Żyjemy w czasach, w których informacja staje się najcenniejszą walutą. Nowoczesne systemy dają możliwość poddawania szczegółowej analizie nawet bardzo rozległych zasobów danych. Tym samym łatwiejsze staje się wyciąganie wniosków i tworzenie prognoz na podstawie informacji o aktualnym stanie w danej dziedzinie. Jakie nowoczesne metody analizy danych się przy tym
wykorzystuje?
Spis treści
- Czym są nowoczesne metody analizy danych?
- Zastosowania nowoczesnych metod analizy danych
- Rodzaje danych statystycznych
- Nowoczesna analiza danych statystycznych i jakościowych – jak to się robi?
Czym są nowoczesne metody analizy danych?
W ostatnich latach analiza danych znacznie się rozwinęła. Jest to zasługą przede wszystkim rozwoju technologii informatycznych i sztucznej inteligencji. Nowoczesne metody analizy danych pozwalają nie tylko przyglądać się znacznie większym zbiorom informacji i szybciej wyciągać z nich wnioski. Obecnie stosowane techniki skupiają się bowiem na takich dziedzinach jak analiza predykcyjna czy uczenie maszynowe. Tym samym dane stają się jeszcze bardziej wartościowe, ponieważ mają realny wpływ na przyszłe wyniki czy też podejmowane decyzje.
Jeszcze większe możliwości daje wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych. Zaawansowane algorytmy realizują wiele procesów automatycznie i coraz lepiej rozpoznają różne typy informacji. Dzięki temu interpretacja danych wejściowych staje się znacznie bardziej precyzyjna i efektywna.
Zastosowania nowoczesnych metod analizy danych
Szerokie możliwości ich wykorzystania sprawiają, że nowoczesne metody analizy danych znajdują zastosowanie w wielu obszarach. Biznes wykazuje szczególne zainteresowanie tego rodzaju technikami. Zaawansowana analiza danych może bowiem pomagać w podejmowaniu skutecznych decyzji, optymalizacji działań, poprawie wyników i efektywności. Jest to możliwe m.in. dzięki predykcji, czyli przewidywaniu na podstawie zaobserwowanych schematów.
Zaawansowane algorytmy i systemy bez trudu poddają analizie nawet bardzo obszerne zbiory i wyłapują pewne prawidłowości lub tendencje, dostarczając cennych informacji. Podobne metody wykorzystuje się także w medycynie czy badaniach naukowych. Możliwość uzyskania szybszych i bardziej precyzyjnych wyników może się bowiem przekładać na zwiększenie skuteczności terapii czy też postęp w różnych dziedzinach nauki.
Rodzaje danych statystycznych
Metody zbierania danych i analizy są zależne od ich rodzaju. Wyróżnia się dwa główne typy danych:
dane ilościowe,
dane jakościowe.
Dane ilościowe są mierzalne – chodzi tu np. o konkretne liczby (np. wiek, liczba osób w gospodarstwie domowym czy dochód brutto). Do danych ilościowych zalicza się również tzw. dane porządkowe, przypisujące do określonych kategorii (np. klasyfikacja wzrostu – niski, średni, wysoki). Są one dość łatwe w analizie, ponieważ są konkretne i jednoznaczne. Statystyczne metody analizy danych ilościowych pozwalają np. na szybkie wyznaczenie średniej, mediany, odchylenia standardowego itp.
Dane jakościowe są bardziej „wyrafinowane”, ale też trudniejsze w analizie, ponieważ są niemierzalne. Najczęściej pozyskuje się je w wyniku badań takich jak obserwacja, kwestionariusze, wywiady, grupy fokusowe itp. Mogą być przedstawiane w różnych formach – np. wypowiedzi pisemnych i ustnych, obrazów, nagrań wideo i audio. W związku z tym ich analiza i interpretacja są znacznie bardziej skomplikowane. W pierwszej kolejności niezbędne jest bowiem „odszyfrowanie” każdego elementu wśród danych wejściowych. Następnie są kategoryzowane, kodowane i najczęściej konwertowane na dane pseudoilościowe, aby móc dokonać analizy. Do niedawna badania tego typu stanowiły bardzo złożony i długotrwały proces. Prowadzenie ich na dużej próbie było wręcz niemożliwe ze względu na nakład pracy, jakiego wymagało przetworzenie informacji zwrotnych. Obecnie jednak coraz szerzej stosuje się nowoczesne metody analizy danych jakościowych, które pozwalają na szybkie uzyskiwanie bardzo dokładnych wyników.
Nowoczesna analiza danych statystycznych i jakościowych – jak to się robi?
Jak wyglądają nowoczesne metody analizy danych w praktyce? Obecnie wykorzystuje się do tego systemy komputerowe i zaawansowane algorytmy. Na rynku można znaleźć szeroką ofertę oprogramowania dedykowanego właśnie tego typu zadaniom. Jest ono dopasowane do różnorodnych potrzeb. Nowoczesne narzędzia umożliwiają m.in. szybką analizę danych statystycznych czy też wykonywanie analiz big data (dużych i różnorodnych zestawów danych). Dostępne są też algorytmy API, które pozwalają integrować dane z różnych źródeł i wykorzystywać je w aplikacjach.
Metody analizy danych jakościowych najczęściej bazują są sztucznej inteligencji. Systemy wykorzystujące np. uczenie maszynowe w wyniku ekspozycji na dane samoczynnie poprawiają swoją skuteczność w zakresie ich „rozumienia” oraz przetwarzania. Tym sposobem znacznie łatwiejsza i szybsza staje się też analiza danych jakościowych. Sztuczna inteligencja już teraz potrafi przewidywać zachowania klientów, prognozować trendy czy proponować rozwiązania problemów na podstawie dostarczonych informacji. W związku z tym analiza danych wchodzi w zupełnie nowy etap, a jej możliwości wydają się nieograniczone.