Mi az adatelemzés?

Az adatelemzés egy módszer az adatok strukturáltabb és olvashatóbb formátumba való konvertálására. Ez nem csak megkönnyíti ennek a bizonyos formátumnak az olvasását vagy használatát, hanem javítja a minőségét is.

Az adatelemzés legáltalánosabb példája a weboldalak HTML-jének konvertálása JSON-ba vagy olvasható egyszerű szöveggé.

Mivel a vállalkozások 95%-a úgy véli, hogy eligazodni kell a piaci trendekben és megalapozott döntéseket kell hozni, az adatelemzés fontosságát nem lehet eléggé hangsúlyozni.

Az adatelemzési módszerek kétségtelenül minden modern iparág számára nélkülözhetetlenekké váltak. Olvassa tovább, ha többet szeretne megtudni az adatelemzésről és annak felhasználásáról.

🔑 Kulcs elvitelek

• Az adatelemzés magában foglalja a nyers, strukturálatlan adatok rendezettebb és olvashatóbb formátumba való átalakítását, javítva azok minőségét és használhatóságát.
• Az adatelemzésnek két típusa van: nyelvtanilag vezérelt (formális nyelvtani szabályokkal strukturált) és adatvezérelt (statisztikai módszereket használ a szélesebb lefedettség érdekében).
• Az adatelemzők létrehozásának előnyei közé tartozik a testreszabás, a tulajdonjog és a vezérlés, de a kihívások közé tartozik az erőforrás- és időigény is.

Adatelemzés definíciója

Egyszerűen fogalmazva, az adatelemzés a nyers, strukturálatlan adatokat olvasható formátumba konvertálja.

A naponta keletkező hatalmas mennyiségű adat révén a technológiák jól jöhetnek a nagy adatkészletek mások által érthető módon történő kezeléséhez.

Következésképpen a vállalkozások és szervezetek olyan eszközöket használhatnak, amelyek növelik a termelékenységet és általánosságban javíthatnak.

Az adatkinyeréssel ellentétben az elemzés nem csak információkat gyűjt különböző forrásokból. Ez a folyamat valójában szervezi és értelmet ad neki.

Az adatelemzők számos programozási nyelven felállíthatók, és nem korlátozódnak senkire. Ami fontos, az az adatelemző konkrét célja bármilyen adattípus konvertálására.

👍 Hasznos cikkek: Az adatok különböző fájlformátumokban érkezhetnek, például HTML, JSON és CSV. Íme kompatibilis eszközök, technikák és programozási nyelvek a strukturálatlan adatok elemzéséhez: JSON-adatfájlok elemzése Pythonban HTML elemzés reguláris kifejezéssel Az adatok kinyerésének legjobb módjai

Az adatelemzési folyamatnak két összetevője van: a lexikális elemzés és a szintaktikai elemzés. Így működnek:

1. Lexikai elemzés

Ilyenkor az adatelemző karakterről karakterre ellenőrzi a bevitt adatot (például egy HTML-fájlt), és megpróbál minden információt felismerni, hogy „tokeneket” gyűjtsön.

Ez az a fázis is, ahol a duplikált kódok és szóközök eltávolításra kerülnek.

2. Szintaktikai elemzés

A felismerhető „tokenek” szintaktikai elemzésre kerülnek a forráskód (bemeneti adatok) nyelvtani hibáinak felderítésére.

A hatékony elemzők szemantikai elemzést is tartalmazhatnak, amely értelmet ad a strukturált tokeneknek, és ennek megfelelően szolgáltat kimenetet.

Az adatelemzés típusai

Az adatelemzésnek két típusa van. Ezek a nyelvtan által vezérelt adatelemzés és az adatvezérelt adatelemzés.

Vessünk egy pillantást mindegyikre.

1. Nyelvtan által vezérelt adatelemzés

A nyelvtan által vezérelt adatelemzők formális nyelvtani szabályokat képeznek ki az adatok strukturálására. A strukturálatlan adatokat tartalmazó mondatok strukturált formátumra vannak felbontva.

Ez az adatelemzési típus korlátozható, mivel a beállított szabályokon kívül bármit kizárhat. Legtöbbször ezeket a szabályokat könnyítik, hogy a folyamat befogadóbb legyen.

2. Adatvezérelt adatelemzés

Másrészt az adatvezérelt adatelemzés statisztikai elemzőket és modern fabankokat használ, ami szélesebb lefedettséget biztosít, mint egy merev nyelvtani szabály megközelítés.

Statisztikai módszereket használ a mondat legvalószínűbb elemzésének eldöntésére, innen ered az „adatvezérelt” szó. A nagyobb teljesítményű elemzők ezt a megközelítést részesítik előnyben.

Az adatelemzés felhasználása

Egy ember számára fizikailag és szellemileg lehetetlen minden olyan információt feldolgozni, amelyet az internet összegyűjtött. Ez növeli az adatelemzés előnyeit, nem korlátozódik egyetlen iparágra sem. Még nehezebb olyan iparágat elképzelni, amely üzleti folyamataiban nem alkalmaz adatelemzési módszereket.

Íme néhány felhasználási eset az adatelemzéshez:

1. Piacelemzés

A fogyasztók 75%-a ma már közösségi média platformokat használ új termékek és szolgáltatások keresésekor.

A fogyasztói magatartásokból származó nagy adathalmazokat legjobb adatelemző módszerekkel gyűjteni és elemezni.

Ezek manuális kezelése csak lassítja a vállalatok döntéshozatalát minden jelentős trendváltozás esetén. Arról nem is beszélve, hogy ez manapság szinte lehetetlen, hiszen a piaci trendinformációt képező adatokat „nagy adatnak” tekintik.

📈 Piaci trendek: Az üzleti intelligencia 2022-re vonatkozó trendje szerint 2023-ra minden harmadik vállalat döntési intelligenciát alkalmaz, hogy tovább növekedjen a piacon.

2. E-mail rendezés

Még a kisvállalkozásoknak is több ezer e-maillel kell majd megküzdeniük valamikor. Az üzleti kommunikáció időben történő értékelése csak adatelemzési módszerekkel végezhető el.

A Google Keresés adataihoz hasonlóan az adatelemző eszközök segítségével lehetőség van a keresési eredmények relevancia szerinti szűrésére.

Ezeket az eszközöket a releváns e-mailek kulcsszóbevitellel történő rendezésére használják. Sőt, érdemes megemlíteni, hogy a potenciális ügyfelektől e-maileket gyűjtő leadgeneráló eszközök is használnak adatelemző módszereket.

3. Dokumentumok rendszerezése

Minden vállalat szekrényében és adatbázisában több fájlkötet található. Feldolgozásának egyetlen ésszerű módja az adatelemzési módszerek.

Egyes adatelemző eszközök OCR-t (optikai karakterfelismerést) használnak. Ez kemény dokumentumok és PDF-ek elemzésére szolgál.

Az adatelemzők felépítésének előnyei és kihívásai

Végül el kell döntenie, hogy elkészíti-e az elemzőt. Ha nem, fontolja meg a népszerű adatelemző eszközöket. Íme néhány előny és kihívás, amelyeket figyelembe kell vennie ezzel kapcsolatban:

Az adatelemzők előnyei

• Egy teljesen testreszabott adatelemző személyre szabható az üzleti folyamatok alapján.
• Ön birtokolja az elemző jogát, amely előnyt jelenthet versenytársaival szemben, ha jobban teljesít.
• Ön irányítja a frissítéseket és változtatásokat, amelyeket az elemző alkalmazhat.

Az adatelemzők kihívásai

• Az elemző felépítése sok időt és erőforrást igényel. Lehet, hogy eltalált vagy kimarad, ezért számíts némi visszaesésre.
• Az elemző karbantartásához házon belüli csapatot kell kiképeznie.
• Erősebb értelmezőkhöz dedikált szervert is kell építeni.

Általában azok a kis- és középvállalkozások, amelyeknél nincs házon belüli fejlesztői csapat, megvásárolhatnak egyet megbízható szolgáltatóktól.

A nagyobb vállalkozásoknak fontolóra kell venniük egy elemző létrehozását, ha információigényeik összetettsége ezt megkívánja.

Tekerje fel

A legtöbb modern iparág vállalkozásai elemzési módszereket alkalmaznak egy vagy több belső vagy külső folyamatukban.

Az elemző felépítése vagy sem olyan kérdés, amellyel valamikor foglalkozni kell, figyelembe véve a vállalat erőforrásait. Egy jó elemző mindent megtesz, és időt takarít meg. Ez előnyt is jelenthet a versenytársakkal szemben.

GYIK