant in tijden van Big Data, die zulke grote datasets zijn dat ze de capaciteit van traditionele computerapplicaties overschrijden om ze binnen een redelijke tijd te verwerken.
Tegenwoordig kunnen bedrijven enorme databases hebben, bijvoorbeeld bij het maken van applicaties waar al hun klanten en doelgroepen toegang toe hebben.