Analiza danych to proces inspekcji, oczyszczania, transformacji i modelowania danych w celu odkrycia użytecznych informacji, wyciągnięcia wniosków i wsparcia procesu decyzyjnego. To nie tylko obliczenia. To zadawanie właściwych pytań, dobór właściwych metod i uczciwa interpretacja wyników.

Proces zazwyczaj rozpoczyna się od pytania: Czego próbujemy się dowiedzieć? Następnie dane są gromadzone, oczyszczane i analizowane. Analitycy szukają wzorców, testują hipotezy i budują modele. Na koniec wyniki są przekazywane w sposób zrozumiały dla osób niebędących ekspertami. Ostatni krok jest często najtrudniejszy.

Rodzaje analizy danych:

• Opisowe: co się stało?
• Diagnostyka: dlaczego tak się stało?
• Prognostyczne: co jest prawdopodobne?
• Normatywny: co powinniśmy z tym zrobić?

Narzędzia obejmują arkusze kalkulacyjne, języki programowania takie jak Python i R, a także specjalistyczne platformy, takie jak Tableau i Power BI. Jednak to nie narzędzia czynią analityka. To osąd czyni analityka. Dobry analityk wie, kiedy korelacja jest bez znaczenia, kiedy próbka jest obciążona błędami, a kiedy dane po prostu nie potwierdzają wniosków, które ktoś chce wyciągnąć.