データ分析とは？

データ分析とは、大量の生データまたは未編成データをレビューして、データから結論を策定するプロセスを指します。 ビジネスで頻繁に使用され、行動計画を作成したり、ビジネスのパターンや傾向を特定したり、企業が顧客の行動をよりよく理解できるようにします。 また、理論の定式化、支持、または反証を支援するために、多くの分野の経済学者や学術専門家によって使用されています。

多くの状況では、調査するために大量のデータが収集されます。 たとえば、エコノミストは何千もの調査回答を受け取ったり、人口の膨大なセグメントに関する政府や国勢調査のデータを際限なく調べたりすることがあります。 他の学者も多数の組織化されていない情報を受け取る場合があります。 たとえば、がんの潜在的な治療法を研究している科学者は、数百人、さらには数千人または数百万人の患者の検査結果を受け取る場合があります。 ビジネスでは、販売データ、顧客の領収書、取引、またはその他の種類の情報の形式でデータを収集することもあります。

このデータはすべて情報を提供し、おそらく行動の形成と管理に役立つパターンと傾向が含まれています。 ただし、情報を使用するには、データを整理、分析、理解する必要があります。 データ分析とは、そのすべてのデータを整理および分析するプロセスを指します。

データには多くの異なるタイプとソースがあるように、分析には多くの異なる方法があります。 一部のデータは手動で整理し、手作業でコーディングする必要があります。 他の大規模な情報データベースは、データ分析のプロセスを合理化および単純化する専用のコンピュータープログラムを使用して選別できます。

データ分析のプロセスと手順は、データの編成方法だけでなく、人が探しているものにも依存します。 たとえば、経済学者はデータを調べて、行動を説明する購入または支出のパターンを見つけることができます。 企業は、データを調べて、顧客のサプライチェーンの弱点や特定の従業員の問題を特定する場合があります。

通常、各ビジネスは、特定の企業が抱える問題を解決できるようにする独自のデータ分析方法を開発します。 たとえば、健康保険会社では、数百万件の請求額のデータベースを所有している場合があります。 データ分析を担当する従業員は、潜在的な異常を検出するアルゴリズムを生成および実行する責任があります。 したがって、コンピュータプログラムとアルゴリズムを実行して、調査すべき偽の請求が支払われた可能性のある領域を特定できます。