Data-analyysi on tyhjentävä tutkimus joukosta tietoja, joiden tavoitteena on saada johtopäätökset, joiden avulla yritys tai yhteisö voi tehdä päätöksen.
Toisin sanoen viitataan tietokannan tutkimiseen ja tulkintaan. Tämä ongelman tai kysymyksen ratkaisemiseksi.
Tämän analyysin aikana tietoja voidaan vaihtaa esimerkiksi tilastollisten indikaattoreiden saamiseksi.
On huomattava, että tämä on tietojenkäsittelyprosessi, joka tapahtuu tiedon keräämisen jälkeen.
Eli tämä analyysi sisältää kaikki työkalut, joita voimme käyttää tietokannan tutkimiseen, mukaan lukien visuaaliset, kuten histogrammi, pylväsdiagrammi, ympyräkaavio.
Tietojen analysoinnin tyypit
Data-analyysi voi olla kahden tyyppistä:
- Määrällinen: Tiedot ovat numeerisia, josta voidaan kerätä tarkat tilastot. Esimerkiksi luokan opiskelijoiden viime lukukaudella saamat arvosanat.
- Laadullinen: Se on tietokannasta saatu tieto, joka yleensä esitetään tekstimuodossa. Esimerkiksi kohderyhmä, jossa osallistujilta on kysytty mielipiteitä uudesta tuotteesta.
Tietojen analysointityökalut
Tietojen analysointiin on olemassa erilaisia työkaluja, jotka tulevat tutkimusalueilta, kuten tilasto, ekonometria tai matematiikka.
Siten voisimme esimerkiksi käyttää tilastollisia mittareita, kuten keskiarvo, keskihajonta tai mediaani, saadaksesi tietoa muuttujan käyttäytymisestä. Ekonometria puolestaan tarjoaa meille perustyökalut, kuten regressioanalyysin. Näillä linjoilla voimme käyttää myös grafiikkaa, joka tarjoaa visuaalista tietoa. Esimerkiksi histogrammista.
Silti on syytä mainita, että data-analyysi ei ole rajoituksia. Tämä johtuu muuttujista, joita on vaikea määrittää tarkasti. Siksi data-analyysissä on yleistä puhua todennäköisyydellä.
Tietojen analysoinnin hyödyllisyys
Tietojen analysoinnilla voi olla erilaisia sovelluksia sekä yrityksille että valtion organisaatioille tai niille, joilla on voittoa tavoittelemattomia tavoitteita. Esimerkiksi yhteisö, joka pyrkii vähentämään lasten aliravitsemusta maassa, arvioi jatkuvasti lasten anemiaa tietyllä ikäryhmällä.
Samoin yritys voi analysoida asiakkaidensa osoittamat tyytyväisyystiedot. Tämän jälkeen, kun olimme suorittaneet tutkimuksen kaikista ihmisistä, jotka palvelivat palveluitaan edellisen kuukauden aikana. Tällä tavoin voit tehdä päätöksiä liiketoimintastrategiasta.
Tietojen analysoinnista tulee merkitystä Big Datan aikoina, jotka ovat niin suuria tietojoukkoja, että ne ylittävät perinteisten tietokoneohjelmien kyvyn käsitellä niitä kohtuullisessa ajassa.
Nykyään yrityksillä voi olla valtavia tietokantoja esimerkiksi luodessaan sovelluksia, joihin kaikki asiakkaat ja kohdeyleisö pääsevät.