Datuen analisia ezinbestekoa da gaur egungo datuetan oinarritutako panoraman, enpresei erabaki informatuak hartzeko aukera ematen dielako. Datu-analistak ezinbesteko profesionalak dira datu gordinak ikuspegi ekigarri bihurtzen dituztenak, hazkunde estrategikoa eta berrikuntza sustatuz hainbat industriatan. Gaur egungo alor honek duen garrantziak ez du parekorik.
Gida honek datuen analisiaren oinarrietan zehar gidatuko zaitu, hainbat industriatan dituen aplikazioak arakatuz, datuen analisiaren prozesu tipikoa deskribatuz, datu-analista baten zeregina zehaztuz eta arlo honetan karrera bat egiteko eman ditzakezun urratsak emango dizkizu.
Zer da Datuen Analitika?
Datuen analitikak datu gordinak ekintzarako oinarri gisa erabil daitezkeen informazio baliotsu bihurtzea dakar. Erakunde baten barruko erronka zehatzei aurre egiteko negozio adimen mota gisa jokatzen du. Datu-multzoetan ereduak ezagututa, enpresek bezeroen portaerari eta salmenten joerei buruzko ikuspegi garrantzitsuak aurki ditzakete.
Datu-analista bat funtsezko eragilea da prozesu honetan:
- Datu gordinak aztertzen: findu gabeko datuak informazio akziodun bihurtzea
- Bistaratzeak sortzea: datuak taula eta grafikoen bidez aurkeztea eta bistaratzea errazago interpretatzeko.
- Erabakiak informatzea: interesdunei datuetan oinarritutako erabaki informatuak hartzen laguntzea.
Datuen analisiaren lau kategoria nagusi daude:
-
Analitika deskribatzailea: Zer gertatu da?
-
Analitika diagnostikoa: Zergatik gertatu da?
-
Analitika prediktiboa: Zer espero da gertatzea?
-
Analitika preskriptiboa: Zein da jardunbiderik eraginkorrena?
Analitika hauek aprobetxatuz, erakundeek iraganeko gertaerak hobeto uler ditzakete eta etorkizuneko joerak iragar ditzakete, espekulazio hutsetan oinarritu beharrean erabaki informatuak hartzen lagunduz.
Zertarako erabiltzen da datu-analisia?
Datuen analisia hainbat industriak erabiltzen duten ezinbesteko baliabidea da negozio-erabakiak informazio gehiago emateko, gastuak murrizteko eta eraginkortasun operatiboa hobetzeko. Bere moldagarritasunari esker, erakundeek hainbat modutan inplementa dezakete. Jarraian, aplikazio tipiko batzuk daude:
- Salmenten joerak aurreikustea: iraganeko salmenten datuak aztertzeak etorkizuneko joerak eta eskariak aurreikusten laguntzen du.
- Iruzurra hautematea: eredu susmagarriak detektatzea funtsezkoa da iruzurrezko jarduerak identifikatzeko eta prebenitzeko, batez ere finantza eta aseguruetan.
- Marketingaren optimizazioa: marketin-kanpainen eraginkortasuna ebaluatzeak ikusleen segmentazioa hobetu dezake emaitza hobeak lortzeko.
- Osasun-hobekuntzak: datuetan oinarritutako informazioek diagnostiko zehatzak egiten eta osasun-arreta pertsonalizatua eskaintzen lagun dezakete.
- Eraginkortasun operatiboa: eraginkortasunik ezak eta botila-lepoak identifikatzeak negozio-prozesuak erraztu eta eraginkortasun operatiboa hobetu dezake.
Datuen analisia hainbat industriatan erabiltzen da, hala nola:
- Marketina eta publizitatea
- Hezkuntza
- Osasungintza
- Bidaiak eta logistika
- Finantza eta aseguruak
- Komunikabideak eta entretenimendua
Adibide nabarmen bat Netflix eta Spotify bezalako plataformek datuen analitika nola erabiltzen duten da, erabiltzaileen hobespenetara eta jokabideetara egokitutako gomendio pertsonalizatuak sortzeko. Horrek erakusten du datuen analitikaren eragin eraldatzailea negozio-bezeroen elkarrekintzan.
Datuen Analisi Prozesu Tipikoa
Datuak aztertzeko prozesua datu gordinetik informazio baliotsuak ateratzeko metodo egituratu bat da, erabakiak hartzera bideratzeko. Prozesu honek, normalean, funtsezko bost urrats ditu, eta horietako bakoitza ezinbestekoa da emaitza zehatzak eta ekintzak lortzeko. Jarraian datuen analisi-prozesu estandarraren ikuspegi orokorra dago:
1. Galdera zehaztea
Datuak aztertzeko prozesuaren lehen urratsak azterketa osoa gidatuko duen galdera edo hipotesi argi, zehatz eta neurgarria ezartzea dakar. Ezinbesteko urrats honek analisiak bideratua, garrantzitsua eta zure helburu orokorrekin bat egiten duela ziurtatzen du.
- Arazoa ulertu: Parte-hartzaileekin elkarlanean aritu arazoaren testuingurua eta garrantzia ulertzeko. Adibidez, "Zer faktorek eragin zuten bezeroen harpidetzak %20ko beherakada lehen hiruhilekoan?"
- Ezarri helburuak: zehaztu zer lortu nahi duzun analisiarekin, hala nola joerak identifikatzea, hipotesi bat probatzea edo etorkizuneko emaitzak aurreikustea.
- Analisiaren irismena zehaztu: Proiektua kudeagarria eta bideratua mantentzeko mugak zehaztu.
2. Datuak biltzea
Bigarren urratsaren helburua zehaztutako galdera edo hipotesiari aurre egiteko behar den informazio guztia biltzea da. Ezinbestekoa da datu hauek osoak eta zehatzak izatea, analisiaren oinarria baita. Datuak nahikoak ez badira edo garrantzirik gabekoak badira, analisiak ondorio osatugabeak edo engainagarriak ekar ditzake. Urrats honek datu iturri egokiak identifikatzea, datuen kalitatea bermatzea eta prozesuaren hurrengo faseetarako datuak prestatzea dakar.
- Identifikatu datu-iturriak: zehaztu datuak non dauden, barne datu-baseetan, kanpoko APIetan, inkestetan edo hirugarrenen datu-multzoetan.
- Datuen kalitatea ziurtatu: Datu iturrien fidagarritasuna eta baliozkotasuna ebaluatu.
- Datuak eskuratzea: Erabili metodo egokiak datuak biltzeko, eta ziurtatu datuak babesteko araudia betetzen duzula, hala nola GDPR edo CCPA.
- Dokumentuen datu-bilketa: Gorde erregistroa non eta nola lortu diren datuak gardentasun eta erreproduzigarritasunerako.
3. Datuak garbitzea
Datuak aztertzeko prozesuaren hirugarren urratsak datuak garbitzea dakar. Urrats honek datu gordinak analisirako prestatzea du helburu, kalitate-arazoei aurre eginez, hala nola, falta diren balioak, bikoiztuak edo inkoherentziak. Ezinbestekoa da datu okerrak edo zikinak ondorio okerrak ekar ditzaketelako. Datuak ondo garbituz gero, analisia informazio fidagarri eta zehatzean oinarritzen dela ziurtatzen da, ikuspegi esanguratsuagoak eta baliozkoagoak lortzeko.
Datuen garbiketa:
- Kendu falta diren balioak: erabaki falta diren datuak kendu, interpolatu edo inputatu.
- Kendu bikoiztuak: Ziurtatu erregistro bakoitza bakarra dela alborapena saihesteko.
- Zuzendu akatsak: Identifikatu eta konpondu inkoherentzia edo zehaztasun ezak datuen sarreretan.
Datuen eraldaketa:
- Normalizazioa: Eskalatu datuak barruti estandarrera alderatzeko.
- Kodetzea: Bihurtu aldagai kategorikoak zenbakizko formatuetan, behar izanez gero.
- Ezaugarrien Ingeniaritza: Sortu analisirako erabilgarriak izan daitezkeen aldagai berriak.
Datuen integrazioa: Konbinatu hainbat iturritako datuak behar izanez gero, datu multzoen koherentzia bermatuz.
Datuen egiaztapena: balioztatu garbitutako datuak aztertzeko prest daudela ziurtatzeko.
4. Datuak aztertzea
Datuak aztertzeko prozesuaren laugarren urratsa datuak aztertzea da. Urrats honek garbitutako datuak interpretatzea eta aztertzea du helburu, ereduak, joerak eta ikuspegiak agertzeko. Hori lortzeko, hainbat teknika analitiko erabil daitezke, hala nola, erregresio-analisia, kluster-analisia edo denbora-serieen analisia, ikuspegi esanguratsuak lortzeko. Helburua aurkikuntza hauek argi eta garbi aurkeztea da, erabakiak hartzera bideratu ahal izateko. Datuen analisi eraginkorrak jatorrizko galderari edo hipotesiari zuzenean erantzuten dioten funtsezko aurkikuntzak identifikatzen laguntzen du, oinarri sendoak ezarriz erabaki edo gomendio informatuak hartzeko.
5. Ikuspegiak sortzea eta ikuspegiak partekatzea
Datuak aztertzeko prozesuaren bosgarren urratsak bistaratzeak sortzea eta emaitzak partekatzea dakar. Urrats hau funtsezkoa da aurkikuntzak tresna bisualak erabiliz aurkezteko, hala nola diagramak, diagramak edo aginte-panelak, datuak eskuragarriago eta ulergarriagoak izaten laguntzen dutenak. Helburua datuek jatorrizko galderari edo hipotesiari buruz erakusten dutena ilustratzea da, informazio konplexua erraz ulertzeko. Datu hauek modu eraginkorrean komunikatuz, zure analisian oinarritutako urrats edo iradokizunak gomenda ditzakezu, aurkikuntzak informatiboak direla eta erabaki informatuak hartzeko lagungarriak direla ziurtatuz.
Zer egiten du datu-analista batek?
Datu-analista batek paper garrantzitsua betetzen du datu gordinak informazio baliotsu bihurtzeko. Erantzukizun arruntak hauek dira:
- Enpresen beharrak ulertzea: interesdunekin elkarlanean aritzea haien helburuak eta helburuak ulertzeko.
- Datuen Kudeaketa: Datu-baseen jarraipena eta datu-prozesuak ezartzea.
- Datuen kalitatea bermatzea: datuen zehaztasun eta fidagarritasunerako estandarrak ezartzea eta, ondorioz, datuen osotasunerako irizpideak.
- Datuak biltzea eta garbitzea: datuak bildu eta analisirako prestatzea.
- Analisia egitea: datuak interpretatzeko hainbat tresna eta teknika erabiltzea.
- Datuak bistaratzea: aurkikuntzak ilustratzeko taulak eta grafikoak diseinatzea.
- Insights txostenak: emaitzak partekatu interes-taldeekin eta gomendatutako ekintzak eskaintzea.
Eguneroko zereginak nabarmen alda daitezke industriaren eta posizio zehatzaren arabera, baina helburu nagusia berdina izaten jarraitzen du: erakundeei informazio informatua eta datuetan oinarritutako erabakiak hartzen laguntzea.
Nola bihurtu zaitezke datuen analista?
Datu-analista gisa karrera hastea trebetasun teknikoak, pentsamendu analitikoa eta pentsamolde estrategikoa konbinatzen ditu. Hona hemen nola has zaitezke bide honetan:
1. Funtsezko gaitasunak garatzea
- Gaitasun teknikoa: ezagutu Excel, SQL eta Tableau edo Power BI bezalako tresnak eta datuak ikusteko softwarea. Horiek funtsezkoak dira datuak kudeatzeko eta aztertzeko.
- Programazio-lengoaiak: Ikasi programazio-lengoaiak Python python) edo R datu-zeregin konplexuagoei aurre egiteko, prozesuak automatizatzeko eta analisi aurreratuak egiteko.
- Estatistika Ezagutza: metodo estatistikoak gakoak eta haien aplikazioak ulertzea datuen analisian. datuak interpretatzen eta informazio esanguratsuak modu eraginkorrean ateratzen lagunduko dizu.
2. Datuak aztertzeko teknikak ikasi
Ulertu analisi mota desberdinak eta bakoitza noiz aplikatu:
- Analisi Deskribatzaile eta Diagnostikoa: Gertatutakoa eta horren atzean dauden arrazoiak ulertzera bideratu.
- Analisi iragarle eta preskriptiboa: aprobetxatu datu historikoak etorkizuneko joerak aurreikusteko eta ekiteko xehetasunak emateko.
- Machine Learning Basics: Postu aurreratuagoetarako, ezagutu machine learning oinarriak datuen analisia optimizatzeko eta aurreikuspen-ereduak eraikitzeko.
3. Datuen Analisi Prozesua menperatu
Ezagutu datuak aztertzeko prozesuaren fase bakoitza:
- Helburuak definitzea: galdera edo hipotesi zehatzak zehazten hasi.
- Datuak biltzea eta garbitzea: ziurtatu datuak zehatzak eta garrantzitsuak direla.
- Datuak aztertzea eta interpretatzea: informazioa lortzeko metodo egokiak aplikatzea.
- Aurkikuntzak aurkeztea: Aurkeztu aurkikuntzak ikusizko euskarri eta gomendio egokiak erabiliz.
4. Portafolio profesional bat eraiki
- Mundu errealeko proiektuak: lan egin mundu errealeko datuen analisiko proiektuetan zure gaitasunak erabiltzeko eta zure esperientzia erakusteko.
- Kasu-azterketak: idatzi kasu-azterketa zehatzak proiektu bakoitzaren ikuspegia, metodologia eta ikuspegiak azalduz.
- GitHub Repository: Erakutsi zure kodetze gaitasunak eta teknika analitikoak zure proiektuak GitHub bezalako plataformetan ostatatuz, balizko enpresaburuei zure lana ebaluatzeko aukera emanez.
5. Eman izena programa dedikatu batean
Demagun egituratutako bootcamp edo ikastaro batean sartzea zure ikaskuntza eta garapen profesionala hobetzeko. Bilatu hauek eskaintzen dituzten programak:
- Curriculum Integrala: Egiaztatu ikastaroak funtsezko gai guztiak biltzen dituela, datuak aztertzeko tresnak, teknikak eta metodologiak barne.
- Tutoretza: jaso informazio eta orientazio baliotsuak esperientziadun profesionalen eskutik, zure gaitasunak hobetzen laguntzeko.
- Komunitatearen laguntza: Parte hartu kideen sare batean lankidetzan aritzeko, ikasteko eta elkarrekin hazteko ingurune solidario batean.
Trebetasun hauek garatuz eta esperientzia praktikoa lortuz, ondo prestatuta egongo zara datu-analista gisa zure bidaia hasteko eta hazten ari den industria honetan nabarmentzeko.
Hasi zure datuen analisiaren karrera Code Labs Academy-rekin
Datu-analisten eskaera handia dago, eta arlo honetan karrera bat egitea ekonomikoki aberasgarria eta pozgarria izan daiteke. Datuen analisiaren karreran sartzeko modurik onenetako bat bootcamp bideratu batera joatea da.
Code Labs Academy-ren Data Science eta AI Bootcamp-ek eskaintzen ditu:
- Proiektuetan oinarritutako ikaskuntza: datu-multzo errealekin esperientzia praktikoa.
- Tutore adituak: ikasi irakasle adituengandik.
- Ikaskuntza-aukera malguak: egokitu zure ordutegia eta erritmoa.
- Karrerarako laguntza: zorroa eraikitzeko eta laneratzeetarako laguntza.
- Hezkuntza merkean: Merkatuko zuzeneko lineako bootcamp merkeena eta ordainketa-aukera malguak zure irakaskuntza-kuotak bost urtera arte zabaltzeko aukera ematen dizu.
Datuen munduan eragin nabaria izateko prest bazaude, eman izena Code Labs Academy's Data Science and AI Bootcamp gaur eta eman lehen urratsa bat izateko. datuen analista.
Code Labs Academy - The Lineko kodeketa abiarazte onena Zure etorkizunerako.
