Adatelemzés alapok
🚀 Szuperképességek az adatelemzésben! 💡
Képzeljétek el, hogy az adatok olyanok, mint a nyomok egy krimiben. Minél jobban vizsgáljuk őket, annál többet tudunk meg a múltról, a jelenről, sőt, még a jövőbe is bepillanthatunk! A második képen egy szuper útitervet láthattok arról, hogy hogyan használják a nagyok (és persze ti is!) ezeket a nyomokat.
Az adatelemzés (Analytics) a nyomozás 4 fő szintje.
Minden szint egy-egy fontos kérdésre ad választ. Menjünk sorban, a múlttól a jövőig!
1. 📖 Leíró elemzés (Descriptive Analytics): Mi történt?
Ez a nyomozás első lépése, ahol megnézzük, mi van a nyomok között. Ez a legegyszerűbb, de nagyon fontos lépés.
Mit csinál? Összefoglalja a múltbéli adatokat, hogy mintákat és trendeket találjon.
Kérdés: Mi történt?
Példa: Képzeld el, hogy eladtál 100 limonádét a nyár folyamán. A leíró elemzés megmondja, hogy "A múlt héten 30 csészét adtunk el, és a legforróbb nap volt a csúcs."
A képen látható lépések: Adatok gyűjtése, tisztítása, trendek megjelenítése. A lényeg, hogy táblázatokban és grafikonokban mutassuk be az adatokat, hogy mindenki lássa a helyzetet.
2. ❓ Diagnosztikai elemzés (Diagnostic Analytics): Miért történt?
Itt már mélyebbre ásunk, és megpróbáljuk kideríteni a történtek okát. Mint egy igazi detektív!
Mit csinál? A múltbéli adatokba fúr bele, hogy megkeresse a gyökérokokat.
Kérdés: Miért történt?
Példa: Miután tudjuk, hogy "A múlt héten 30 csészét adtunk el", a diagnosztikai elemzés megmondja: "Azért adtunk el többet, mert aznap volt a fagyis fesztivál a szomszédban, és sokan szomjasak voltak."
A képen látható lépések: Anomáliák (szokatlan dolgok) azonosítása, események összefüggésbe hozása, az okok igazolása. Megpróbáljuk összekötni a szálakat.
3. 🔮 Előrejelző elemzés (Predictive Analytics): Mi fog történni?
Ez a legizgalmasabb rész, mert a múltból tanultak alapján megpróbáljuk megjósolni a jövőt!
Mit csinál? Statisztikai modelleket használ a múltbeli adatokkal együtt, hogy előrejelezze a jövőbeli kimeneteleket.
Kérdés: Mi fog történni?
Példa: Miután tudjuk, hogy miért nőtt az eladás, az előrejelző elemzés azt mondja: "Mivel a jagyis fesztivál minden évben meglesz, jövőre is nagyjából 30 csészét fogunk eladni azon a napon." Vagy: "Ha holnap 30 fok felett lesz a hőmérséklet, valószínűleg 25 csészét fogunk eladni."
A képen látható lépések: A probléma meghatározása, modell betanítása, tesztelés. Ez már a gépi tanulás világa!
4. ✅ Előíró elemzés (Prescriptive Analytics): Mit kell tennünk?
Ez a legokosabb szint! Nem csak megjósolja a jövőt, hanem megmondja, mit tegyünk, hogy a legjobb eredményt érjük el.
Mit csinál? Ajánlásokat fogalmaz meg a jövőbeli események ismeretében, adatalapú döntéseket javasolva.
Kérdés: Mit kell tennünk (a legjobb eredményért)?
Példa: A nyomozás vége: "Mivel tudjuk, hogy a jagyis fesztiválkor nagy az eladás, előíró elemzés alapján a jövő évben legalább 40 csésze limonádét készítsünk elő, és vegyünk fel egy plusz embert is a kiszolgáláshoz, hogy még többet el tudjunk adni!"
A képen látható lépések: Cél meghatározása, forgatókönyvek elemzése, szimulációk futtatása, javaslatok megfogalmazása.
📊 Összefoglaló táblázat
| Típus | Fő kérdés | Magyarázat | Limonádé Példa |
| Leíró | Mi történt? | Összefoglalja a múltat (számok, grafikonok). | 30 csésze fogyott a múlt héten. |
| Diagnosztikai | Miért történt? | Keresi az okokat (összefüggéseket). | Azért fogyott több, mert Fagyis Fesztivál volt. |
| Előrejelző | Mi fog történni? | Megjósolja a jövőt a múlt alapján. | Várhatóan 30 csésze fogy a jövő évi fesztiválkor. |
| Előíró | Mit kell tennünk? | Cselekvési javaslatot tesz a legjobb eredményért. | Készíts 40 csészével és hívj plusz egy embert a pultba. |
Megjegyzések
Megjegyzés küldése