Metody analizy danych

Metody analizy danych

Z reguły się tego nie widzi, ale cały współczesny świat w całości opiera się na twardych danych. Analiza danych jest kluczowym aspektem w podejmowaniu wszystkich najważniejszych decyzji. Każda decyzja, nawet jeśli schowana za intuicją, w rzeczywistości opiera się na wiedzy i wcześniejszym doświadczeniu. Największe firmy polegają na analizie danych w celu zrozumienia trendów, wzorców i by móc podejmować dalsze kroki obliczone na najwyższe ROI. Chcesz poznać ich sekrety? Poznaj metody analizy danych.

Jakie rozróżniamy metody analizy danych?

Wybór konkretnej metody analizy danych będzie zależał nie tylko od oczekiwanego celu analizy, ale również od posiadanych danych. Pod tym względem obie poniższe metody są unikalne i wybierane na podstawie charakteru danych, stawianych pytań badawczych i problemów biznesowych, które chcesz rozwiązać.

Metody analizy danych możemy podzielić na dwie zbierające konkretne techniki:

• ilościowe – koncentrują się na danych liczbowych i technikach statystycznych,
• jakościowe – kładą nacisk na zrozumienie podstawowych znaczeń i wzorców w danych tekstowych lub nieliczbowych.

Przyjrzyjmy się obu grupom metod analizy danych z bliska.

Ilościowe metody analizy danych

Jak wspomnieliśmy powyżej, ilościowe metody analizy danych skupiają w sobie „twarde” badania. Obejmują systematyczne empiryczne badania za pomocą technik statystycznych, matematycznych i obliczeniowych. Podstawą są zawsze prawdziwe twarde dane możliwe do przedstawienia w wartości liczbowej.

Typowe ilościowe metody analizy danych obejmują:

• statystyki opisowe – zajmują się metodami opisu danych statystycznych zebranych podczas badania statystycznego. Statystyki opisowe podsumowują podstawowe cechy zbioru danych, zapewniając proste podsumowania,
• statystyki wnioskowania – dział statystyki, którego celem jest przedstawienie wniosków i uogólnień wyników badań w przełożeniu na populację. Dokonują przewidywań i wniosków na tej podstawie,
• analizę regresji – pomaga w zrozumieniu relacji między zmiennymi. Ta metoda analizy danych pozwala na opisywanie współzmienności zmiennych przez dopasowanie do nich funkcji. Pozwala estymować nieznaną wartość jednej zmiennej na podstawie znanych wartości pozostałych,
• analizę wielowymiarową – bada wpływ wielu zmiennych przez jednoczesną ich obserwację i analizę.

Jakościowe metody analizy danych

Drugim zbiorem metod badawczych są jakościowe metody analizy danych. Te koncentrują się na interpretacji danych nieliczbowych. Przykładowe dane nieliczbowe to tekst, audio lub wideo. W ten sposób te metody analizy danych skupiają się na poznaniu i zrozumieniu pojęć, opinii lub doświadczeń. Najczęstszym efektem stosowania tej metody badawczej jest rozróżnienie pomiędzy znanymi możliwościami. Częstym efektem jest możliwość późniejszego podania wyników analizie ilościowej.

Typowe jakościowe metody analizy danych obejmują:

• analizę tematyczną – jedna z najpowszechniejszych metod jakościowej analizy danych. Kładzie nacisk na identyfikację, analizę i interpretację wzorców („tematów”). Bada wyraźne i ukryte znaczenia w danych,
• analizę treści – w sposób systematyczny i obiektywny określa obecność określonych słów, tematów lub pojęć w zbiorze danych. Obejmuje kodowanie i kategoryzację danych w celu zidentyfikowania wzorców trendów i relacji,
• analizę dyskursu – bada komunikację i sposób, w jaki używany jest język w kontekstach społecznych. Skupia się nie tyle na samym języku, ile, w jaki sposób jest wykorzystywany do konstruowania zdarzeń, kształtowania tożsamości, relacji społecznych i przekazywaniu władzy,
• teorię ugruntowaną – ta metoda analizy danych ma na celu wygenerowanie lub odkrycie teorii przez systematyczne gromadzenie i analizę danych. Gromadzenie danych ma pozwolić wzorcom tematom i koncepcjom wyłonić się ze zbioru organicznie.

Jakich narzędzi użyć w zależności od metody analizy danych?

Do różnych grup metod analizy danych posłużą różne narzędzia. Gdy tworzysz rozwiązania i usługi IT do analizy danych, najlepsze będą języki programowania R i Python z odpowiednimi bibliotekami. Ze względu na swoją powszechność używany jest również Excel. Do jakościowych metod analizy danych używa się NVivo, Atlas.ti, Tableau i Power BI.

Co jeszcze warto wiedzieć o metodach analizy danych?

Metody i narzędzia to najważniejsza część zrozumienia metod analizy danych. Istnieje jednak kilka „drobnostek”, o których warto wiedzieć. Zdecydowanie najważniejszą rzeczą przed przystąpieniem do analizy jest zadbanie o jakość danych wejściowych. Powinny być dokładne, kompletne oraz oczywiście wiarygodne. Inaczej nie uzyskacie prawidłowych wniosków, co stoi w sprzeczności z pierwotnym zamiarem. Nie mniej ważne są również kwestie etyczne, w tym prywatność i poufność, szczególnie w przypadku informacji poufnych.

Niezbędna jest również odpowiednia „jakość” analityków, którzy muszą mieć wystarczające doświadczenie i umiejętności. Odpowiednie kwalifikacje do interpretacji wyników to jedno, jednak równie ważna jest umiejętność odpowiedniego komunikowania wyników. Analitycy muszą być na bieżąco ze wszystkimi nowinkami w branży, inaczej ryzykują utratę przewagi technologicznej nad konkurencją.