Data analytics is een methodische studie van ruwe gegevens om zinvolle informatie te extraheren. Het omvat een aantal processen en methoden, waarvan het belangrijkste doel is om de bedrijfsefficiëntie te verhogen en geïnformeerde besluitvorming te vergemakkelijken.
Het spectrum van data-analyse
Data-analyse is een breed veld dat verschillende soorten omvat:
- beschrijvende analyse. Deze vorm van analyse interpreteert Historische gegevens om gedrag uit het verleden te begrijpen;
- diagnostische analyse. Hiermee kunt u de gegevens dieper bestuderen om de reden voor een specifiek resultaat te achterhalen;
- predictive analytics. Zoals de term al doet vermoeden, gebruikt dit type analyse gegevens om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen;
- prescriptieve analyse. Deze uitgebreide tak van analytics beveelt acties aan om optimale resultaten te bereiken.
Data Analytics en data science: het verschil tussen hen
Hoewel data-analyse en data science vaak worden gecombineerd, vertegenwoordigen ze verschillende aspecten van het dataspectrum. Data science is een breder veld dat data-analyse, machine learning en andere gerelateerde disciplines omvat. Omgekeerd is data-analyse een subset van data science gericht op de analyse en interpretatie van datasets.
Het data-analyseproces
De gegevensanalyse bestaat uit verschillende fasen, die elk een integraal onderdeel vormen van het totale proces.:
- gegevensverzameling. De eerste stap is het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen.;
- verwerking. De verzamelde gegevens worden gesystematiseerd en voorbereid voor analyse;
- het wissen van de gegevens. Deze stap zorgt voor de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens door fouten en inconsistenties te elimineren;
- gegevensanalyse. De geclearde gegevens worden onderworpen aan statistische analyse;
- datavisualisatie. De resultaten van de analyse worden gevisualiseerd met behulp van grafische weergaven om het begrip en de interpretatie te vergemakkelijken.