Wat is data-analyse en waarom is het belangrijk?

Wat is data-analyse en waarom is het belangrijk?

De wereld wordt steeds meer datagedreven, met eindeloze hoeveelheden data om mee te werken. Grote bedrijven als Google en Microsoft gebruiken data om beslissingen te nemen, maar ze zijn niet de enigen.





Het is belangrijk? Absoluut!



Gegevensanalyse wordt gebruikt door kleine bedrijven, detailhandelsbedrijven, in de geneeskunde en zelfs in de sportwereld. Het is een universele taal en belangrijker dan ooit tevoren. Het lijkt een geavanceerd concept, maar data-analyse is eigenlijk slechts een paar ideeën die in de praktijk worden gebracht.





Wat is data-analyse?

Gegevensanalyse is het proces van het evalueren van gegevens met behulp van analytische of statistische hulpmiddelen om nuttige informatie te ontdekken. Sommige van deze tools zijn programmeertalen zoals R of Python. Microsoft Excel is ook populair in de wereld van data-analyse .

Zodra gegevens zijn verzameld en gesorteerd met behulp van deze tools, worden de resultaten geïnterpreteerd om beslissingen te nemen. De eindresultaten kunnen worden geleverd als een samenvatting, of als een visuele weergave zoals een grafiek of grafiek.



Het proces van het presenteren van gegevens in visuele vorm staat bekend als: data visualisatie . Tools voor gegevensvisualisatie maken het werk gemakkelijker. Programma's zoals Tableau of Microsoft Power BI geven je veel visuals die data tot leven kunnen brengen.

Er zijn verschillende methoden voor gegevensanalyse, waaronder datamining, tekstanalyse en business intelligence.



Hoe wordt data-analyse uitgevoerd?

Afbeelding tegoed: Faithie / Depositphotos

Gegevensanalyse is een groot onderwerp en kan enkele van deze stappen omvatten:



  • Doelstellingen definiëren: Begin met het schetsen van enkele duidelijk omschreven doelstellingen. Om de beste resultaten uit de data te halen, moeten de doelstellingen glashelder zijn.
  • Vragen stellen: Zoek uit welke vragen u beantwoord wilt zien door de gegevens. Krijgen rode sportwagens bijvoorbeeld vaker ongelukken dan andere? Zoek uit welke data-analysetools het beste resultaat opleveren voor uw vraag.
  • Gegevensverzameling: Verzamel gegevens die nuttig zijn om de vragen te beantwoorden. In dit voorbeeld kunnen gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals DMV of politie-ongevallenrapporten, verzekeringsclaims en ziekenhuisopnamegegevens.
  • Gegevens opschonen: Ruwe gegevens kunnen in verschillende formaten worden verzameld, met veel ongewenste waarden en rommel. De gegevens worden opgeschoond en geconverteerd, zodat tools voor gegevensanalyse deze kunnen importeren. Het is geen glamoureuze stap, maar het is erg belangrijk.
  • Gegevensanalyse: Importeer deze nieuwe schone data in de data-analysetools. Met deze tools kunt u de gegevens verkennen, patronen vinden en wat-als-vragen beantwoorden. Dit is de uitbetaling, hier vind je resultaten!
  • Conclusies trekken en voorspellingen doen: Trek conclusies uit uw gegevens. Deze conclusies kunnen worden samengevat in een rapport, visueel of beide om de juiste resultaten te krijgen.

Laten we wat dieper ingaan op enkele concepten die worden gebruikt in gegevensanalyse.

Datamining

Afbeelding tegoed: Philippe Put/ Flickr

is het veilig om te bestellen bij aliexpress?

Datamining is een methode voor data-analyse voor het ontdekken van patronen in grote datasets met behulp van statistieken, kunstmatige intelligentie en machine learning. Het doel is om data om te zetten in zakelijke beslissingen.

Wat kun je doen met datamining? U kunt grote hoeveelheden gegevens verwerken om uitschieters te identificeren en deze uit te sluiten van besluitvorming. Bedrijven kunnen het koopgedrag van klanten leren of clustering gebruiken om voorheen onbekende groepen in de gegevens te vinden.

Als je e-mail gebruikt, zie je nog een voorbeeld van datamining om je mailbox te sorteren. E-mailapps zoals Outlook of Gmail gebruiken dit om uw e-mails te categoriseren als 'spam' of 'geen spam'.

Tekstanalyse

Afbeelding tegoed: Marc_Smith/ Flickr

Gegevens zijn niet alleen beperkt tot cijfers, informatie kan ook uit tekstinformatie komen.

Tekstanalyse is het proces van het vinden van nuttige informatie uit tekst. Dit doe je door onbewerkte tekst te verwerken, leesbaar te maken voor data-analysetools en resultaten en patronen te vinden. Dit wordt ook wel textmining genoemd.

Excel doet hier uitstekend werk mee. Excel heeft veel formules om met tekst te werken die u tijd kunnen besparen wanneer u met de gegevens aan de slag gaat.

Text mining kan ook informatie verzamelen van het web, een database of een bestandssysteem. Wat kunt u met deze tekstinformatie doen? U kunt e-mailadressen en telefoonnummers importeren om patronen te vinden. U kunt zelfs frequenties van woorden in een document vinden.

Bedrijfsinformatie

Afbeelding tegoed: FutUndBeidl/ Flickr

Business intelligence zet gegevens om in intelligentie die wordt gebruikt om zakelijke beslissingen te nemen. Het kan worden gebruikt bij de strategische en tactische besluitvorming van een organisatie. Het biedt bedrijven een manier om trends uit verzamelde gegevens te onderzoeken en er inzichten uit te halen.

Business intelligence wordt voor veel dingen gebruikt:

  • Beslissingen nemen over productplaatsing en prijzen
  • Identificeer nieuwe markten voor product
  • Maak budgetten en prognoses die meer geld opleveren
  • Gebruik visuele hulpmiddelen zoals warmtekaarten, draaitabellen en geografische kaarten om de vraag naar een bepaald product te vinden

Data visualisatie

Afbeelding tegoed: pressmaster/ Depositphotos

Datavisualisatie is de visuele weergave van data. In plaats van gegevens in tabellen of databases te presenteren, presenteert u deze in grafieken en grafieken. Het maakt complexe data begrijpelijker en niet te vergeten makkelijker om naar te kijken.

Er worden steeds meer data gegenereerd door applicaties die je gebruikt (ook wel het 'Internet of Things' genoemd). De hoeveelheid data (ook wel 'big data' genoemd) is behoorlijk massief. Gegevensvisualisatie kan miljoenen gegevenspunten omzetten in eenvoudige beelden die het gemakkelijk te begrijpen maken.

Er zijn verschillende manieren om gegevens te visualiseren:

  • Een tool voor gegevensvisualisatie gebruiken, zoals Tableau of Microsoft Power BI
  • Standaard Excel-grafieken en -diagrammen
  • Interactieve Excel-grafieken
  • Voor het web, een tool zoals D3.js gebouwd met JavaScript

De visualisatie van Google-datasets is een goed voorbeeld van hoe big data besluitvorming visueel kan sturen.

Gegevensanalyse in beoordeling

Gegevensanalyse wordt gebruikt om gegevens te evalueren met statistische hulpmiddelen om nuttige informatie te ontdekken. Er worden verschillende methoden gebruikt, waaronder datamining, tekstanalyse, business intelligence, het combineren van datasets en datavisualisatie.

De Power Query-tool in Microsoft Excel is vooral handig voor gegevensanalyse. Als je er vertrouwd mee wilt raken, lees dan onze handleiding om je eerste Microsoft Power Query-script te maken.

Deel Deel Tweeten E-mail Toegang krijgen tot Google's ingebouwde waterpas op Android

Als je ooit hebt moeten controleren of iets in een mum van tijd waterpas staat, kun je nu binnen enkele seconden een waterpas op je telefoon krijgen.

Lees volgende Gerelateerde onderwerpen
  • Technologie uitgelegd
  • Programmeren
  • Grote gegevens
  • Gegevensanalyse
Over de auteur Anthony Grant(40 artikelen gepubliceerd)

Anthony Grant is een freelance schrijver over programmering en software. Hij is een major in computerwetenschappen en houdt zich bezig met programmeren, Excel, software en technologie.

icloud e-mail instellen op Android
Meer van Anthony Grant

Abonneer op onze nieuwsbrief

Word lid van onze nieuwsbrief voor technische tips, recensies, gratis e-boeken en exclusieve deals!

Klik hier om je te abonneren