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

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Sajátítsa el az adatelemzés erejét: Az adatok elemzésének négy megközelítése
Fotó Leeloo Thefirst

Kívántad valaha, hogy legyen egy kristálygömbje, amely megmondhatja vállalkozása jövőjét? Bár nem ígérhetünk misztikus bepillantást az elkövetkezendő eseményekbe, megvan a következő legjobb dolog: az adatelemzés.

Napjaink adatközpontú világában a vállalkozások számára könnyűvé vált hatalmas mennyiségű adat gyűjtése és előállítása. Az adatok birtoklása azonban nem elég.

Vállalkozásként képesnek kell lennie arra, hogy értelmezze az adatokat, és úgy használja fel azokat, hogy jobb döntéseket hozzon. Itt jön a képbe az adatelemzés. Az adatelemzés az adatok vizsgálatának folyamatára utal, hogy betekintést nyerjen és megalapozott döntéseket hozzon.

A statisztikák szerint az adatelemzési piac gyorsan növekszik, és várhatóan beüt több mint 650 milliárd dollárt 2029-re. Ez mutatja az adatelemzés növekvő jelentőségét a vállalkozásokban és a világgazdaságban.

A jövő adatvezérelt. Az ügyfelek viselkedésének előrejelzésétől az optimalizálási területek azonosításáig az adatelemzés segíthet a vállalkozásoknak feltárni az adataikban rejtőző titkokat, és jobb eredményeket érhet el. De mivel rengeteg eszköz és technika áll rendelkezésre, nehéz lehet tudni, hol kezdjem.

Ez a cikk végigvezeti Önt adatelemzés és fedezze fel az adatok elemzésének négy megközelítését. Az olvasás végére birtokában lesz a szükséges tudásnak, hogy kihasználja az adatok erejét, és megalapozott döntéseket hozzon, amelyek új magasságokba emelhetik vállalkozását.

Sajátítsa el az adatelemzés erejét: Az adatok elemzésének négy megközelítése
Kép hbs

A leíró elemzés az adatelemzés egyik fajtája, amely az adatok leírására és összegzésére összpontosít hogy betekintést nyerjen a múltban történtekbe. Gyakran használják olyan kérdések megválaszolására, mint például: „Mi történt?” és „Hány?”.

A leíró elemzések segíthetnek a vállalkozásoknak és a szervezeteknek abban, hogy megértsék adataikat, és azonosítsák azokat a mintákat és trendeket, amelyek megalapozhatják a döntéshozatalt.

Íme néhány valós példa a leíró elemzésre:

Egy kiskereskedelmi üzlet elemezheti az értékesítési múltbeli adatokat, hogy azonosítsa a népszerű termékeket és trendeket. Februárban például több édességet vásárolnak az emberek.
A betegek adatai összegezhetők a gyakori egészségügyi problémák azonosítása érdekében. Például a legtöbb ember októbertől júniusig kapja meg az influenzát.
A tanulók teljesítményadatai elemezhetők a fejlesztendő területek azonosítása érdekében. Például a legtöbb diák, akinek nem sikerült a Calculusban, gyakran késik az óráról.

A leíró elemzés hatékony használatához szükség van rá győződjön meg arról, hogy adatai pontosak és kiváló minőségű. Az is elengedhetetlen, hogy világos és tömör vizualizációkat használjunk a betekintések hatékony közléséhez.

A prediktív analitika statisztikai és gépi tanulási technikákat használ a múltbeli adatok elemzésére és a jövőbeli események előrejelzésére. Gyakran használják olyan kérdések megválaszolására, mint például: „Mi fog történni?” és „Mi lenne, ha?”.

A prediktív elemzés önmagában hasznos segíthet a tervezésben előre. Segíthet az üzleti működés javításában, a költségek csökkentésében és a bevétel növelésében. Például a szezonalitás és a korábbi eladási adatok alapján megjósolhatja, hogy az eladások valószínűleg hogyan fognak viselkedni. Ha a prediktív elemzés azt mutatja, hogy az eladások valószínűleg csökkenni fognak télen, akkor ezt az információt felhasználhatja egy hatékony marketingkampány megtervezéséhez erre a szezonra.

Íme néhány gyakorlati példa a prediktív elemzés működésére:

A bank prediktív elemzést alkalmazhat a hitelkockázat felmérésére és annak eldöntésére, hogy nyújtson-e kölcsönt az ügyfélnek. A nyílt banki szolgáltatásokban a prediktív analitika segíthet az egyes ügyfelekre jellemző, rendkívül személyre szabott viselkedési modellek felépítésében, és új módokon azonosíthatja hitelképességét. Az ügyfelek számára, ez jobb és olcsóbb hozzáférést jelenthet bankszámlákra, hitelkártyákra és jelzáloghitelekre.
A marketingben a prediktív elemzés segíthet azonosítani, mely ügyfelek válaszolnak a legnagyobb valószínűséggel egy adott ajánlatra.
Az egészségügyben a prediktív analitika felhasználható azon betegek azonosítására, akiknél fennáll egy adott betegség kialakulásának kockázata.
A gyártásban a prediktív analitika felhasználható a kereslet előrejelzésére és az ellátási lánc kezelésének optimalizálására.

Vannak azonban kihívások is a prediktív analitika hatékony használatában. Az egyik kihívás a pontos előrejelzésekhez elengedhetetlen jó minőségű adatok elérhetősége. Egy másik kihívás a megfelelő modellezési technikák kiválasztása az adatok elemzéséhez és pontos előrejelzések készítéséhez. Végül, a prediktív elemzési eredmények kommunikálása a döntéshozók felé kihívást jelenthet, mivel az alkalmazott technikák összetettek és nehezen érthetőek lehetnek.

Az előíró elemzés az adatelemzés egy olyan fajtája, amely túlmutat a leíró és prediktív elemzéseken, és javaslatokat tesz a megteendő intézkedésekre. Más szavakkal, ez a megközelítés magában foglalja az optimalizálási technikák használatát azonosítani a legjobb cselekvési módotkorlátok és célkitűzések alapján.

Gyakran használják olyan kérdések megválaszolására, mint például: „Mit tegyünk?” és „Hogyan javíthatunk?”

A hatékonyság érdekében az elemzett adatok mélyreható megértésére, valamint a különböző forgatókönyvek modellezésére és szimulálására való képességre van szükség a legjobb cselekvési mód meghatározásához. Mint ilyen, ez a legösszetettebb megközelítés a négy módszer közül.

Az előíró analitika segíthet különféle problémák megoldásában, beleértve a termékösszetételt, a munkaerő-tervezést, a marketingmixet, a tőkeköltségvetést és a kapacitásmenedzsmentet.

Sajátítsa el az adatelemzés erejét: Az adatok elemzésének négy megközelítése
Fotó pixabay

Az előíró elemzések működésének legjobb példája a Google Maps útvonaltervezés használata csúcsidőben. A szoftver minden közlekedési módot és forgalmi körülményt figyelembe vesz a lehető legjobb útvonal kiszámításához. Előfordulhat, hogy a közlekedési vállalat ily módon előíró elemzést alkalmaz a szállítási útvonalak optimalizálása és az üzemanyagköltségek minimalizálása érdekében. Ez különösen fontos, ha figyelembe vesszük a növekvő üzemanyagköltséget. Kanadában például az átlagember körülbelül 2,000 dollárt költ évente autónként csak üzemanyagra, míg az Egyesült Államokban a háztartások költenek Majdnem 2.24% éves üzemanyag-bevételükből.

A prediktív analitikához hasonlóan azonban az előíró elemzések hatékony alkalmazása is kihívásokkal jár. Az első kihívás a jó minőségű adatok elérhetősége elengedhetetlen a pontos elemzéshez és optimalizáláshoz. Egy másik kihívás az alkalmazott optimalizálási algoritmusok összetettsége, amelyek hatékony megvalósításához speciális készségekre és ismeretekre lehet szükség.

A diagnosztikai elemzés egyfajta adatelemzés, amely túlmutat a leíró elemzésen a kiváltó ok azonosításához egy kérdésről vagy problémáról. Olyan kérdésekre ad választ, mint „Miért történt?” és „Mi okozta?”. Diagnosztikai elemzéssel például megállapíthatja, miért csökkentek 50%-kal a januári eladások.

A diagnosztikai elemzés magában foglalja az adatok feltárását és elemzését, hogy azonosítsa azokat a kapcsolatokat és összefüggéseket, amelyek segíthetnek a probléma vagy probléma magyarázatában. Ez megtehető olyan technikákkal, mint a regressziós elemzés, a hipotézisvizsgálat és az ok-okozati elemzés.

A valós életből származó példák a következők:

A diagnosztikai elemzés segítségével azonosíthatja a gyártási folyamat minőségi problémáinak kiváltó okát.
Segítségével azonosíthatja az ügyfél panaszának okát, és célzott megoldást kínálhat.
Kiberfenyegetés esetén a biztonsági rések forrásának azonosítására és a jövőbeni támadások megelőzésére is használhatja.

A diagnosztikai elemzések használatának számos előnye van, mint például a problémák és problémák mögöttes okainak azonosítása és célzott megoldások kidolgozása. Az előző két adatelemzési módszerhez hasonlóan azonban van néhány kihívás, amelyet figyelembe kell venni. Egyrészt a kiváló minőségű adatok beszerzése és pontos elemzés biztosítása és a belátás nehéz lehet. Másodszor, az elemzési technikák meglehetősen összetettek lehetnek, és speciális készségeket és ismereteket igényelhetnek a hatékony végrehajtáshoz.

Megközelítés	Meghatározás	Válaszol a kérdésekre
Leíró	Leírja és összefoglalja az adatokat, hogy betekintést nyerjen a múltban történtekbe.	Mi történt? Mennyi?
Diagnosztikai	Azonosítja a probléma vagy probléma kiváltó okát	Miért történt ez? Mi okozta?
jósló	Elemzi a történelmi adatokat, és előrejelzéseket készít a jövőbeli eseményekről.	Valószínűleg mi fog történni? Mi lenne ha?
Előíró	Javaslatokat ad az elemzés alapján megteendő intézkedésekre.	Mit tehetünk? Hogyan tudunk fejlődni?

Miközben mind a négy az adatok elemzésének megközelítései megvannak a maga erősségei és gyengeségei, az adott problémára legmegfelelőbb megközelítés kiválasztása kritikus lehet a kívánt eredmények eléréséhez. Néhány tényező, amelyet figyelembe kell venni a megközelítés kiválasztásakor, a következők lehetnek:

A kezelendő probléma természete. A különböző problémák eltérő megközelítést igényelnek. Például használhatja:

Leíró elemzések a vásárlói visszajelzések adatainak összegzésére és az ügyfelek keresleti mintáinak azonosítására
Diagnosztikai elemzés az értékesítési teljesítmény változásait előidéző tényezők azonosítására
Prediktív analitika egy termék jövőbeli keresletének előrejelzésére
Előírásos analitika a gyártási ütemterv optimalizálásához a gyártóüzemben

A rendelkezésre álló adatok típusa és minősége. Az is fontos, hogy az adatok pontosak, teljesek és relevánsak legyenek. Ez magában foglalhatja az adatok tisztítását, átalakítását vagy más módon történő előkészítését annak érdekében, hogy megbizonyosodjon arról, hogy alkalmasak a választott megközelítésre. Az adatok előkészítése sok esetben időigényes és ismétlődő folyamat lehet, és speciális eszközöket vagy szakértelmet igényelhet.

Az elemzéshez rendelkezésre állnak az erőforrások és a készségek. A hatékony adatelemzés elvégzéséhez az is fontos, hogy kéznél legyenek a megfelelő készségek és eszközök. Ez magában foglalhat statisztikai elemző szoftvereket, programozási nyelveket és vizualizációs eszközöket. Néhány gyakori készség hasznos lehet az adatelemzők számára magában foglalja az adatcsavarást, az adatvizualizációt, a gépi tanulást és a statisztikai következtetéseket.

A fenti vitából világosan látszik, hogy az adatelemzés olyan hatékony eszköz, amely értékes betekintést nyújthat, és elősegítheti az üzleti növekedést. Az adatelemzés négy különböző megközelítésének megértésével és felhasználásával a vállalkozások jobban megérthetik adataikat, és megalapozottabb döntéseket hozhatnak.

Fontos azonban, hogy alaposan mérlegelje vállalkozása sajátos igényeit és céljait az analitikai megközelítés kiválasztásakor, és tisztában legyen mindegyik előnyeivel és korlátaival.

Végső soron a megfelelő megközelítés kiválasztásával és hatékony végrehajtásával a vállalkozások versenyelőnyre tehetnek szert, és hosszú távú sikereket érhetnek el. Tehát menjen tovább, és fedezze fel az adatelemzés izgalmas világát – a lehetőségek végtelenek!

Nahla Davies szoftverfejlesztő és műszaki író. Mielőtt munkáját teljes munkaidőben a műszaki írásnak szentelte volna, sikerült – többek között érdekes dolgok mellett – vezető programozóként szolgálnia egy Inc. 5,000 tapasztalati márkaépítő szervezetnél, amelynek ügyfelei között szerepel a Samsung, a Time Warner, a Netflix és a Sony.