Een beter begrip van gegevensanalyse: een beginnershandleiding

Beschrijvende analyse verwijst naar het proces waarbij historische gegevens worden geanalyseerd om een beter begrip te krijgen van trends en patronen. Het gaat hier bijvoorbeeld om het wel of niet behalen van KPI's, zoals rendement op investering.

Een voorbeeld van beschrijvende analyse is het genereren van rapporten om een overzicht te bieden van de financiële en salesgegevens van een organisatie. Dit zorgt voor waardevolle inzichten in eerdere activiteiten en resultaten.

Voorspellende analyse maakt gebruik van historische gegevens om te helpen voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren, bijvoorbeeld door eerdere trends te identificeren om vast te stellen of het waarschijnlijk is dat deze opnieuw zullen optreden.

Deze analyses worden uitgevoerd met behulp van verschillende statistische en machine learning-technieken, zoals neurale netwerken, beslisbomen en regressieanalyse.

Diagnostische analyse helpt bij het beantwoorden van vragen over de oorzaak van bepaalde gebeurtenissen door prestatie-indicatoren nader te onderzoeken. Technieken voor diagnostische analyse vormen een aanvulling op fundamentele beschrijvende analyse.

In het algemeen gaat het bij diagnostische analyse om het vaststellen van afwijkingen in gegevens (zoals een onverwachte verandering voor een waarde), het verzamelen van gegevens die gerelateerd zijn aan deze afwijkingen en het gebruiken van statistische technieken om een potentiële uitleg vast te stellen.

Cognitieve analyse is een geavanceerde vorm van gegevensanalyse die verder gaat dan traditionele methoden. Deze methode maakt gebruik van machine learning en natuurlijke taalverwerking om gegevens te begrijpen, te beredeneren en om ervan te leren. Dit gebeurt op een manier die doet denken aan menselijke gedachteprocessen.

Het doel van cognitieve analyse is om het menselijk denken te simuleren om zo tot diepgaandere inzichten te komen, patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Voorschrijvende analyse helpt vragen te beantwoorden over de volgende stappen die moeten worden gezet om een bepaalde doelstelling te behalen. Door inzichten uit voorschrijvende analyse te gebruiken, kunnen organisaties gegevensgestuurde beslissingen te maken in onzekere situaties.

Gegevensanalisten die voorschrijvende analyse toepassen, zijn vaak afhankelijk van machine learning om patronen te ontdekken in grote semantische modellen en om de waarschijnlijkheid van verschillende uitkomsten te schatten.

Tekstanalyse is een manier om computers te leren om menselijke taal te begrijpen. Er wordt gebruik gemaakt van algoritmen en andere technieken om informatie te extraheren uit grote hoeveelheden tekstgegevens, zoals posts op sociale media en previews van klanten.

Tekstanalyse helpt gegevensanalisten om te begrijpen wat mensen zeggen, patronen te vinden en inzichten te verkrijgen die kunnen worden gebruikt voor betere besluitvorming in branches als financiën, marketing en onderzoek.