🎯 Definicja
Analiza danych to proces systematycznego gromadzenia, przetwarzania, eksplorowania i interpretowania danych w celu odkrywania istotnych wzorców, trendów i związków, które wspierają podejmowanie decyzji. Jest nauką i sztuką wydobywania wiedzy z danych – zarówno historycznych, jak i bieżących – poprzez techniki statystyczne, eksploracyjne i wizualne.
🔑 Kluczowe punkty
- 🎯 Cel: podejmowanie decyzji opartych o dane (data-driven decisions).
- 🔢 Opiera się na zbiorach liczbowych oraz jakościowych – wymaga czyszczenia i standaryzacji danych.
- 📊 Obejmuje raportowanie, eksplorację, modelowanie i wizualizację.
- 🤝 Silnie powiązana z dyscyplinami takimi jak Business Intelligence, statystyka, ekonometria i data science.
- 🛠 Wspierana przez narzędzia do manipulacji danych (np. SQL, Pandas) i wizualizacji (np. Power BI, Tableau).
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Etapy analizy danych
- Zbieranie danych – z wielu źródeł: baz danych, plików CSV, API, jezior danych, hurtowni (Data Warehouse).
- Przygotowanie danych – oczyszczanie, uzupełnianie braków, transformacja, wybór istotnych kolumn.
- Eksploracja danych – zadawanie pytań do danych, filtrowanie, grupowanie, statystyki opisowe.
- Wizualizacja – użycie wykresów (słupkowych, liniowych, heatmap) dla pokazania wzorców i anomalii.
- Wnioskowanie i modelowanie – przewidywanie trendów, estymowanie wskaźników, testy statystyczne.
- Komunikacja wyników – dashboardy, raporty, storytelling danych.
Typy analizy
| Rodzaj | Opis |
|---|---|
| Opisowa (descriptive) | Co się wydarzyło? – agregacja, raporty, eksploracja |
| Diagnostyczna | Dlaczego to się wydarzyło? – korelacje, drill-down, segmentacja |
| Predykcyjna (ML) | Co się prawdopodobnie wydarzy? – modele statystyczne, regresje |
| Preskrypcyjna | Co powinno się wydarzyć? – rekomendacje, optymalizacja decyzji |
Narzędzia do analizy danych
- ● SQL, dbt – pobieranie i transformacja danych
- ● Pandas, Polars – analiza w Pythonie
- ● Excel, Google Sheets – szybka analiza ręczna
- ● Tableau, Power BI, Metabase, Superset – dashboardy i wizualizacja
- ● Jupyter Notebook – eksploracja i dokumentacja interaktywna
- ● R, SPSS, SAS – narzędzia statystyczne
💡 Przykład zastosowania
Analityczka w firmie e-commerce analizuje zamówienia z ostatnich sześciu miesięcy. Łączy dane z CRM, kanałów reklamowych i danych magazynowych. Wyznacza współczynnik porzuceń koszyka, mapuje topowe źródła ruchu, tworzy segmenty klientów oraz przedstawia to na dashboardzie Power BI. Wyniki trafiają do decydentów odpowiedzialnych za kampanie remarketingowe i logistykę dostaw.
📌 Źródła
- Wikipedia: Data Analysis
- Toward Data Science: What is data analysis?
- Business Intelligence vs. Data Analysis
👽 Brudnopis
- analiza danych = dowiedzenie się co, dlaczego, co dalej
- BI skupia się na dashboardach → analiza = interakcja + hipotezy + eksploracja
- kluczowe: dobór miar, metryk, segmentacja, wizualizacja, storytelling
- aspekty techniczne: dane muszą być czyste, transformowane i testowane (jakość)
- Python → Pandas, Polars, Plotly; SQL → eksploracja tabel, grupowanie, limitowanie
- narzędzia BI: Power BI, Tableau, Looker, Superset
- DBA → analiza danych operacyjnych; analityk → KPI, strategia; DS → modele
- rola: decyzje strategiczne, QA danych, insighty z marketingu/sprzedaży/wydajności