Master The Power Of Data Analytics: The Four Approaches To Analyzing Data

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Omandage andmeanalüüsi jõudu: neli lähenemisviisi andmete analüüsimiseks
Foto: Leeloo Esimene

Kas olete kunagi soovinud, et teil oleks kristallkuul, mis võiks teile öelda teie ettevõtte tuleviku? Kuigi me ei saa teile lubada müstilist pilguheita tulevasse, on meil siiski järgmine parim asi: andmeanalüütika.

Tänapäeva andmepõhises maailmas on suurte andmemahtude kogumine ja genereerimine muutunud ettevõtete jaoks lihtsaks. Kuid ainult andmete omamisest ei piisa.

Ettevõttena peate suutma andmetest aru saada ja kasutama neid viisil, mis võimaldab teil teha paremaid otsuseid. Siin tuleb appi andmeanalüütika. Andmeanalüütika viitab andmete uurimise protsessile, et saada ülevaadet ja teha teadlikke otsuseid.

Statistika kohaselt kasvab andmeanalüütika turg kiiresti ja eeldatavasti tuleb see tabama üle 650 miljardi dollari aastaks 2029. See näitab andmeanalüütika kasvavat tähtsust ettevõtetes ja maailmamajanduses.

Tulevik on andmepõhine. Andmeanalüüs võib aidata ettevõtetel avada oma andmetes peituvad saladused ja saavutada paremaid tulemusi alates klientide käitumise ennustamisest kuni optimeerimisvaldkondade tuvastamiseni. Kuid kuna saadaval on nii palju tööriistu ja tehnikaid, võib olla tohutult raske teada, kust alustada.

See artikkel viib teid läbi andmete analüüs ja uurige nelja lähenemisviisi andmete analüüsimiseks. Selle lugemise lõpuks on teil vajalikud teadmised andmete võimsuse kasutamiseks ja teadlike otsuste tegemiseks, mis võivad viia teie ettevõtte uutesse kõrgustesse.

Omandage andmeanalüüsi jõudu: neli lähenemisviisi andmete analüüsimiseks
Pilt hbs

Kirjeldav analüütika on andmeanalüüsi tüüp, mis keskendub andmete kirjeldamisele ja kokkuvõtete tegemisele et saada ülevaade minevikus toimunust. Seda kasutatakse tavaliselt sellistele küsimustele nagu "Mis juhtus?" ja "Mitu?".

Kirjeldav analüüs võib aidata ettevõtetel ja organisatsioonidel oma andmeid mõista ning tuvastada mustreid ja suundumusi, mis võivad otsuste tegemisel kaasa aidata.

Siin on mõned näited kirjeldavast analüütikast.

Jaekauplus võib populaarsete toodete ja suundumuste tuvastamiseks analüüsida ajaloolisi müügiandmeid. Näiteks kipuvad inimesed veebruaris rohkem komme ostma.
Patsiendi andmed saab kokku võtta, et tuvastada levinud terviseprobleemid. Näiteks haigestub enamik inimesi grippi oktoobrist juunini.
Õpilaste tulemuslikkuse andmeid saab analüüsida, et teha kindlaks valdkonnad, mida tuleks parandada. Näiteks jääb enamik õpilasi, kes ei suuda arvutada, sageli tundi hiljaks.

Kirjeldava analüütika tõhusaks kasutamiseks peate seda tegema veenduge, et teie andmed on täpsed ja kõrge kvaliteediga. Samuti on oluline kasutada selgeid ja lühikesi visualiseerimisi, et teadmisi tõhusalt edastada.

Ennustav analüütika kasutab ajalooliste andmete analüüsimiseks ja tulevaste sündmuste ennustamiseks statistilisi ja masinõppe meetodeid. Seda kasutatakse tavaliselt sellistele küsimustele nagu "Mis tõenäoliselt juhtub?" ja "Mis siis, kui?".

Ennustav analüütika on sellena kasulik aitab teil planeerida ees. See võib aidata parandada äritegevust, vähendada kulusid ja suurendada tulusid. Näiteks saate hooajalisuse ja varasemate müüginumbrite põhjal ennustada, kuidas müük tõenäoliselt käitub. Kui teie ennustav analüüs näitab, et müük talvel tõenäoliselt väheneb, saate seda teavet kasutada selleks hooajaks tõhusa turunduskampaania kavandamiseks.

Siin on mõned praktilised näited ennustava analüütika toimimisest:

Pank võib krediidiriski hindamiseks ja kliendile laenu andmise otsustamiseks kasutada ennustavat analüütikat. Avatud panganduses võib ennustav analüütika aidata luua iga kliendi jaoks spetsiifilisi väga isikupärastatud käitumismudeleid ja tuvastada nende krediidivõimet uutel viisidel. Klientidele, see võib tähendada paremat ja odavamat juurdepääsu pangakontodele, krediitkaartidele ja hüpoteeklaenudele.
Turunduses võib ennustav analüüs aidata tuvastada, millised kliendid vastavad konkreetsele pakkumisele kõige tõenäolisemalt.
Tervishoius saab ennustavat analüütikat kasutada patsientide tuvastamiseks, kellel on risk haigestuda teatud haigusesse.
Tootmises saab ennustavat analüütikat kasutada nõudluse prognoosimiseks ja tarneahela juhtimise optimeerimiseks.

Ent ennustava analüütika tõhusal kasutamisel on ka mõningaid väljakutseid. Üks väljakutse on täpsete prognooside jaoks vajalike kvaliteetsete andmete kättesaadavus. Teine väljakutse on andmete analüüsimiseks ja täpsete prognooside tegemiseks sobivate modelleerimistehnikate valimine. Lõpuks võib ennustava analüüsi tulemuste edastamine otsustajatele olla keeruline, kuna kasutatavad tehnikad võivad olla keerulised ja raskesti mõistetavad.

Ettekirjutav analüütika on andmeanalüüsi tüüp, mis läheb kirjeldavast ja ennustavast analüüsist kaugemale, et anda soovitusi toiminguteks, mida peaksite tegema. Teisisõnu hõlmab see lähenemisviis optimeerimismeetodite kasutamist leida parim tegevussuund, võttes arvesse piiranguid ja eesmärke.

Seda kasutatakse tavaliselt sellistele küsimustele nagu "Mida me peaksime tegema?" ja "Kuidas saaksime parandada?"

Et see oleks tõhus, nõuab see analüüsitavate andmete sügavat mõistmist ning võimet modelleerida ja simuleerida erinevaid stsenaariume, et teha kindlaks parim tegevussuund. Sellisena on see neljast meetodist kõige keerulisem.

Ettenähtav analüüs võib aidata teil lahendada erinevaid probleeme, sealhulgas tootevaliku, tööjõu planeerimise, turunduskomplekti, kapitali eelarvestamise ja võimsuse juhtimisega seotud probleeme.

Omandage andmeanalüüsi jõudu: neli lähenemisviisi andmete analüüsimiseks
Foto: Pixabay

Parim näide ettekirjutavast analüütikast on Google Mapsi kasutamine tipptundidel juhiste saamiseks. Tarkvara arvestab parima võimaliku marsruudi arvutamiseks kõiki transpordiliike ja liiklustingimusi. Transpordiettevõte võib sel viisil kasutada ettekirjutavat analüütikat, et optimeerida tarnemarsruute ja minimeerida kütusekulusid. See on eriti oluline, kui arvestada kütusehinna tõusuga. Kanadas näiteks keskmine inimene kulutab aastas umbes 2,000 dollarit sõiduki kohta ainult kütusele, samas kui USA-s kulutavad kodumajapidamised peaaegu 2.24% aasta kütuse kogutulust.

Kuid nagu ennustava analüütika puhul, on ka ettekirjutava analüütika tõhusal kasutamisel mõned väljakutsed. Esimene väljakutse on kvaliteetsete andmete kättesaadavus oluline täpseks analüüsiks ja optimeerimiseks. Teine väljakutse on kasutatavate optimeerimisalgoritmide keerukus, mille tõhusaks rakendamiseks võib vaja minna erioskusi ja -teadmisi.

Diagnostiline analüütika on andmeanalüüsi tüüp, mis ulatub kirjeldavast analüüsist kaugemale algpõhjuse väljaselgitamiseks probleemist või probleemist. See vastab küsimustele, nagu "Miks see juhtus?" ja "Mis selle põhjustas?". Näiteks saate diagnostilise analüüsi abil kindlaks teha, miks teie jaanuari müük langes 50%.

Diagnostiline analüüs hõlmab andmete uurimist ja analüüsimist, et tuvastada seoseid ja korrelatsioone, mis võivad aidata probleemi või probleemi selgitada. Seda saab teha kasutades selliseid meetodeid nagu regressioonanalüüs, hüpoteeside testimine ja põhjuslik analüüs.

Näited tegelikust elust hõlmavad järgmist:

Diagnostikaanalüüsi abil saate tuvastada tootmisprotsessi kvaliteediprobleemi algpõhjuse.
Saate seda kasutada ka kliendi kaebuse põhjuse tuvastamiseks ja sihipärase lahenduse pakkumiseks.
Küberohu korral saate seda kasutada ka turvarikkumise allika tuvastamiseks ja tulevaste rünnakute ennetamiseks.

Diagnostikaanalüütika kasutamisel on palju eeliseid, näiteks probleemide ja probleemide algpõhjuste tuvastamine ning sihipäraste lahenduste väljatöötamine. Kuid nagu kahe eelmise andmeanalüüsi meetodi puhul, tuleb arvestada ka mõne väljakutsega. Ühe jaoks kvaliteetsete andmete hankimine ja täpse analüüsi tagamine ja arusaamine võib olla keeruline. Teiseks võivad analüüsimeetodid olla üsna keerulised ning nende tõhusaks rakendamiseks võib vaja minna erioskusi ja -teadmisi.

Lähenemine	Määratlus	Vastab küsimustele
Kirjeldav	Kirjeldab ja võtab kokku andmed, et saada ülevaade minevikus toimunust.	Mis juhtus? Kui palju?
Diagnostika	Tuvastab probleemi või probleemi algpõhjuse	Miks see juhtus? Mis selle põhjustas?
Ennustav	Analüüsib ajaloolisi andmeid ja teeb prognoose tulevaste sündmuste kohta.	Mis tõenäoliselt juhtub? Mis siis?
Ettekirjutus	Annab soovitusi meetmete kohta, mida peaksite analüüsi põhjal tegema.	Mida me peaksime tegema? Kuidas saaksime parandada?

Kuigi igaüks neljast lähenemisviisid andmete analüüsimiseks Sellel on oma tugevad ja nõrgad küljed, võib antud probleemile sobivaima lähenemisviisi valimine olla soovitud tulemuste saavutamiseks ülioluline. Mõned tegurid, mida lähenemise valimisel arvestada, võivad hõlmata järgmist:

Käsitletava probleemi olemus. Erinevad probleemid nõuavad erinevat lähenemist. Näiteks võite kasutada:

Kirjeldav analüüs klientide tagasiside andmete kokkuvõtmiseks ja klientide nõudlusmustrite tuvastamiseks
Diagnostiline analüüs, et tuvastada tegurid, mis põhjustavad muutusi müügitulemustes
Ennustav analüüs toote tulevase nõudluse prognoosimiseks
Ettekirjutav analüüs tootmisrajatise tootmisgraafikute optimeerimiseks

Saadaolevate andmete tüüp ja kvaliteet. Samuti on oluline tagada, et andmed oleksid täpsed, täielikud ja asjakohased. See võib hõlmata andmete puhastamist, teisendamist või muul viisil ettevalmistamist, et tagada nende sobivus valitud lähenemisviisi jaoks. Paljudel juhtudel võib andmete ettevalmistamine olla aeganõudev ja korduv protsess ning nõuda spetsiaalseid tööriistu või eriteadmisi.

Ressursid ja oskused on analüüsimiseks saadaval. Tõhusa andmeanalüüsi läbiviimiseks on oluline ka õigete oskuste ja tööriistade olemasolu. See võib hõlmata statistilise analüüsi tarkvara, programmeerimiskeeli ja visualiseerimistööriistu. Mõned levinud oskused, mis võib andmeanalüütikutele kasulik olla hõlmavad andmete vaidlustamist, andmete visualiseerimist, masinõpet ja statistilisi järeldusi.

Ülaltoodud arutelu põhjal on selge, et andmeanalüütika on võimas tööriist, mis võib anda väärtuslikku teavet ja edendada ettevõtte kasvu. Mõistes ja kasutades nelja erinevat lähenemisviisi andmeanalüütikale, saavad ettevõtted oma andmeid paremini mõista ja teha teadlikumaid otsuseid.

Analüütilise lähenemisviisi valimisel on aga oluline hoolikalt kaaluda oma ettevõtte konkreetseid vajadusi ja eesmärke ning olla teadlik nende eelistest ja piirangutest.

Lõppkokkuvõttes, valides õige lähenemisviisi ja rakendades seda tõhusalt, võivad ettevõtted saavutada konkurentsieelise ja saavutada pikaajalist edu. Nii et minge edasi ja avastage andmeanalüütika põnevat maailma – võimalused on lõputud!

Nahla Davies on tarkvaraarendaja ja tehnikakirjutaja. Enne kui ta pühendas oma töö täiskohaga tehnilisele kirjutamisele, suutis ta muuhulgas olla ka juhtprogrammeerija Inc. 5,000 kogemusliku brändingu organisatsioonis, mille klientide hulka kuuluvad Samsung, Time Warner, Netflix ja Sony.