Alles wat u moet weten over data-analyse

everything you need to know about data analysis

Data-analyse is een van de meest gewilde vaardigheden in de datagestuurde wereld van vandaag. Omdat organisaties grote hoeveelheden data verzamelen, hebben ze experts nodig die deze ruwe data kunnen omzetten in bruikbare inzichten. Of je nu een beginnende analist, een dataliefhebber of een doorgewinterde professional bent, deze blogpost begeleidt je bij alles wat je moet weten over data-analyse.

Wat is data-analyse?

Data-analyse is het proces van het inspecteren, opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie te extraheren, conclusies te trekken en de besluitvorming te ondersteunen. Het omvat een breed scala aan technieken en methoden, die per domein en toepassing verschillen. In wezen is het doel om verborgen patronen, correlaties, trends en inzichten bloot te leggen die organisaties kunnen helpen weloverwogen beslissingen te nemen.

Soorten gegevensanalyse

Beschrijvende analyse

Dit is de eenvoudigste vorm van data-analyse. Het omvat het berekenen van eenvoudige statistieken zoals gemiddelden, percentielen en totalen. Het doel is om de belangrijkste aspecten van de gegevens te beschrijven.

Verkennende gegevensanalyse (EDA)

EDA is een vorm van data-analyse die wordt gebruikt om de belangrijkste kenmerken van de dataset samen te vatten en deze op een gemakkelijk interpreteerbare manier te visualiseren. Dit is doorgaans de eerste stap in elk data-analyseproject.

Inferentiële analyse

Deze methode heeft tot doel voorspellingen en gevolgtrekkingen te maken op basis van een steekproef van gegevens. Het maakt gebruik van statistische modellen om op basis van een steekproef conclusies te trekken over een populatie.

Voorspellende analyse

Voorspellende analyse probeert resultaten te voorspellen op basis van historische gegevens. Dit kan worden gedaan met behulp van verschillende machine learning-algoritmen en statistische methoden.

Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse gaat een stap verder door acties voor te stellen om de gewenste resultaten te optimaliseren. Het combineert inzichten uit alle voorgaande methoden om bruikbare aanbevelingen te doen.

Gegevensverzameling en -voorbereiding

Data bronnen

  • Primaire gegevens : rechtstreeks verzameld uit enquêtes, experimenten of observaties.
  • Secundaire gegevens : verzameld uit bestaande bronnen zoals overheidspublicaties, databases en wetenschappelijke tijdschriften.

Gegevens opschonen

Dit omvat het verwijderen of corrigeren van onnauwkeurigheden in de gegevens, het omgaan met ontbrekende waarden en het converteren van gegevens naar een formaat dat gemakkelijk kan worden geanalyseerd.

Gegevenstransformatie

Hier kunnen de opgeschoonde gegevens worden getransformeerd door het aggregeren, samenvatten of creëren van nieuwe variabelen om een ​​eenvoudigere analyse te vergemakkelijken.

Hulpmiddelen die worden gebruikt bij gegevensanalyse

Statistische software

  • R
  • SAS
  • SPSS

Programmeertalen

  • Python (Panda's, NumPy, SciPy)
  • SQL

Hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie

  • Tableau
  • Microsoft PowerBI
  • Matplotlib (Python-bibliotheek)

Big Data-technologieën

  • Hadoep
  • Vonk

Sleutelvaardigheden voor data-analisten

  • Wiskundige statistiek
  • Programmeervaardigheden
  • Data visualisatie
  • Kritisch denken
  • Domein kennis
  • Communicatie vaardigheden

Het data-analyseproces

  1. Het probleem begrijpen : Begrijp duidelijk wat u probeert op te lossen.
  2. Gegevensverzameling : Verzamel relevante gegevens uit geschikte bronnen.
  3. Gegevensopschoning : reinig de gegevens om onnauwkeurigheden te verwijderen en bereid ze voor op analyse.
  4. Exploratory Data Analysis (EDA) : Verken de gegevens om patronen en inzichten te vinden.
  5. Statistische analyse/modellering : pas statistische tests of machine learning-algoritmen toe op de gegevens.
  6. Resultaten interpreteren : Geef betekenis aan de resultaten in de context van het probleem.
  7. Rapporteer bevindingen : Communiceer uw bevindingen duidelijk en beknopt, vaak via visualisaties en rapporten.
  8. Aanbevelingen doen : Acties voorstellen op basis van de analyse.

Uitdagingen bij data-analyse

  1. Gegevenskwaliteit : Gegevens van slechte kwaliteit kunnen tot onnauwkeurige conclusies leiden.
  2. Gegevensbeveiliging : Het waarborgen van de veiligheid en privacy van gegevens is van cruciaal belang, vooral als het gaat om gevoelige informatie.
  3. Vaardigheidskloof : Het vakgebied evolueert snel en het is essentieel om op de hoogte te blijven van nieuwe methoden en hulpmiddelen.
  4. Computationele limieten : Naarmate datasets groter worden, wordt rekenkracht een beperkende factor.

Conclusie

Data-analyse is een uitgebreid en evoluerend veld dat een cruciale rol speelt in de datacentrische wereld van vandaag. Het beheersen ervan vereist een multidisciplinaire aanpak waarbij statistische kennis, programmeervaardigheden en domeinexpertise betrokken zijn. Of u nu net begint of uw vaardigheden wilt verbeteren, het begrijpen van de belangrijkste aspecten van data-analyse is essentieel voor succes in het veld.



request full demo