6 trin til Dataanalyse.

Man kan have forskellige mål med at udføre en dataanalyse. Måske man ønsker at beskrive, undersøge eller diagnosticere. Der findes flere metoder til at gennemføre disse mål med en dataanalyse. Hvis man gerne vil vide mere om mønstre kan man eksempelvis benytte klyngeanalyse, med hvilken man organiserer data i grupper (eller klynger), som har fælles karakteristika. Klyngeanalyse er en hovedopgave i den undersøgende dataanalyse og en almindelig teknik, der bl.a. bruges til mønstergenkendelse og billedanalyse. Andre metoder kan være data Mining og tekstanalyse.

De indblik, der kommer ud af ens dataanalyse er ekstremt værdifulde for beslutningstagen i alle slags virksomheder. Uden dataanalyse ville virksomheder stå overfor bjerge af data, uden at kunne skabe mening ud fra dem. Dataanalyse hjælper helt grundlæggende virksomheder til at løse problemer og at forbedre og optimere ud fra fortiden, hvilket kan føre til til bedre profitter, fejlreduktion, flere kunder osv. Dagens strøm af informationer kræver evnen til at raffinere og forstå data på effektiv vis. Uden en sådan effektivitet vil prisen for at sortere gennem data overgå en hvilken som helst fordel ved det.

I dag er evnen til at analysere data ikke begrænset til dataforskere. Med den rette øvelse kan i sagtens lære at analysere og tolke jeres data. Vi har gjort det nemt for jer, og delt analysen op i seks simple trin, som kan hjælpe jer til at tackle nogle af jeres største forretningsproblemer.

1. Stil de rette spørgsmål! 

Definer dit mål med analysen: hvad ønsker du at gøre med dine data og hvad prøver du at finde ud af? Det kunne være et specifikt forretningsproblem, og herfra skaber du et sæt af målbare, klare og præcise spørgsmål, der kan hjælpe dig til at løse det.

2. Indsaml den rette data, som kan hjælpe til at besvare dine spørgsmål. 

Til at starte med skal du finde ud af, om den data du skal bruge er tilgængelig indenfor rammerne af organisationen. Kommer du til at skulle indhente nogle data eksternt eller har du alt, hvad du skal bruge? Dit endelige mål med dette trin er at få et komplet, 360-graders overblik over det problem, du ønsker at løse.

3. Udfør en datarensning. 

Her skal du bruge noget tid på at pudse dine data for at sikre, at de er i tip-top stand og dermed forberede dem til analyse og fortolkning. Dette kunne være at omdanne data til det rette format, fjerne unødvendige data, rette stavefejl osv. Dette er et elementært trin, fordi nøjagtigheden af din analyse i sidste ende vil afhænge af kvaliteten af dine data.

4. Manipuler dataene ved hjælp af Excel eller Google Sheets.

Dette trin kan omfatte at plotte dataene ud, at oprette pivottabeller osv.

5. Analyser og fortolk dataene ved hjælp af statistiske værktøjer.

(Dvs. at finde sammenhænge, tendenser, outliers osv.). Ved at bruge de forskellige teknikker og metoder til dataanalyse, skal du lede efter skjulte mønstre og relationer i de rene data og derudfra få et indblik og lave forudsigelser.

6. Præsenter dine indblik på gavnlige måder.

Eksempelvis ved hjælp af grafer, visualiseringer, diagrammer, tabeller osv. Du er nu klar til at rapportere dine resultater til projektledere, afdelingsledere og virksomhedsledere på seniorniveau, for at hjælpe dem til at træffe beslutninger og spotte mønstre og tendenser.

Når du først har lært at analysere dine data, er det en god idé at implementere en tracking plan. Læs vores artikel Hvorfor har du brug for en tracking plan? for at lære mere om dette.

At forklare vigtigheden af dataanalyse er ligetil: Data er fremtiden, og hvis du ønsker et større indblik i hvordan din virksomhed performer online, at skabe en bedre kundeoplevelse eller at løse andre problemer i din virksomhed er dataanalyse et godt sted at starte.