Apa itu analitik data? Berbagai cara analisis data membuat hidup lebih mudah
– Iklan –
Data seperti uang saat ini, dan dalam beberapa hari mendatang, kita mungkin dapat menggunakan data sebagai mata uang untuk membeli barang dan jasa. Terlepas dari spekulasi, kami memiliki banyak data yang kami berikan ke berbagai layanan untuk menjadikannya lebih baik. Meskipun beberapa data digunakan untuk menampilkan iklan kepada kami, itu tidak berarti semua data yang kami berikan digunakan untuk tujuan iklan. Karena kita memiliki jumlah data yang sangat besar, perlakuan yang tepat terhadap data tersebut dapat menghasilkan hasil baru yang luar biasa untuk membuat hidup kita lebih baik.
Pada titik ini, kami memiliki banyak data untuk keperluan analitik, dan jumlah data untuk analitik akan terus meningkat, yang pada akhirnya akan membuat proses analitik data lebih efisien. Analisis Data adalah semua tentang penanganan yang benar dari data massal menggunakan alat statistik dan analitis khusus untuk mengubah data tersebut menjadi informasi yang bermakna dan menyelesaikan satu atau beberapa tugas. Analisis Data mungkin tidak semudah yang Anda kira. Tetapi, jika itu dilakukan dengan cara yang tepat, itu dapat mengarah pada hal-hal baru yang menarik dan hari ini saya akan berbicara tentang ruang lingkup Analisis Data, atau bagaimana Data Analytics dapat membantu kita membangun masa depan yang lebih baik untuk diri kita sendiri dan generasi berikutnya yang akan datang .
Tetapi sebelum memahami ruang lingkup analitik data, mari kita lihat langkah-langkah dasar analitik data sebelum informasi tersebut digunakan untuk sesuatu yang bermanfaat. Langkah-langkah analitik data dapat dipecah menjadi 5 tugas, dan di sini adalah penjelasan 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 paling penting. Karena ada banyak data yang tersedia, sedikit perubahan dalam tujuan akan mengarah pada persyaratan data tambahan dan jika tujuan Anda berkurang karena beberapa alasan, 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 dalam setiap cara yang mungkin.
Pengumpulan data
Data adalah bahan baku dalam hal Analisis Data. Bergantung pada tujuan Anda, data harus dikumpulkan dari sumber yang tepat untuk menyelesaikan tugas Anda. Jika Anda ingin memulai bisnis Anda sendiri, Anda dapat mengumpulkan data tentang apa yang dicari mayoritas. Jika Anda ingin menawarkan beberapa layanan kesehatan, Anda dapat mengumpulkan data dari rumah sakit dan tempat-tempat lain dan seterusnya. Jadi Pengumpulan Data adalah langkah terpenting berikutnya dan Anda harus selalu memilih sumber yang relevan untuk mengumpulkan data Anda sebelum Anda 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 ada gunanya dan jika Anda menyimpannya dalam sistem yang akan memperlambat proses analisis menggunakan alat khusus yang Anda 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 saring menggunakan beberapa alat khusus yang tersedia. Anda mungkin perlu mengambil bantuan profesional Analisis Data untuk tugas ini, dan tentu saja, ini merupakan langkah penting untuk memfilter data yang tidak perlu dan hanya menyimpan yang berguna.
Analisis data
Sekarang hadir Analisis Data yang paling ditunggu-tunggu, yang mencakup segala sesuatu mulai dari menemukan pola dalam data hingga menarik kesimpulan dan segala sesuatu di antaranya. Ini adalah langkah ketika Anda mendapatkan jawaban untuk semua pertanyaan Anda, dan data tersebut dikonversi menjadi beberapa informasi bermanfaat, yang nantinya dapat digunakan untuk bentuk Analytics yang lebih baik dan canggih. Ceri pada pai adalah, pada langkah ini, Anda berada di ambang untuk mendapatkan hasil Anda. Sekarang Anda dapat memperoleh informasi akhir dengan berbagai cara tergantung pada jenis data dan cara yang Anda inginkan.
Menarik kesimpulan
Setelah data dikumpulkan, data dikonversi 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 tugas. Tergantung pada jenis informasi, itu dapat diwakili secara grafis atau dalam bentuk tabel dan semuanya tergantung pada persyaratan yang kita miliki dan volume data yang diproses. Hanya setelah langkah ini, informasi yang tersedia dapat dikonversi ke beberapa format lain yang dapat dimasukkan ke sistem yang berbeda untuk pembelajaran mesin, intelijen bisnis dan penggunaan lain yang akan saya bahas nanti.
Jadi, mereka menyesuaikan aplikasi yang terkait dengan Analisis Data. Bergantung pada bagaimana tepatnya Anda ingin menggunakan informasi yang tersedia yang Anda peroleh, itu bisa melibatkan beberapa langkah lagi dan itu juga tergantung pada jenis data yang Anda hadapi.
Sekarang mari kita lihat beberapa cara, Data Analytics dapat bermanfaat 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 Data Analytics yang paling produktif. Penambangan data pada dasarnya mengacu pada mencari tahu pola dalam data yang tersedia yang dapat berguna untuk mengambil keputusan yang bermanfaat, 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 oleh pelanggan di wilayah tertentu pada waktu tertentu dalam setahun dan seterusnya. Penambangan data adalah implikasi berguna dari Analisis Data, yang dapat mempertimbangkan banyak data dan menggunakan beberapa algoritma 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 merupakan implikasi dari analitik data, yang dapat berguna untuk mewakili set data yang sangat besar dengan cara yang ramah secara visual dengan bantuan grafik, grafik, dan elemen 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 menjadi cukup cerdas untuk menekankan bagian yang paling berguna dari informasi yang diperoleh sambil menyajikan data secara visual, yang juga dapat sama bermanfaatnya dalam berbagai organisasi dan perusahaan untuk membuat keputusan.
Analisis Teks
Data tidak hanya merujuk pada angka. Informasi yang berguna juga dapat berasal 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 diturunkan 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 mesin 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 terpisah, tidak diragukan lagi alat yang ampuh dalam analisis data.
Kecerdasan Bisnis
Analisis Data juga dapat sangat berguna dalam membuat keputusan bisnis, yang dapat mencakup segala sesuatu mulai dari harga produk hingga peluncuran produk, dengan memahami tren saat ini dan banyak lagi. Dengan bantuan Analisis Data dalam bisnis, kondisi pasar dapat dengan mudah dipahami yang pada akhirnya dapat membantu pelaku bisnis untuk membuat keputusan taktis untuk mempertahankan margin laba dan mendorong penjualan.
Kecerdasan bisnis dalam Analisis Data membutuhkan bantuan penggalian data, yang dapat membantu perusahaan kami memahami pola tentang jenis produk yang 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, tuntutan pelanggan, dan informasi lain yang diperlukan. Intelegensi bisnis adalah salah satu kekuatan pendorong di belakang munculnya dan penggunaan Data Analytics 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 bisa berguna dan dapat membantu dokter untuk mengetahui apa yang sedang dituju pasien, dan ini dapat dicapai dengan bantuan Analisis Data. Data dari semua rumah sakit di seluruh dunia dapat dikumpulkan untuk melakukan studi yang dapat membantu membangun sistem komputer pintar, yang dapat berguna untuk merawat pasien dengan lebih baik. Dokter juga dapat menemukan data historis tentang langkah apa yang harus diambil 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 kondisi normal pasien.
Membuat prediksi cuaca yang lebih akurat
Tidak masalah jika Anda Google Assistant memberi Anda informasi yang salah tentang apakah besok akan turun hujan atau tidak. Tetapi bencana cuaca dapat membawa bencana yang tak terkendali dan manusia sangat lemah dan lemah dalam berurusan dengan kiamat cuaca. Cara terbaik untuk melawan cuaca adalah dengan membuat pengaturan untuk meminimalkan bencana sebanyak mungkin.
Saat itulah Data Analytics berperan. Meskipun ada sensor pintar, yang secara otomatis dapat melacak bencana cuaca, bahkan jika hal-hal kecil salah, data dari sensor bersama dengan cerdas Analisis Data juga dapat berguna untuk peramalan cuaca yang lebih tepat dan akurat dan pada akhirnya dapat menyelamatkan peradaban manusia suatu hari nanti . Dengan bantuan Data Analytics, banyak parameter dapat dipertimbangkan, yang dapat membantu stasiun peramalan cuaca melakukan peramalan cuaca jauh hari sebelumnya, yang dapat membantu pemerintah merencanakan operasi penyelamatan atau mengambil tindakan pencegahan jauh sebelum krisis dimulai.
Tata pemerintahan yang lebih baik
Selain semua cara berbeda, yang telah saya sebutkan di sini, di mana Data Analytics dapat berguna, juga dapat berguna dalam hal tata kelola, juga. Ketika datang ke tata kelola, itu mencakup segala sesuatu dari manajemen lalu lintas yang lebih baik untuk memahami keluhan warga untuk menawarkan layanan yang lebih baik.
Dalam aspek itu, Analisis Data dapat membuat terobosan baru. Dengan bantuan penggalian data dan Analisis teks, dan dengan pemahaman bahasa yang cerdas oleh komputer, pemerintah dapat mengetahui masalah yang dihadapi sebagian besar warga negara, dan saat itulah Analisis Data dapat dilakukan sehingga masalah dapat diatasi sesegera mungkin, dan bahkan memungkinkan pemerintah untuk meluncurkan lebih banyak layanan yang berpusat pada warga negara.
Masa depan analitik data
Masa depan akan melihat penggunaan komputer kuantum, yang jauh lebih kuat daripada komputer tradisional, dan mereka dapat menyelesaikan banyak tugas. Ketika datang ke Analisis Data beberapa ratus kali lebih cepat daripada komputer tradisional kita.
Jadi, komputasi Quantum dapat menjadikan dunia tempat yang lebih baik, dan Analisis Data akan menjadi jantung sistem yang berpotensi mendorong komputer kuantum. Di samping semua cara berbeda, yang saya sebutkan di sini, di mana Data Analytics dapat bermanfaat, kita bahkan dapat menemukan sejumlah bidang yang berbeda, tempat Data Analytics dapat menciptakan keajaiban, terutama ketika pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan akan meningkatkan kecepatan dan akan menjadi arus utama .
Saya tidak membahas banyak detail teknis tentang bagaimana Data Analytics dapat bermanfaat, 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 Data Analytics, dan bagaimana hal itu bisa berguna. Jadi, itulah tempat-tempat, di mana Data Analytics akan mengubah dunia dengan cara yang lebih baik dan akan membuat bumi menjadi tempat tinggal yang lebih baik. Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang Analisis Data? Jangan ragu untuk mengomentari hal yang sama di bawah ini.
