Nel mondo moderno, ogni giorno vengono create grandi quantità di dati. Il World Economic Forum stima che entro il 2025, ogni giorno a livello globale verranno creati 463 exabyte di dati. E non nascondiamoci che stiamo parlando di una quantità di informazioni inimmaginabile.
I dati possono essere uno strumento decisionale incredibilmente potente per le organizzazioni se sfruttati in modo efficace, ma può anche essere scoraggiante raccogliere e analizzare così grandi quantità di informazioni. Però per trarre qualche giusta informazione non dobbiamo obbligatoriamente avere 1exabyte di dati, anzi ti stupirai ma potrebbero bastarti un centinaio di feedback chiesti ai tuoi clienti.
Partiamo piano piano e capiamo cosa è un dataset..
CHE COS'È UN SET DI DATI?
Un set di dati è una raccolta di dati all'interno di un database o in caso sia offline un raccolta dati strutturata ( un file json, csv o excel ).
In genere, i set di dati assumono un formato tabulare costituito da righe e colonne. Ogni colonna rappresenta una variabile specifica, mentre ogni riga corrisponde a un valore specifico. Alcuni set di dati costituiti da dati non strutturati non sono tabulari, il che significa che non si adattano al tradizionale formato riga-colonna.
CHE COS'È L'ANALISI DEI DATI?
L'analisi dei dati si riferisce al processo di manipolazione dei dati grezzi per scoprire informazioni utili e trarre conclusioni. Durante questo processo, un analista di dati o uno scienziato dei dati organizzerà, trasformerà e modellerà un set di dati.
Le aziende utilizzano i dati per risolvere problemi, prendere decisioni supportate da dati e statistiche e pianificare efficacemente il da farsi. L'analisi dei dati garantisce che questi dati siano ottimizzati e pronti per l'uso. Alcuni tipi specifici di analisi dei dati includono:
Analisi descrittiva
Analisi diagnostica
Analisi predittiva
Analisi prescrittiva
Indipendentemente dal motivo per cui analizzi i dati, ci sono sei semplici passaggi che puoi seguire per rendere più efficiente il processo di analisi dei dati.
Come Analizzare un Dataset in 5 passaggi
1. Pulisci i tuoi dati
Il wrangling dei dati, chiamato anche pulizia dei dati, è il processo di correzione o eliminazione di record imprecisi o ripetuti nel set di dati. Durante il processo di pulizia dei dati, trasformerai i dati grezzi in un formato più utile, preparandolo per l'analisi.
Immagina un data grezzo come le immagini dei prodotti dei tuoi competitor, per pulizia del dato in questo caso intendiamo riportare magari su una tabella excel i dettagli dei prodotti che riesci a raccogliere dalle foto. ( Dimensioni, colori, prezzo, ecc )
È fondamentale pulire i dati prima di iniziare l'analisi. Ciò è particolarmente importante se presenterai i tuoi risultati a team aziendali che potrebbero utilizzare i dati per scopi decisionali . I team devono avere la certezza di agire su una fonte di informazioni affidabile.
Ora immagina di capire, dopo aver raccolto i dati dalle immagini dei tuoi competitor e le recensioni dei vari clienti, che le borse di 40cm rosse sono sempre sold out o poco comprate. Ora immagina invece di aver passato ore a guardare quelle foto domandoti perchè i tuoi competitor vendono e tu no... L'estrazione del dato, la creazione di nostre tabelle ( o dataset ) ci aiuterà sempre a capire qualcosa in più.
2. Identifica le domande giuste
Una volta completato il processo di pulizia, potresti avere molte domande sul tuo set di dati finale. C'è così tanto potenziale che può essere scoperto attraverso l'analisi. Identifica le domande più importanti a cui speri di rispondere attraverso la tua analisi. Queste domande dovrebbero essere facilmente misurabili e strettamente correlate a un problema aziendale specifico. Se la richiesta di analisi proviene da un team aziendale, chiedi loro di fornire dettagli espliciti su ciò che sperano di apprendere, cosa si aspettano di apprendere e come utilizzeranno le informazioni. Puoi utilizzare il loro input per determinare quali domande hanno la priorità nella tua analisi.
3. Suddividi i dati in segmenti
Spesso è utile suddividere il set di dati in gruppi più piccoli e definiti. Segmentare i tuoi dati non solo renderà la tua analisi più gestibile, ma la manterrà anche in pista. Ad esempio, se stai cercando di rispondere a domande sulle prestazioni di un reparto specifico, ti consigliamo di segmentare i dati per reparto. Da lì, sarai in grado di raccogliere informazioni sul gruppo che ti interessa e identificare eventuali relazioni che potrebbero esistere tra ciascun gruppo.
4. Visualizza i dati
Una delle parti più importanti dell'analisi dei dati è la visualizzazione dei dati , che si riferisce al processo di creazione di rappresentazioni grafiche dei dati. La visualizzazione dei dati ti aiuterà a identificare facilmente eventuali tendenze o modelli e ovvi valori anomali.Creando elementi visivi accattivanti che rappresentano i dati, sei anche in grado di comunicare in modo efficace i tuoi risultati alle principali parti interessate che possono trarre rapidamente conclusioni dalle visualizzazioni.
È disponibile una varietà di strumenti di visualizzazione dei dati che puoi utilizzare per generare automaticamente rappresentazioni visive di un set di dati, come Microsoft Excel, Tableau e Google Charts.
5. Usa i dati per rispondere alle tue domande
Dopo aver pulito, organizzato, trasformato e visualizzato i tuoi dati, rivisita le domande che hai delineato all'inizio del processo di analisi dei dati. Interpreta i tuoi risultati e determina se i dati ti aiutano a rispondere alle tue domande originali.
Se i risultati non sono conclusivi, prova a rivisitare un passaggio precedente nel processo di analisi. Forse il tuo set di dati era troppo grande e avrebbe dovuto essere segmentato ulteriormente, o forse esiste un diverso tipo di visualizzazione più adatto ai tuoi dati.
L'IMPORTANZA DELL'ANALISI DEI DATI
Praticamente tutte le decisioni aziendali prese sono supportate da dati. Per questo motivo, è fondamentale che le aziende siano in grado di sfruttare i dati a loro disposizione. Le aziende si basano sulle conoscenze acquisite da analisi dei dati per guidare una miriade di attività, che vanno dal bilancio alla creazione di una nuova strategia . L'importanza dell'analisi dei dati per le aziende di oggi non può essere sottovalutata.
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