データ処理の方法

どんなに優れたデータでも、処理されなければ意味がありません。データ処理とは、生データを取得して使用可能な情報に変換する方法を指します。紙と鉛筆でも機能しますが、21 世紀のデータ分析は通常、コンピューターに依存しています。コンピューターでデータを処理するには、データを収集し、正確性を確認して、コンピューターに入力する必要があります。

バッチ処理

バッチ処理は単調な作業であり、データ処理の最も単純な形式です。これは、1 つまたは 2 つのカテゴリにまとめることができる大量のデータが組織にある場合に役立ちます。たとえば、店舗は、1 日または 1 週間の終わりにトランザクションをバッチ処理して、結果を本社に送信できます。変更ごとに情報を更新する必要がない場合は、バッチ処理で十分高速です。

リアルタイム処理

バッチ処理の速度が十分でない場合があります。リアルタイム処理メソッドは、即時のターンアラウンドが必要な場合にデータを処理します。たとえば、誰かが航空券を購入したり、予約をキャンセルしたりした場合、航空会社はその記録を即座に更新する必要があります。レーダー システムは、検出した内容についてオペレーターに即座にフィードバックを提供する必要があります。 ATM は、送金のリクエストを迅速に処理する必要があります。バッチ処理が指定された時間に大量のデータを処理するのに対し、リアルタイム処理は継続的です。

データ マイニング

データ マイニングは、複数のソースとプールからデータを取得し、それらを組み合わせて相関関係を探します。たとえば、食料品チェーンは、顧客の購入を分析し、シリアルを購入する顧客がしばしばバナナを一緒に購入することを発見する場合があります。チェーンはその情報を利用して売り上げを伸ばすことができます。たとえば、バナナをシリアルの近くに置いて、より多くの共同購入を促すことができます。チェーンは、店舗がクーポンを提供したりセールを開催したりすると、どの商品がより売れるかを追跡することもできます。

統計処理

統計処理には大量の計算処理が含まれます。金曜日が忙しいことを知っている企業は、統計処理を使用してさまざまな変数の影響を計算できます。たとえば、駆け込みの一部は、顧客が土壇場で要求したことが原因である可能性がありますが、別の部分は、従業員が週の初めに怠けた結果である可能性があります.原因を知ることは、会社がラッシュに対処するのに役立ちます。また、統計により、さまざまな規模の企業やさまざまな規模の都市のデータを簡単に比較できます。