Z tego szczegółowego i uproszczonego przewodnika dowiesz się, jak efektywnie wykorzystywać analitykę danych do analizowania danych

Czy kiedykolwiek chciałeś zobaczyć przyszłość i przewidzieć, jak będzie działać Twoja firma? Chociaż nie jesteśmy w stanie zagwarantować Ci nadprzyrodzonego spojrzenia w przyszłość, analiza danych jest kolejną najlepszą rzeczą.

W dzisiejszym świecie opartym na danych organizacje mogą teraz z łatwością tworzyć i gromadzić ogromne ilości danych. Jednak samo posiadanie danych to za mało.

Musisz umieć interpretować dane i stosować je w sposób, który umożliwi Twojej firmie podejmowanie mądrzejszych decyzji. Analiza danych może w tym pomóc. Analizowanie danych w celu wyciągnięcia wniosków i podejmowania mądrych osądów jest znane jako analiza danych.

Statystyki pokazują, że branża analityki danych szybko się rozwija i przewiduje się, że do 2029 r. osiągnie wartość ponad 650 miliardów USD. Pokazuje to rosnące znaczenie analizy danych w przemyśle i światowej gospodarce.

Dane będą rządzić przyszłością. Analiza danych może pomóc organizacjom odkryć tajemnice ukryte w ich danych i zapewnić lepsze wyniki, od przewidywania zachowań konsumentów po odkrywanie możliwości optymalizacji. Ale mając do dyspozycji tak wiele narzędzi i metod, może być trudno wiedzieć, od czego zacząć.

W tym artykule dowiesz się o analizie danych i czterech metodach analizy danych. Po przeczytaniu tego artykułu otrzymasz informacje niezbędne do wykorzystania potęgi danych i podejmowania mądrych decyzji, które mogą wynieść Twoją firmę na nowy poziom.

Analiza opisowa

Aby zrozumieć, co wydarzyło się wcześniej, analiza opisowa koncentruje się na opisywaniu i podsumowywaniu danych. Odpowiedzi na pytania typu „Co się stało?” i ile?” często podaje się w ten sposób.

Firmy i organizacje mogą lepiej zrozumieć swoje dane, korzystając z analiz opisowych w celu wykrycia wzorców i trendów, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji.

Analiza predykcyjna

Aby analizować poprzednie dane i prognozować przyszłe zdarzenia, analityka predykcyjna wykorzystuje podejście statystyczne i uczenie maszynowe. Aby odpowiedzieć na pytania typu „Co się może wydarzyć?” jest często używany. także „Co jeśli?”

Zaletą analizy predykcyjnej jest to, że może pomóc w planowaniu. Może usprawnić procesy korporacyjne, obniżyć wydatki i zwiększyć dochody. Na przykład możesz ekstrapolować oczekiwany przebieg sprzedaży na podstawie sezonowości i wcześniejszych wyników sprzedaży. Możesz wykorzystać wyniki swoich badań prognostycznych do stworzenia udanego planu marketingowego na zimę, jeśli wskazuje on, że sprzedaż prawdopodobnie spadnie w tym czasie.

Analityka preskryptywna

Analityka preskryptywna to podzbiór analizy danych, który wykracza poza analizę opisową i predykcyjną, aby sugerować kierunki działania. Aby określić optymalny sposób działania, biorąc pod uwagę zestaw ograniczeń i celów, strategia ta wykorzystuje techniki optymalizacyjne.

Często służy jako odpowiedź na pytania typu „Co powinniśmy zrobić?” a także „Jak możemy ulepszyć?”

Aby określić optymalny sposób działania, potrzebna jest umiejętność modelowania i symulowania różnych sytuacji, a także dogłębne zrozumienie analizowanych danych. To czyni ją najbardziej skomplikowaną strategią z całej czwórki.

Liczne kwestie, w tym asortyment produktów, planowanie pracy, marketing mix, budżetowanie kapitałowe i zarządzanie wydajnością, można rozwiązać za pomocą analiz preskryptywnych.

Analiza diagnostyczna

Aby określić podstawową przyczynę problemu lub problemu, analityka diagnostyczna wykracza poza analizę opisową. Wyjaśnia kwestie takie jak „Co to spowodowało?” i „Dlaczego tak się stało?” Możesz na przykład zastosować analizę diagnostyczną, aby dowiedzieć się, dlaczego sprzedaż w styczniu spadła o 50%.

Badanie i analizowanie danych w celu znalezienia powiązań i korelacji, które mogą pomóc w wyjaśnieniu sytuacji lub problemu, jest znane jako analityka diagnostyczna. W tym celu można zastosować techniki takie jak analiza regresji, testowanie hipotez i analiza przyczynowa.