Datananalyysi

Datananalyysi on prosessi, jossa kerättyä dataa tarkastellaan, puhdistetaan ja muokataan, jotta siitä saadaan tietoa päätöksenteon tueksi. Siinä yhdistyvät tilastolliset menetelmät, tiedon louhinta ja datan tulkinta. Datananalyysi voi sisältää kuvailevaa analyysiä sekä diagnostista, ennustavaa ja preskriptiivistä analyysiä.

Työnkulku alkaa tavoitteiden määrittelystä, jonka jälkeen kerätään ja yhteen sovitetaan relevantteja tietolähteitä. Datan puhdistaminen, virheiden korjaaminen ja puuttuvien arvojen käsittely ovat olennaisia ennen analyysejä. Exploraation, mallintamisen ja tulosten arvioinnin kautta syntyvät havainnot, jotka kommunikoidaan päätöksentekijöille. Datananalyysi on usein iteratiivista ja tekee tiivistä yhteistyötä liiketoiminnan, datan hallinnan ja IT:n kanssa.

Yleisimmät menetelmät ovat tilastollinen kuvaileva ja inferenssianalyysi, regressio, luokittelu, klusterointi sekä aika sarja -ennusteet. Deskriptiivinen ja eksploratiivinen analyysi kartoittavat dataa ja sen riippuvuuksia. Työkaluina käytetään usein Pythonia tai R:ää, SQL:ää sekä visuaalisia työkaluja, kuten dashboardsia, jotka auttavat tiedon esittämisessä ja tulosten viestimisessä.

Haasteisiin kuuluvat datan laatu, vinoumat sekä tietosuoja ja lainsäädäntö, kuten GDPR. Datan hallinta, eettisyys ja mallien tulkittavuus ovat tärkeitä. Datananalyysiä sovelletaan liiketoiminnassa, teollisuudessa, terveydenhuollossa ja julkisessa hallinnossa esimerkiksi riskinarvioinnissa, toiminnan optimoinnissa ja uusien tuotteiden kehittämisessä.