Bemästra kraften med dataanalys: de fyra tillvägagångssätten för att analysera data

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Bemästra kraften med dataanalys: De fyra tillvägagångssätten för att analysera data
Foto: Leeloo den första

Har du någonsin önskat att du hade en kristallkula som kunde berätta om framtiden för ditt företag? Även om vi inte kan lova dig en mystisk inblick i vad som komma skall, har vi det näst bästa: dataanalys.

I dagens datadrivna värld har det blivit enkelt för företag att samla in och generera stora mängder data. Det räcker dock inte att bara ha data.

Som företag måste du kunna förstå informationen och använda den på ett sätt som gör att du kan fatta bättre beslut. Det är här dataanalys kommer in. Dataanalys avser processen att undersöka data för att extrahera insikter och fatta välgrundade beslut.

Enligt statistiken växer dataanalysmarknaden snabbt och förväntas slå till över 650 miljarder dollar år 2029. Detta visar den ökande betydelsen av dataanalys i företag och den globala ekonomin.

Framtiden är datadriven. Från att förutsäga kundernas beteende till att identifiera områden för optimering, dataanalys kan hjälpa företag att låsa upp hemligheterna som är gömda i deras data och skapa bättre resultat. Men med så många verktyg och tekniker tillgängliga kan det vara överväldigande att veta var man ska börja.

Den här artikeln tar dig igenom uppgifter analytics och utforska de fyra metoderna för att analysera data. När du har läst detta har du den kunskap du behöver för att utnyttja kraften i data och fatta välgrundade beslut som kan ta ditt företag till nya höjder.

Bemästra kraften med dataanalys: De fyra tillvägagångssätten för att analysera data
Bild från hbs

Beskrivande analys är en typ av dataanalys som fokuserar på att beskriva och sammanfatta data för att få insikter i vad som har hänt tidigare. Det används ofta för att svara på frågor som "Vad hände?" och "Hur många?".

Beskrivande analys kan hjälpa företag och organisationer att förstå sina data och identifiera mönster och trender som kan informera beslutsfattande.

Här är några verkliga exempel på beskrivande analyser:

En butik kan analysera historiska försäljningsdata för att identifiera populära produkter och trender. Till exempel brukar folk köpa mer godis i februari.
Patientdata kan sammanfattas för att identifiera vanliga hälsoproblem. De flesta drabbas till exempel av influensa från oktober till juni.
Elevprestationsdata kan analyseras för att identifiera förbättringsområden. Till exempel kommer de flesta elever som misslyckas med Calculus ofta för sent till lektionen.

För att använda beskrivande analyser effektivt måste du göra det se till att dina uppgifter är korrekta och av hög kvalitet. Det är också viktigt att använda tydliga och koncisa visualiseringar för att kommunicera insikter effektivt.

Predictive analytics använder statistiska och maskininlärningstekniker för att analysera historiska data och förutsäga framtida händelser. Det används ofta för att svara på frågor som "Vad är troligt att hända?" och "Tänk om?".

Prediktiv analys är användbar som den kan hjälpa dig att planera ett huvud. Det kan hjälpa till att förbättra verksamheten, minska kostnaderna och öka intäkterna. Till exempel kan du förutsäga hur försäljningen sannolikt kommer att bete sig baserat på säsongsvariationer och tidigare försäljningssiffror. Om din prediktiva analys säger dig att försäljningen sannolikt kommer att minska under vintern, kan du använda denna information för att utforma en effektiv marknadsföringskampanj för den här säsongen.

Här är några praktiska exempel på prediktiv analys i aktion:

En bank kan använda prediktiv analys för att bedöma kreditrisk och avgöra om de ska bevilja ett lån till en kund. Inom öppen bankverksamhet kan prediktiv analys hjälpa till att bygga mycket personliga beteendemodeller som är specifika för varje kund och identifiera deras kreditvärdighet på nya sätt. För kunder, detta kan innebära bättre och billigare tillgång till bankkonton, kreditkort och bolån.
Inom marknadsföring kan prediktiv analys hjälpa till att identifiera vilka kunder som är mest benägna att svara på ett visst erbjudande.
Inom vården kan prediktiv analys användas för att identifiera patienter som riskerar att utveckla en viss sjukdom.
Inom tillverkning kan prediktiv analys användas för att förutsäga efterfrågan och optimera leveranskedjan.

Men det finns också vissa utmaningar med att använda prediktiv analys effektivt. En utmaning är tillgången på högkvalitativ data som är nödvändig för korrekta förutsägelser. En annan utmaning är att välja lämpliga modelleringstekniker för att analysera data och göra korrekta förutsägelser. Slutligen kan det vara en utmaning att kommunicera resultat från prediktiv analys till beslutsfattare, eftersom de tekniker som används kan vara komplexa och svåra att förstå.

Preskriptiv analys är en typ av dataanalys som går utöver beskrivande och prediktiv analys för att ge rekommendationer för åtgärder du bör vidta. Med andra ord innebär detta tillvägagångssätt att använda optimeringstekniker för att identifiera det bästa tillvägagångssättet, givet en uppsättning begränsningar och mål.

Det används ofta för att svara på frågor som "Vad ska vi göra?" och "Hur kan vi förbättra oss?"

För att vara effektiv kräver det en djup förståelse av den data som analyseras och förmågan att modellera och simulera olika scenarier för att identifiera det bästa tillvägagångssättet. Som sådan är detta det mest komplexa tillvägagångssättet av de fyra metoderna.

Preskriptiv analys kan hjälpa dig att lösa olika problem, inklusive produktmix, personalplanering, marknadsföringsmix, kapitalbudgetering och kapacitetshantering.

Bemästra kraften med dataanalys: De fyra tillvägagångssätten för att analysera data
Foto: Pixabay

Det bästa exemplet på preskriptiv analys i aktion är att använda Google maps för vägbeskrivningar under rusningstid. Programvaran tar hänsyn till alla transportsätt och trafikförhållanden för att beräkna bästa möjliga rutt. Ett transportföretag kan använda föreskrivande analyser på detta sätt för att optimera leveransvägar och minimera bränslekostnaderna. Detta är viktigt särskilt när du tänker på de stigande bränslekostnaderna. I Kanada, till exempel, den genomsnittliga personen spenderar cirka 2,000 XNUMX USD årligen per fordon på enbart bränsle, medan hushållen i USA spenderar Nästan 2.24% av deras totala årsinkomst på bränsle.

Men precis som med prediktiv analys, finns det vissa utmaningar med att använda preskriptiv analys effektivt. Den första utmaningen är tillgång till data av hög kvalitet avgörande för korrekt analys och optimering. En annan utmaning är komplexiteten i de optimeringsalgoritmer som används, vilket kan kräva specialiserade färdigheter och kunskaper för att implementera effektivt.

Diagnostisk analys är en typ av dataanalys som går utöver beskrivande analys för att identifiera grundorsaken av en fråga eller ett problem. Den svarar på frågor som "Varför hände det?" och "Vad orsakade det?". Du kan till exempel använda diagnostisk analys för att avgöra varför din försäljning i januari sjönk med 50 %.

Diagnostisk analys innebär att utforska och analysera data för att identifiera relationer och samband som kan hjälpa till att förklara ett problem eller problem. Detta kan göras med hjälp av tekniker som regressionsanalys, hypotestestning och kausalanalys.

Exempel på verkliga livet inkluderar:

Du kan använda diagnostisk analys för att identifiera grundorsaken till ett kvalitetsproblem i din produktionsprocess.
Du kan också använda den för att identifiera orsaken bakom en kunds klagomål och tillhandahålla en riktad lösning.
I händelse av ett cyberhot kan du också använda det för att identifiera källan till ett säkerhetsintrång och förhindra framtida attacker.

Det finns många fördelar med att använda diagnostisk analys, som att identifiera de underliggande orsakerna till problem och problem och utveckla riktade lösningar. Men, precis som med de två föregående dataanalysmetoderna, finns det några utmaningar att överväga. För en, skaffa högkvalitativ data och säkerställa korrekt analys och insikter kan vara svåra. För det andra kan analysteknikerna vara ganska komplexa och kan kräva specialiserade färdigheter och kunskaper för att kunna implementeras effektivt.

Tillvägagångssätt	Definition	Svara på frågorna
Beskrivande	Beskriver och sammanfattar data för att få insikter om vad som har hänt tidigare.	Vad hände? Hur många?
Diagnostisk	Identifierar grundorsaken till ett problem eller problem	Varför hände det? Vad som orsakade det?
Förutsägande	Analyserar historiska data och gör förutsägelser om framtida händelser.	Vad är troligt att hända? Tänk om?
Normativ	Ger rekommendationer för åtgärder du bör vidta baserat på analysen.	Vad ska vi göra? Hur kan vi förbättra oss?

Medan var och en av de fyra metoder för att analysera data har sina egna styrkor och svagheter, att välja det mest lämpliga tillvägagångssättet för ett givet problem kan vara avgörande för att uppnå önskat resultat. Några faktorer att tänka på när du väljer ett tillvägagångssätt kan vara följande:

Typen av problemet som åtgärdas. Olika problem kommer att kräva olika tillvägagångssätt. Du kan till exempel använda:

Beskrivande analys för att sammanfatta kundfeedbackdata och identifiera kundefterfrågan
Diagnostisk analys för att identifiera de faktorer som driver förändringar i försäljningsresultat
Prediktiv analys för att förutsäga framtida efterfrågan på en produkt
Preskriptiv analys för att optimera produktionsscheman i en tillverkningsanläggning

Typen och kvaliteten på tillgängliga data. Det är också viktigt att se till att uppgifterna är korrekta, fullständiga och relevanta. Detta kan innebära att data rengörs, transformeras eller på annat sätt förbereds för att säkerställa att den är lämplig för det valda tillvägagångssättet. I många fall kan dataförberedelse vara en tidskrävande och iterativ process och kan kräva specialiserade verktyg eller expertis.

Resurserna och färdigheterna finns tillgängliga för analys. För att genomföra effektiv dataanalys är det också viktigt att ha rätt kompetens och verktyg till hands. Detta kan inkludera programvara för statistisk analys, programmeringsspråk och visualiseringsverktyg. Några vanliga färdigheter som kan vara användbart för dataanalytiker inkluderar datatvistelse, datavisualisering, maskininlärning och statistisk slutledning.

Från diskussionen ovan är det tydligt att dataanalys är ett kraftfullt verktyg som kan ge värdefulla insikter och driva affärstillväxt. Genom att förstå och använda de fyra olika metoderna för dataanalys kan företag bättre förstå sin data och fatta mer välgrundade beslut.

Det är dock viktigt att noga överväga ditt företags specifika behov och mål när du väljer en analysmetod och att vara medveten om fördelarna och begränsningarna med var och en.

I slutändan, genom att välja rätt tillvägagångssätt och implementera det effektivt, kan företag få en konkurrensfördel och nå långsiktig framgång. Så gå vidare och utforska den spännande världen av dataanalys – möjligheterna är oändliga!

Nahla Davies är en mjukvaruutvecklare och teknikskribent. Innan hon ägnade sitt arbete heltid åt tekniskt skrivande lyckades hon – bland annat spännande – att fungera som ledande programmerare på en Inc. 5,000 XNUMX erfarenhetsbaserad varumärkesorganisation vars kunder inkluderar Samsung, Time Warner, Netflix och Sony.