데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 대량의 원시 또는 조직화되지 않은 데이터를 검토하여 데이터의 결론을 공식화하는 프로세스를 말합니다. 비즈니스에서 자주 사용되어 행동 계획을 세우거나 비즈니스 패턴과 경향을 식별하고 회사가 고객 행동을보다 잘 이해하도록 돕습니다. 또한 많은 학문 분야의 경제학자와 학계 전문가가 이론을 공식화,지지 또는 반증하는 데 도움이됩니다.

많은 상황에서 많은 양의 데이터가 연구를 위해 수집됩니다. 예를 들어, 경제학자들은 수천 건의 설문 조사 응답을 받거나 수많은 인구 집단에 대한 끝없는 양의 정부 및 인구 조사 데이터를 조사 할 수 있습니다. 다른 학자들도 수많은 조직화되지 않은 정보를받을 수 있습니다. 예를 들어, 암에 대한 잠재적 치료법을 연구하는 과학자는 수백, 심지어 수천 또는 수백만의 환자의 검사 결과를받을 수 있습니다. 비즈니스에서 데이터는 판매 데이터, 고객 영수증, 거래 또는 기타 유형의 정보 형태로 수집 될 수도 있습니다.

이 모든 데이터는 정보를 제공하며 행동을 형성하고 통제하는 데 도움이되는 패턴과 추세를 포함 할 수 있습니다. 그러나 정보를 사용하려면 데이터를 구성, 분석 및 이해해야합니다. 데이터 분석은 모든 데이터를 구성하고 분석하는 프로세스를 말합니다.

다양한 유형의 데이터 소스와 소스가있는 것처럼 다양한 분석 방법이 있습니다. 일부 데이터는 수동으로 구성하고 수동으로 코딩해야합니다. 데이터 분석 프로세스를 간소화하고 간단하게 만드는 특수 컴퓨터 프로그램을 사용하여 다른 대규모 정보 데이터베이스를 선별 할 수 있습니다.

데이터 분석 프로세스 및 절차는 데이터 구성 방법뿐만 아니라 개인이 찾고있는 내용에 따라 다릅니다. 예를 들어, 경제학자는 행동을 설명하는 구매 또는 지출 패턴을 찾기 위해 데이터를 조사 할 수 있습니다. 기업은 고객 공급망의 약점 또는 특정 직원의 문제를 식별하기 위해 데이터를 조사 할 수 있습니다.

각 비즈니스는 일반적으로 주어진 회사의 문제를 해결할 수있는 고유 한 데이터 분석 방법을 개발합니다. 예를 들어, 건강 보험 회사는 수백만 건의 청구 청구 데이터베이스를 보유 할 수 있습니다. 데이터 분석을 담당하는 직원은 잠재적 인 이상을 감지하기 위해 알고리즘을 생성하고 실행해야합니다. 따라서 컴퓨터 프로그램 및 알고리즘은 조사되어야 할 허위 청구가 지불되었을 수있는 영역을 식별하기 위해 실행될 수 있습니다.