dataanalysetechnieken

Dataanalysetechnieken verwijzen naar de methoden en processen die worden toegepast op gegevens om patronen te ontdekken, conclusies te trekken en beslissingen te ondersteunen. Ze bestrijken een breed scala aan technieken en disciplines, van statistiek tot informatica en machine learning.

De analyse kan worden ingedeeld in descriptieve (beschrijvende) analytics, diagnostische analytics, voorspellende analytics en prescriptieve analytics. Beschrijvende analytics samenvat gegevens met statistieken en visualisaties om een helder beeld van wat er is gebeurd. Diagnostische analytics onderzoekt oorzaken en verbanden, vaak via drill-down, correlatie- en causaliteitsanalyses. Voorspellende analytics gebruikt statistische modellen en machine learning om toekomstige uitkomsten te voorspellen, bijvoorbeeld door regressie, classificatie of tijdreeksenanalyse. Prescriptieve analytics gaat verder door aanbevelingen en beslissingsopties te genereren, soms met simulatie of optimalisatie.

Belangrijke technieken zijn onder meer data mining, clustering (groeperen op basis van overeenkomst), classificatie (toewijzen aan categorieën), regressie (voorspellen numerieke waarden), tijdreeksanalyse, anomaly detection en associatieregels. Dimensionaliteitsreductie, zoals PCA, wordt toegepast om complexiteit te verminderen. Daarnaast spelen inferentiële statistiek en Bayesian-methoden een rol bij het trekken van conclusies uit steekproeven.

Een goede toepassing vereist aandacht voor datakwaliteit, preprocessing (schoonmaken, normaliseren, omgaan met ontbrekende waarden), integratie en governance. Ook ethische en privacy-overwegingen, interpretatie van modellen en reproduceerbaarheid zijn cruciaal voor betrouwbare analyses en verantwoorde besluitvorming.