Modern Business Guide to Data Analysis Methods and Techniques
Veröffentlicht: 2022-05-28In der heutigen Welt müssen Sie lernen und beherrschen, wie Sie digitale Erkenntnisse aus Ihrem Unternehmen analysieren und extrahieren, um dem Wettbewerb in Ihrer Branche standzuhalten. Unabhängig von den großen Datenmengen, die Sie täglich generieren, wird ein sehr kleiner Teil der Daten analysiert, um Trends und Muster in Ihrem Unternehmen zu entdecken.
Untersuchungen haben ergeben, dass der Angebotsdatenmarkt voraussichtlich wachsen und bis 2027 etwa 103 Milliarden US-Dollar generieren wird. Angesichts der Tatsache, dass in einem Geschäftsumfeld riesige Datenmengen anfallen, müssen Sie lernen, wie Sie wichtige Datenwerte sammeln, um Zeit zu sparen.
Aus diesem Grund müssen Sie verschiedene Datenanalysemethoden verstehen, die einige der wesentlichen Datenpunkte aufzeigen, die Sie bei der Entscheidungsfindung verwenden und Ihre Geschäftsleistung steigern können. Die Datenanalyse nutzt wissenschaftliche und komplexe Methoden zum Erkunden und Experimentieren mit verschiedenen Datenwerten.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Analysierens und Modellierens von Daten, um Erkenntnisse zu generieren, die den Entscheidungsprozess unterstützen. Außerdem gibt es verschiedene Datenanalysemethoden, die je nach Art der Branche durchgeführt werden. Alle diese Methoden werden auf der Grundlage quantitativer oder qualitativer Forschungszwecke verwendet.
Sie müssen sich ein tiefgreifendes Verständnis verschiedener Datenanalysetechniken auf der Grundlage quantitativer und qualitativer Daten aneignen, um besser in der Lage zu sein, Ihre Aktivitäten zur Datenvisualisierung besser durchzuführen. Es ist wichtig, dass Sie sich viel Zeit nehmen, um all diese Konzepte sacken zu lassen, um in einer besseren Position zu sein, um die Arbeit zu erledigen.
Bedeutung der Datenanalyse
Bevor Sie ins Detail gehen, müssen Sie die Macht der Datenanalyse auf das Wachstum und die Entwicklung Ihrer Unternehmensmarke verstehen.
Kosten reduzieren
Mithilfe von Datenanalysetechniken wie der Vorhersageanalyse erkennen Sie wahrscheinlich potenzielle Geschäftsmöglichkeiten, Trends und Muster, die die Planung der Geschäftsstrategien erleichtern. Sie werden besser in der Lage sein, verschiedene Kosten und Ressourcen zu reduzieren, die Sie bei der Ausführung falscher Strategien implementiert haben, die keine Rendite bringen.
Durch die Vorhersage verschiedener Szenarien innerhalb der Unternehmensbranche können Sie leicht eine bessere Produktion und Versorgung in Ihrem Unternehmen vorhersehen.
Besseres Targeting von Kunden
Kunden sind die wesentlichen Vermögenswerte in jedem Unternehmen in jeder Branche. Die Datenanalyse gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihren Zielmarkt in allen Aspekten zu visualisieren, die eng mit Ihren Geschäftsanforderungen zusammenhängen, und kann das Wachstum mit exponentiellen Wachstumsdiagrammen verstehen. Dies hilft Ihnen, die besten Kommunikationskanäle für Ihre Kunden zu identifizieren und erleichtert den Zugang zu ihnen.
Sie können mehr über die Kaufgewohnheiten, Interessen und das Verhalten Ihrer Kunden erfahren, was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil innerhalb des Unternehmens verschafft. Außerdem identifizieren Sie leicht neue Kunden, die Ihren Geschäftserfolg langfristig beeinflussen werden.
Präzise Entscheidungsfindung
Das Business-Management-Team hat bessere Chancen, Daten zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und digitalen Erkenntnissen zu treffen. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmensmanagern, Wachstumschancen und Einnahmequellen zu identifizieren, die zum Geschäftserfolg beitragen. Darüber hinaus hilft die Datenanalyse dabei, entscheidende Erkenntnisse aus allen Bereichen des Unternehmens zu gewinnen.
Datenanalysemethoden
Es ist wichtig, verschiedene Datenanalysemethoden zu verstehen, um die beste Methode für Ihre Anforderungen zu ermitteln. Nachfolgend finden Sie einige der gängigen Datenanalysemethoden, die Sie kennen sollten.
Clusteranalyse
Der Begriff Cluster ergibt sich aus der Gruppierung von Datenelementen dahingehend, dass die Elemente in einer bestimmten Weise ähnlich sind. Da es beim Clustering keine Zielvariable gibt, ist es einfacher, Muster und Trends in Ihren Daten zu erkennen. Die Clusteranalyse wird hauptsächlich verwendet, um zusätzlichen Kontext innerhalb von Datensätzen darzustellen.
Dies ist der beste Ansatz, den Geschäftsinhaber verwenden können, um die Daten jedes Kunden separat zu analysieren und personalisierte Dienste anzubieten, die ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie können die Kundendaten anhand des Kaufverhaltens, der Demografie und des Geldwerts analysieren.
Data-Mining
Diese Methode der Datenanalyse gilt als Überbegriff für Engineering-Metriken und Insights, die einen Mehrwert bieten sollen. Data Mining wird hauptsächlich verwendet, um Abhängigkeiten, Muster und Beziehungen zu identifizieren, um fortgeschritteneres Geschäftswissen zu generieren. Dies ist auch eine unglaubliche Option, wenn Sie Daten aus einer detaillierteren Perspektive untersuchen möchten.
Data Mining arbeitet Hand in Hand mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um detailliertere Erkenntnisse zu gewinnen, die die Geschäftsdatenwerte weiter ausarbeiten. In den meisten Fällen wird Data Mining in intelligenten Datenwarnungen von Datapine in einem Geschäftsumfeld verwendet.
Zeitreihenanalyse
Wie der Name schon sagt, wird die Zeitreihenanalyse verwendet, um Sätze von Datenpunkten zu bewerten und zu analysieren, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens generiert wurden. In den meisten Fällen verwenden Datenanalysten diese Strategie, um bestimmte Datenpunkte über einen bestimmten Zeitraum zu überwachen, anstatt sie zeitweise zu überwachen.
Im geschäftlichen Umfeld wird diese Methode der Datenanalyse verwendet, um die Ursachen für unterschiedliche Trends und Muster innerhalb der Branche zu identifizieren. Außerdem hilft es bei der Zeitreihenprognose, die einen erheblichen Einfluss auf den Geschäftserfolg hat.
Datenanalysetechniken
Sie müssen verstehen, wie Sie jeden Datenanalyseprozess durchführen, um auf der sicheren Seite zu sein. Im Folgenden finden Sie einige Techniken, die Sie verstehen müssen, um den Prozess erfolgreich zu gestalten.
Datendemokratisierung
Sobald Sie Ihrer Datenanalysemethode eine genaue Richtung gegeben haben und ein klares Bild von Ihrem beabsichtigten endgültigen Input haben, sollten Sie sich auf die Datendemokratisierung konzentrieren. Was ist Datendemokratisierung? Diese Aktion konzentriert sich hauptsächlich darauf, verschiedene Datenwerte aus verschiedenen Quellen zu verbinden, um die Daten leicht zugänglich zu machen.
Beachten Sie, dass Sie Daten in jedem beliebigen Format extrahieren können, z. B. Bilder, Zahlen, Text und jedes andere gewünschte Format. Sie können dann eine datenbankübergreifende Analyse anwenden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie bei der Entscheidungsfindung verwenden können.
Bereinigen Sie Ihre Daten
Nachdem Sie Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt haben, werden Sie feststellen, dass Sie eine Reihe von Daten haben, deren Handhabung ziemlich überwältigend ist. Bei anderen Gelegenheiten stellen Sie möglicherweise fest, dass die Daten, mit denen Sie es zu tun haben, falsch sind, wodurch Ihr Datenanalyseprozess irregeführt wird. Der beste Weg, solche Umstände zu beseitigen, besteht darin, Ihre Daten zu bereinigen und sicherzustellen, dass alle Ihre Werte korrekt sind.
Dies sollte immer das Erste sein, was Sie tun, bevor Sie mit der Datenvisualisierung beginnen, um Unannehmlichkeiten zu vermeiden. Beim Bereinigen Ihrer Daten müssen Sie doppelte Werte und ungenaue Zahlen eliminieren, die sich wahrscheinlich auf die endgültige Visualisierungsausgabe auswirken.
Arbeiten Sie mit Ihren Anforderungen zusammen
Bevor Sie viel Zeit in die Durchführung von Datenanalysen investieren, ist es wichtig, Ihre Teammitglieder zu konsultieren und alle Ihre Geschäftsziele zu skizzieren, um sicherzustellen, dass alles in den Datenanalyseprozess einbezogen wurde. Sie sollten Ihre grundlegenden Ziele festlegen und sich darauf konzentrieren, die Ziele Ihres Unternehmens zu erreichen.
Denken Sie daran, dass Ihre geschäftlichen Anforderungen mit Ihren Datenvisualisierungsaktivitäten übereinstimmen sollten, um das fortschreitende Wachstum und die Entwicklung Ihres Unternehmens zu fördern.
Endeffekt
Da die Unternehmensbranche weiterhin die digitale Transformation vorantreibt, haben 94 % der Unternehmensleiter akzeptiert, dass die Datenanalyse einen erheblichen Einfluss auf ihren Erfolg hat. Dieser Artikel hat alle wichtigen Elemente behandelt, die Sie lernen und beherrschen müssen, um Ihre Reise zur Datenanalyse zu vereinfachen.