Üdvözlöm, Ön a
data analysis szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
data analysis szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
data analysis szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
data analysis szóról tudni kell, itt található. A
data analysis szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
data analysis és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
data analysis (tsz. data analysises)
- (informatika) A data analysis (adatelemzés) az a folyamat, amely során nyers adatokból hasznos információt, mintázatokat és következtetéseket nyerünk ki. Ez a modern tudományos kutatás, üzleti döntéshozatal, technológiai fejlesztés, pénzügy és mesterséges intelligencia kulcseleme. Az adatelemzés segítségével átláthatóvá válik az adatok mögött rejlő szerkezet, működés és összefüggés.
1. Mi az a data analysis?
Data analysis = információk rendszerezett feldolgozása és értelmezése adathalmazokból.
📌 Célja: válaszokat találni kérdésekre, megerősíteni hipotéziseket, vagy mintázatokat felfedezni.
2. Adatelemzés lépései
1️⃣ Probléma megértése
- Mit akarunk megtudni az adatokból?
- Milyen típusú változók (numerikus, kategóriás)?
2️⃣ Adatgyűjtés
- Forrás: szenzorok, adatbázisok, API-k, felmérések
- Fontos a minőség és megbízhatóság
3️⃣ Adattisztítás (data cleaning)
- Hiányzó adatok kezelése
- Outlierek (szélsőértékek) felismerése
- Duplikált, hibás rekordok kiszűrése
4️⃣ Adatfeltárás (exploratory data analysis – EDA)
- Összefüggések keresése, vizualizáció
- Alapstatisztikák: átlag, medián, szórás, korreláció
5️⃣ Modellezés (opcionális)
- Prediktív modellek, statisztikai próbák
- Gépi tanulás, regresszió, klaszterezés
6️⃣ Értelmezés és jelentés
- Az eredmények értelmezése üzleti, tudományos vagy társadalmi szempontból
- Grafikonok, dashboardok, beszámolók készítése
3. Adatelemzés típusai
| Típus
|
Leírás
|
| Descriptive
|
„Mi történt?” – átlag, gyakoriság, grafikon
|
| Diagnostic
|
„Miért történt?” – korreláció, regresszió
|
| Predictive
|
„Mi fog történni?” – előrejelzés, ML
|
| Prescriptive
|
„Mit tegyünk?” – döntési modellek, optimalizáció
|
4. Elemzési módszerek
a) Statisztikai elemzés
- Átlag, medián, módusz
- Szórás, variancia
- Normalitásvizsgálat, t-próba, ANOVA
b) Grafikus módszerek
- Hisztogram, boxplot, scatter plot
- Hőtérkép, korrelációs mátrix
c) Gépi tanulás
- Supervised learning (pl. lineáris regresszió, döntési fa)
- Unsupervised learning (pl. klaszterezés, PCA)
5. Adattípusok és kezelésük
| Típus
|
Példa
|
Elemzési módszer
|
| Numerikus
|
Kor, ár, idő
|
Átlag, szórás, korreláció
|
| Kategóriás
|
Neme, ország
|
Módusz, gyakoriság
|
| Idősor
|
Árfolyam, forgalom
|
Mozgóátlag, trendanalízis
|
| Szöveg
|
Ügyfélkommentek
|
Szövegbányászat, NLP
|
6. Eszközök a gyakorlatban
| Szoftver / Nyelv
|
Használat
|
| Excel
|
Alap statisztika, táblázatok
|
| Python (Pandas, Matplotlib, scikit-learn)
|
Teljes körű elemzés
|
| R
|
Erősen statisztikai fókuszú
|
| SQL
|
Adatkivonás relációs adatbázisokból
|
| Tableau, Power BI
|
Dashboard, vizualizáció
|
7. Példa – Pythonban egyszerű adatelemzés
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Adatok betöltése
df = pd.read_csv('adatok.csv')
# Alapstatisztika
print(df.describe())
# Korrelációs mátrix
print(df.corr())
# Hisztogram rajzolás
df.hist()
plt.title('Ár eloszlás')
plt.xlabel('Ár')
plt.ylabel('Gyakoriság')
plt.show()
8. Jó gyakorlatok
- Tisztítsd meg az adatokat mielőtt következtetéseket vonsz le
- Vizualizálj: segít az összefüggések gyors felismerésében
- Dokumentálj: minden lépést, hogy újra elvégezhető legyen
- Kritikusan gondolkozz: korreláció ≠ ok-okozat
9. Valós alkalmazási területek
| Terület
|
Példa
|
| Üzleti döntés
|
Vásárlói szokások elemzése
|
| Marketing
|
Kampányhatékonyság mérése
|
| Egészségügy
|
Páciensek diagnosztikai adatai
|
| Oktatás
|
Vizsgaeredmények elemzése
|
| Pénzügy
|
Befektetések hozama, kockázata
|
| Sport
|
Játékos statisztikák összehasonlítása
|
10. Összefoglalás
| Fogalom
|
Jelentés
|
| Data analysis
|
Adatek rendszerezett vizsgálata következtetések céljából
|
| Fő lépések
|
Gyűjtés, tisztítás, vizsgálat, értelmezés
|
| Típusok
|
Leíró, diagnosztikus, előrejelző, javaslattevő
|
| Eszközök
|
Python, R, Excel, SQL, BI rendszerek
|
| Eredmény
|
Döntéstámogatás, mintafelismerés, tudáskinyerés
|
Az adatelemzés nem pusztán számítás – értelmezés, átlátás és gondolkodás. Ha jól csináljuk, a számok történetet mesélnek el – és ezek a történetek segítenek jobb döntéseket hozni.