Gegevensanalyse

Ontgrendel bruikbare inzichten uit je data om weloverwogen besluitvorming te stimuleren.

|
Pro diensten
Sommige informatie wordt in het Engels weergegeven.

11.000+ resultaten

Sorteer op:

Huur freelancers in met betrekking tot Gegevensanalyse

Veelgestelde vragen over Gegevensanalyse

Wat is gegevensanalyse?

Gegevensanalyse is, simpel gezegd, het proces van het verzamelen, opschonen, transformeren en ordenen van gegevens om er nuttige informatie uit te halen. De informatie die door middel van gegevensanalyse wordt verzameld, wordt doorgaans gebruikt om overwogen en efficiënte zakelijke beslissingen te nemen.

Wat zijn de voordelen van data scraping?

Data scraping, letterlijk vertaald het bij elkaar schrapen van gegevens, is nuttig omdat het gegevens uit meerdere bronnen verzamelt en extraheert en deze op één plaats opslaat, waardoor het gemakkelijker wordt om de informatie te analyseren die nuttig is voor je bedrijf. Het is een gemakkelijke, goedkope, snelle en nauwkeurige manier om concurrenten te volgen, de zoekmachineoptimalisatie van je website te verbeteren, leads te verwerven en klantreviews van je producten bij te houden

Wat zijn de voordelen van het gebruik van machine learning-diensten?

Het integreren van diensten op het gebied van machine learning binnen je bedrijf heeft verschillende voordelen. Machine learning maakt het gemakkelijker om gegevens te analyseren en om te zetten in bruikbare bedrijfsinformatie, waardoor je in realtime zakelijke beslissingen kunt nemen. Het vereenvoudigt marketing door gebruik te maken van gegevens uit marktonderzoek en consumentengedrag om toekomstige resultaten te voorspellen. Het maakt ook voorspellend onderhoud mogelijk met behulp van gegevensanalyse.

Hoe kies ik de juiste provider voor gegevensanalyse en rapporteringen?

Het belangrijkste criteria is om potentiële freelancers te vragen naar het soort werk dat ze hebben gedaan. Daarna controleer je of hun gegevensanalyse en rapportages soortgelijke problemen oplossen als waar jij mee te maken hebt. Zo weet je zeker dat de aanbieder in staat is om jouw uitdagingen aan te pakken

Waarom is gegevensanalyse essentieel en wat zijn de stappen?

Elk bedrijf verzamelt constant gegevens door concurrenten, verkoopcijfers, klantreviews, kooptrends en meer te volgen. Gegevensanalyse omvat het stellen van duidelijke, meetbare doelen, het verzamelen van de gegevens, het verwijderen van onnauwkeurigheden en het analyseren ervan met behulp van datamining en datavisualisatie. Als de gegevens niet georganiseerd en geanalyseerd zijn zal er geen bruikbare informatie uit tevoorschijn komen. Gegevensanalyse helpt bedrijven te voorspellen of een bepaalde marketingstrategie zal werken, of om de behoeften van klanten in kaart te brengen. Het geeft betekenis aan de verzamelde gegevens en maakt ze bruikbaar. De eerste stap bij gegevensanalyse is het stellen van duidelijke, meetbare vragen die door de analyse moeten worden beantwoord. Bepaal vervolgens de gegevens die je wilt meten en hoe deze gemeten kunnen worden. Verzamel de gegevens met behulp van verschillende processen, zoals web scraping, en maak de gegevens "schoon" om onnauwkeurigheden te verwijderen. Analyseer de gegevens voordat je de resultaten visualiseert, interpreteert en communiceert

Wat zijn de meest gebruikte tools voor gegevensanalyse?

Afhankelijk van de moeilijkheidsgraad van de taak en de netheid van de gegevens, kan een data-analist verschillende tools gebruiken. Met op spreadsheets gebaseerde tools, zoals Excel en Google Spreadsheets, kun je enkele basistransformaties uitvoeren. Voor radicalere transformaties heeft een data-analist R of Python nodig en dus een van de applicaties die met deze talen werken, zoals R Studio of Jupyter Notebook. SAS, SPSS, Matlab en QlikView zijn low-code tools voor geavanceerde analyseniveaus. Ligt de focus op datavisualisatie, dan zijn Tableau en Power BI de meest geschikte tools.