Tietoanalyysi

Tietoanalyysi tarkoittaa systemaattista prosessia, jonka avulla kerätyistä tiedoista pyritään löytämään merkityksellisiä yhteyksiä, kuvauksia ja ennusteita. Sen tavoitteena on tukea päätöksentekoa, tutkimusta tai toimintojen optimointia eri aloilla.

Se kattaa sekä tilastolliset menetelmät että tiedon käsittelyyn ja visualisointiin liittyvät tekniikat. Deskriptiivinen analyysi kuvaa historiallista dataa, inferenssianalyysi arvioi ilmiöitä ja testaa hypoteeseja, ja ennustaminen sekä luokittelu, regressio ja aikasarjojen analyysi tuottavat ennusteita sekä malleja. Lisäksi käytetään klusterointia, verkostoanalyysiä ja muita koneoppimisen menetelmiä.

Prosessi etenee useimmiten ongelman määrittelystä datan keräämiseen ja laadun varmistamiseen, eksploratiiviseen analyysiin, mallintamiseen, tulosten arviointiin ja viestintään. CRISP-DM ja OSEMN-mallit kuvaavat yleisiä työskentelytapoja dataan liittyvissä projekteissa.

Laatu, etiikka ja luottamus ovat keskeisiä: datan laatu ja puuttuvat arvot, mahdolliset harhat tai vinoumat (bias), yksityisyys sekä henkilötietojen käsittely on huomioitava sekä noudatettava soveltuvia säädöksiä.

Sovelluksia ovat liiketoiminnan päätöksenteko, tutkiva tiede, terveydenhuolto sekä julkinen hallinto. Työkaluina käytetään ohjelmointikieliä kuten Python ja R, SQL, sekä visuaalisia ja BI-työkaluja.

Tietoanalyysi on läheisesti yhteydessä tilastotieteeseen, data scienceen ja tietojenkäsittelytieteeseen. Se toimii sillanasi tilastollisen päättelyn ja käytännön analyysejen sekä tekoälyn sovellusten välillä.