대부분의 사람들은 데이터 분석을 생각할 때 도구 Microsoft Excel처럼 에서 데이터를 조작하고 분석하는 것을 생각합니다. 실제로 데이터 분석에는 데이터가 말하는 이야기를 조작하고 이해하기위한 다양한 도구와 다양한 방법이 포함됩니다.
데이터 분석이란 무엇입니까? 비즈니스 데이터, 제조 데이터, 마케팅 데이터 또는 운영하는 산업 및 비즈니스 고유의 데이터에 대해 이야기하는 경우 데이터 분석이 매우 다르게 사용됩니다.
이 기사에서는 데이터 분석의 다양한 측면, 그 의미 및 전반적으로 일반적으로 사용되는 방법에 대해 알아 봅니다.
데이터 수집
첫 번째 모든 데이터 분석 단계는 데이터 수집입니다. 이는 단순히 필요한 정보를 보유한 모든 출처에서 데이터를 수집한다는 의미입니다.
데이터에는 다음 중 하나 이상이 포함될 수 있습니다.
많은 사람들에게 큰 도전 조직의 정보를 수집하기 위해 어떤 기술 도구를 사용할 수 있는지 파악하고 있습니다. 대부분의 경우 소프트웨어는 해당 원격 장치 또는 데이터 소스에 연결 한 다음 내부 데이터베이스 또는 데이터 이력 시스템으로 가져와야합니다.
In_content_1 all : [300x250] / dfp : [ 640x360]->이러한 저장 영역을 종종 "데이터웨어 하우스"라고합니다.
정보가 조직 내부의 데이터웨어 하우스에 수집되면 다양한 도구를 사용하여 실제 데이터를 수행 할 수 있습니다 분석
비즈니스 인텔리전스
데이터가 수집되면 다음 단계는 모든 데이터를 어떻게 처리할지 결정하는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스와 관련하여 필요한 데이터는 조직이 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이됩니다.
BI (Business Intelligence) 보고서 및 대시 보드는 관리자 및 기타 비즈니스 리더가 트렌드를보다 잘 이해하고 다양한 측면에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이됩니다. 사업.
이러한 측면은 다음과 같습니다.
이러한 모든 데이터를 수집 조직 전체의 시스템을 사용하면 이전에는 불가능했던 정보간에 연결을 구축 할 수 있습니다.
제조 지능
제조 프로세스에서 데이터를 수집 할 때 어려움은 일반적으로 데이터가 너무 많다는 것입니다.
생각하는 경우 일반적인 제조 시설과 관련하여 작업 현장의 모든 단일 기계는 다음을 포함하여 수십에서 수백 개의 데이터 포인트를 수집합니다.
대부분의 경우 제조 장비는 사용에 의해 자동화됩니다 프로그래머블 로직 컨트롤러 (PLC). 이러한 장치는 프로그래밍 방식에 따라 장비를 작동 할뿐만 아니라 해당 장비에서 데이터를 수집하고 수집합니다.
PLC에서 데이터를 가져 오려면 동일한 네트워크의 서버에서 실행되는 소프트웨어가 필요합니다 그 PLC로. 이러한 컨트롤러에서 데이터 히스토리 언이나 데이터베이스로 데이터를 가져 오기 위해 소프트웨어를 작성한 공급 업체가 많이 있습니다.
이 분야의 데이터 역사가 지도자는 다음과 같습니다.
이 소프트웨어 제공 업체는 거의 대부분 데이터 히스토리 언 솔루션과 함께 사용할 수있는 데이터 분석 도구를 포함합니다. 제조 시설에 적합한 데이터 수집 및 분석 솔루션을 선택하는 것은 실제로 사용하는 컨트롤러, 데이터 저장 방법 및 지출 금액에 달려 있습니다.
데이터 시각화
비즈니스 데이터를 수집, 분석 및 시각화하는 데 가장 널리 사용되는 도구는 Microsoft PowerBI 입니다.
PowerBI는 Microsoft에서 제공하는 강력한 시각화 도구로 많은 데이터를 가져올 수 있습니다. 다른 데이터 소스. 그런 다음 다양한 원형 및 막 대형 차트, 꺾은 선형 그래프, 표 등을 통해 데이터를 분할하고 분석 할 수 있습니다.
다양한 데이터 소스의 정보를 결합하는 기능을 통해 불가능했던 상관 관계를 찾을 수 있습니다 전에. 이것이 현대 데이터 분석의 마술입니다. 여러 소스의 데이터를 시각화 할 수있는 도구 이전에는 불가능했던 통찰력을 제공합니다.
PowerBI는 이러한 방식으로 데이터를 조작하고 시각화 할 수있는 유일한 앱은 아닙니다. 실제로 이러한 유형의 도구에 대한 시장이 커지고 있습니다.
오늘날 최고의 데이터 시각화 도구에는 다음이 포함됩니다.
선택하기로 결정한 옵션은 실제로 투자 또는 투자에 달려 있습니다. 조직이 만들고 싶어합니다. 고맙게도 시작해야 할 경우 사용할 수있는 훌륭한 오픈 소스 옵션이 있습니다.
데이터 마이닝
가장 강력한 새로운 데이터 분석 기술 중 하나는 데이터 마이닝이라고하는 것입니다.
데이터 마이닝은 통계적 모델링을 사용하여 미래 트렌드를 예측하기 위해 대량의 데이터에서 패턴과 트렌드를 가져 오는 데 중점을 둡니다.
데이터 마이닝 통계 분석을 수행 할 수있는 애플리케이션은 고도로 전문화되어 있으며 종종 해당 애플리케이션 또는 상황에 맞게 사용자 정의해야합니다.
데이터 마이닝 분석의 유형은 다음과 같습니다.
오늘날 시장에서 사용 가능한 주요 데이터 마이닝 소프트웨어 도구는 다음과 같습니다.
보다시피, 데이터 분석에는 여러 가지 측면이 있으며 사용해야하는 도구는 실제로 해당 데이터에서 배우려는 내용에 따라 다릅니다. .
데이터 분석의 발전은 매년 계속 발전하고 있으며, 업계를 앞서 가고자하는 회사 나 조직은 어떤 데이터 분석 도구를 사용할 수 있는지 파악하고 최대한 활용해야합니다.