Apa itu analitik data? Berbagai cara analisis data untuk membuat hidup lebih mudah

Data seperti uang saat ini, dan dalam beberapa hari mendatang, kita mungkin dapat menggunakan data sebagai mata uang untuk membeli barang dan jasa. Selain spekulasi, kita memiliki banyak data yang kita berikan ke berbagai service untuk membuatnya lebih baik. Meskipun beberapa data digunakan untuk menampilkan iklan kepada kita, bukan berarti semua data yang kita berikan digunakan untuk tujuan iklan. Karena kita memiliki data yang sangat banyak, perlakuan yang tepat terhadap data tersebut dapat menghasilkan hasil baru yang luar biasa untuk membuat hidup kita lebih baik.

Saat ini, kita memiliki banyak data untuk tujuan analitik, dan jumlah data untuk analitik akan terus meningkat, yang pada akhirnya akan membuat proses analitik data lebih efisien. Analisis Data adalah semua tentang perlakuan yang benar terhadap data massal menggunakan alat statistik dan analitik khusus untuk mengubah data tersebut menjadi informasi yang berarti dan menyelesaikan satu atau beberapa tugas. Analisis Data mungkin tidak semudah yang Anda bayangkan. Namun, jika dilakukan dengan cara yang tepat, hal itu dapat menghasilkan hal-hal baru yang menarik dan hari ini saya akan berbicara tentang ruang lingkup Analisis Data, atau bagaimana Analisis Data dapat membantu kita membangun masa depan yang lebih baik untuk diri kita sendiri dan generasi berikutnya yang akan datang..

Namun sebelum memahami ruang lingkup analitik data, mari kita lihat langkah-langkah dasar analitik data sebelum informasi tersebut digunakan untuk sesuatu yang bermanfaat. Langkah-langkah data analytics dapat dipecah menjadi 5 tugas, dan berikut adalah penjelasannya masing-masing.

Memahami tujuan atau persyaratan

Sama seperti semua yang kita lakukan dalam hidup kita memiliki beberapa tujuan, Analisis Data juga harus memiliki beberapa tujuan yang jelas. Ini pada dasarnya adalah langkah utama dan terpenting. Karena ada banyak data yang tersedia, sedikit perubahan dalam tujuan akan mengarahkannya ke kebutuhan data tambahan dan jika tujuan Anda berkurang karena alasan tertentu, tidak ada gunanya melakukan tugas tambahan untuk mengumpulkan data yang tidak perlu untuk tujuan tersebut. yang tidak Anda miliki. Jadi, tujuan dan sasaran Analisis Data harus dibuat jelas dengan segala cara yang memungkinkan.

Pengumpulan data

Data adalah bahan mentah dalam hal Analisis Data. Bergantung pada tujuan Anda, data harus dikumpulkan dari sumber yang sesuai untuk menyelesaikan tugas Anda. Jika Anda ingin memulai bisnis Anda sendiri, Anda dapat mengumpulkan data tentang apa yang kebanyakan orang cari. Jika Anda ingin menawarkan beberapa service kesehatan, Anda dapat mengumpulkan data dari rumah sakit dan tempat lain dan sebagainya. Jadi Pengumpulan Data adalah langkah terpenting berikutnya dan Anda harus selalu memilih sumber yang relevan untuk mengumpulkan data Anda sebelum memulai tugas Analytics.

Memfilter data

Bergantung pada jenis data yang telah Anda kumpulkan sesuai tujuan Anda, sebagian besar data yang telah Anda kumpulkan mungkin tidak berguna dan jika Anda menyimpannya dalam sistem yang akan memperlambat proses analitik menggunakan alat khusus yang Anda gunakan. sedang menggunakan. Saat Anda mengumpulkan data teks, akan ada banyak data yang tidak perlu dan apa pun jenis data yang Anda hadapi, akan ada beberapa data yang tidak perlu, yang harus Anda filter menggunakan beberapa alat khusus yang tersedia. Anda mungkin perlu mengambil bantuan profesional Analisis Data untuk tugas ini, dan tentu saja, ini adalah langkah penting untuk memfilter data yang tidak perlu dan hanya menyimpan yang berguna.

Analisis data

Kini hadir Analisis Data yang paling ditunggu, yang mencakup segala hal mulai dari menemukan pola di dalam data hingga menarik kesimpulan dan segala sesuatu di antaranya. Ini adalah langkah ketika Anda mendapatkan jawaban atas semua pertanyaan Anda, dan data diubah menjadi beberapa informasi yang berguna, yang nantinya dapat digunakan untuk bentuk Analytics yang lebih baik dan lebih lanjut. Ceri pada kue adalah, dalam langkah ini, Anda berada di ambang mendapatkan hasil Anda. Anda sekarang bisa mendapatkan informasi akhir Anda dengan cara yang berbeda tergantung pada jenis data dan cara yang Anda inginkan.

Menarik kesimpulan

Setelah data dikumpulkan, diubah menjadi informasi, dan siap untuk disajikan, data harus tersedia bagi kita dengan cara yang berarti untuk menarik beberapa kesimpulan untuk menggunakan informasi yang tersedia dan menyelesaikan beberapa rangkaian tugas. Tergantung pada jenis informasinya, dapat direpresentasikan secara grafis atau dalam bentuk tabel dan semuanya tergantung pada kebutuhan yang kita miliki dan volume data yang diproses. Hanya setelah langkah ini, informasi yang tersedia dapat dikonversi ke beberapa format lain yang dapat diumpankan ke sistem yang berbeda untuk pembelajaran engine, kecerdasan bisnis, dan useran lain yang akan saya bahas nanti.

Jadi, itu menyesuaikan aplikasi yang terkait dengan Data Analytics. Bergantung pada bagaimana tepatnya Anda ingin menggunakan informasi yang tersedia yang Anda peroleh, ini dapat melibatkan beberapa langkah lagi dan juga tergantung pada jenis data yang Anda hadapi.

Sekarang mari kita lihat beberapa cara, Analisis Data dapat berguna di abad berikutnya dan untuk generasi mendatang dengan cara yang berbeda.

Penambangan Data

Penambangan data bukanlah istilah baru di dunia Teknologi dan merupakan salah satu aplikasi Analisis Data yang paling produktif. Data mining pada dasarnya mengacu pada menemukan pola dalam data yang tersedia yang dapat berguna untuk mengambil keputusan yang berguna, yang berkaitan dengan bisnis, tata kelola, dan setiap langkah kehidupan lainnya.

Misalnya, penambangan data dapat digunakan untuk mempelajari beberapa pola Kompleks dan membuat beberapa keputusan unik seperti, produk apa yang dapat diminati pelanggan di wilayah tertentu pada waktu tertentu dalam setahun, dan seterusnya. Penambangan data adalah implikasi yang berguna dari Analisis Data, yang dapat mempertimbangkan banyak data dan menggunakan beberapa algoritme khusus dan alat statistik untuk membuat keputusan.

Visualisasi data

Saya sudah berbicara tentang bagaimana visualisasi data merupakan aspek penting dalam hal Analisis Data. Visualisasi data adalah implikasi dari analitik data, yang dapat berguna untuk mewakili kumpulan data yang sangat besar dengan cara yang ramah secara visual dengan bantuan bagan, grafik, dan unsur grafis lainnya. Bergantung pada tujuan Analisis Data di perusahaan atau organisasi, tugas visualisasi data dapat dilakukan dengan berbagai cara dan visualisasi data juga dapat digunakan sebagai alat untuk mengambil keputusan bisnis yang penting. Beberapa program juga dapat cukup cerdas untuk menekankan bagian paling berguna dari informasi yang diperoleh sambil menyajikan data secara visual, yang juga dapat sama-sama berguna di berbagai organisasi dan perusahaan untuk membuat keputusan.

Analisis Teks

Data tidak hanya mengacu pada angka. Informasi yang berguna juga dapat diperoleh dari teks dan ini dapat dicapai dengan bantuan beberapa alat khusus. Data dari teks dapat digunakan untuk berbagai tugas dan banyak informasi berguna juga dapat diperoleh dari teks, yang nantinya dapat digunakan untuk pembelajaran bahasa berbasis AI, dan banyak lagi.

Selanjutnya analisis teks alias. Penambangan teks yang digunakan untuk pembelajaran bahasa berbasis AI, juga dapat memungkinkan engine untuk merespons dalam bahasa manusia juga. Selain itu, penambangan teks juga dapat berguna untuk memahami keadaan emosi seseorang dengan menemukan pola dalam teks tertulis dalam keadaan emosi yang berbeda, oleh satu atau sekelompok orang. Jadi, menjaga kompleksitas penambangan teks, tidak diragukan lagi ini adalah alat yang ampuh dalam analisis data.

Intelijen Bisnis

Analisis Data juga dapat sangat berguna dalam membuat keputusan bisnis, yang dapat mencakup segala hal mulai dari penetapan harga produk hingga peluncuran produk, dengan memahami tren saat ini dan banyak lagi. Dengan bantuan Data Analytics dalam bisnis, kondisi pasar dapat dengan mudah dipahami yang pada akhirnya dapat membantu para pelaku bisnis untuk membuat keputusan taktis untuk mempertahankan margin keuntungan dan mendorong penjualan.

Kecerdasan bisnis dalam Analisis Data membutuhkan bantuan penambangan data, yang dapat membantu perusahaan kita memahami pola tentang jenis produk apa yang dapat diminati pelanggan pada waktu yang berbeda sepanjang tahun dan di lokasi Geografis yang berbeda. Business Intelligence juga dapat dicapai dengan bantuan visualisasi data yang dapat membantu organisasi untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang, pasar, permintaan pelanggan, dan informasi lain yang diperlukan. Kecerdasan bisnis adalah salah satu kekuatan pendorong di balik munculnya dan useran Analisis Data yang lebih praktis.

Prediksi kesehatan

Hampir 2,1 juta orang meninggal karena serangan jantung pada tahun 2015 di India. Itu adalah angka yang besar, dan saat itulah Data Analytics dapat berguna dalam membuat prediksi kesehatan untuk membantu pasien mengambil tindakan pencegahan untuk mencegah serangan jantung atau serangan dan penyakit mematikan lainnya. Meskipun kesehatan manusia tidak dapat diprediksi dengan akurasi persen, menggunakan data historis untuk menghubungkan gejala dengan penyakit yang sebenarnya dapat berguna dan dapat membantu dokter untuk mengetahui apa yang sedang pasien tuju, dan ini dapat dicapai dengan bantuan Data Analytics. Data dari semua rumah sakit di seluruh dunia dapat dikumpulkan untuk melakukan penelitian yang dapat membantu membangun sistem komputer pintar, yang dapat berguna untuk merawat pasien dengan lebih baik. Para dokter juga dapat mengetahui data historis tentang langkah-langkah apa yang harus dia ambil untuk membawa pasien ke keadaan normal ketika gejalanya tidak memuaskan. Dengan perangkat pintar yang dapat dikenakan bersama dengan Analisis Data, dokter dapat mengetahui kapan parameter fisiologis melanggar normal dan apa yang dapat menyebabkannya dengan melihat data historis. Ini dapat membantu dokter mengambil langkah segera untuk mengembalikan pasien ke keadaan normal.

Membuat prediksi cuaca yang lebih akurat

Tidak masalah jika Anda Asisten Google memberi Anda informasi yang salah tentang apakah besok akan hujan atau tidak. Tetapi bencana cuaca dapat membawa bencana yang tidak dapat dikendalikan dan manusia sangat lemah dan lemah dalam menghadapi kiamat cuaca. Cara terbaik untuk melawan cuaca adalah dengan membuat pengaturan untuk meminimalkan bencana sebanyak mungkin.

Saat itulah Analisis Data berperan. Meskipun ada sensor pintar yang dapat secara otomatis melacak bencana cuaca, bahkan jika terjadi error sekecil apa pun, data dari sensor bersama dengan Analisis Data pintar juga dapat berguna untuk prakiraan cuaca yang lebih tepat dan akurat dan pada akhirnya dapat menyelamatkan peradaban manusia suatu hari nanti.. Dengan bantuan Analisis Data, banyak parameter yang dapat dipertimbangkan, yang dapat membantu stasiun prakiraan cuaca melakukan prakiraan cuaca dengan baik sebelumnya, yang dapat membantu pemerintah merencanakan operasi penyelamatan atau mengambil tindakan pencegahan dengan baik sebelum krisis dimulai.

Tata kelola yang lebih baik

Selain semua cara yang berbeda, yang telah saya sebutkan di sini, di mana Analisis Data dapat berguna, juga dapat berguna dalam hal tata kelola. Dalam hal tata kelola, ini mencakup segalanya mulai dari manajemen lalu lintas yang lebih baik hingga memahami keluhan warga untuk menawarkan service yang lebih baik lagi.

Dalam aspek itu, Data Analytics dapat menciptakan terobosan baru. Dengan bantuan data mining dan text Analytics, dan dengan pemahaman bahasa yang cerdas oleh komputer, pemerintah dapat mengetahui masalah yang dihadapi sebagian besar warga negara, dan saat itulah Data Analytics dapat diselesaikan sehingga masalah tersebut dapat diatasi sesegera mungkin, dan bahkan memungkinkan pemerintah untuk meluncurkan lebih banyak service yang berpusat pada warga negara.

Masa depan analitik data

Masa depan akan melihat useran komputer kuantum, yang jauh lebih kuat daripada komputer tradisional, dan mereka dapat menyelesaikan banyak tugas. Ketika datang ke Data Analytics beberapa ratus kali lebih cepat daripada komputer tradisional kita.

Jadi, komputasi kuantum dapat membuat dunia menjadi tempat yang lebih baik, dan Analisis Data akan menjadi jantung dari sistem yang berpotensi menggerakkan komputer kuantum. Di samping semua cara yang berbeda, yang saya sebutkan di sini, di mana Analisis Data dapat berguna, kita bahkan dapat menemukan sejumlah bidang yang berbeda, di mana Analisis Data dapat menciptakan keajaiban, terutama ketika pembelajaran engine dan kecerdasan buatan akan berkembang pesat dan akan menjadi arus utama.

Saya tidak membahas banyak detail teknis tentang bagaimana Analisis Data dapat berguna, atau saya tidak menyebutkan nama alat apa pun yang dapat digunakan untuk tujuan Analisis Data. Kisah ini telah memberi Anda ide dasar tentang apa itu Analisis Data, dan bagaimana hal itu dapat berguna. Jadi, itulah tempat-tempat di mana Analisis Data akan mengubah dunia ke arah yang lebih baik dan akan menjadikan bumi tempat yang lebih baik untuk ditinggali. Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang Analisis Data? Jangan ragu untuk mengomentari hal yang sama di bawah ini.