データ分析の方法と手法に関する最新のビジネスガイド
公開: 2022-05-28現在の世界では、業界内の競争に耐えるために、ビジネスからデジタルインサイトを分析および抽出する方法を学び、習得する必要があります。 毎日生成する大量のデータに関係なく、データのごく一部を分析して、ビジネス内の傾向とパターンを発見します。
調査によると、入札データ市場は2027年までに成長し、約1,030億ドルを生み出すと予想されています。ビジネス環境には膨大な量のデータがあるため、時間を無駄にしないために重要なデータ値を収集する方法を学ぶ必要があります。
これが、意思決定に使用できる重要なデータポイントのいくつかを指摘し、業績を向上させるさまざまなデータ分析方法を把握する必要がある理由です。 データ分析では、科学的で複雑な方法論を利用して、さまざまなデータ値を使用して調査および実験を行います。
データ分析とは何ですか？
データ分析とは、データを収集、分析、およびモデル化して、意思決定プロセスをサポートする洞察を生成するプロセスを指します。 その上、ビジネス産業の性質に応じて行われる異なるデータ分析方法があります。 これらの方法はすべて、定量的または定性的な調査目的に基づいて使用されます。
データの視覚化活動をより良い方法で実施するためのより良い立場に立つには、定量的および定性に基づいたさまざまなデータ分析手法を深く理解する必要があります。 仕事を成し遂げるためにより良い位置にこれらすべての概念を沈めるためにあなたの時間の多くをとることは重要です。
データ分析の重要性
詳細を深く理解する前に、ビジネスブランドの成長と発展に対するデータ分析の力を理解する必要があります。
コストを削減
予測分析などのデータ分析手法を使用すると、ビジネス戦略の計画を容易にする潜在的なビジネスチャンス、傾向、およびパターンを見つけることができます。 利益をもたらさない間違った戦略を実行する際に実装したさまざまなコストとリソースを削減できるようになります。
ビジネス業界内のさまざまなシナリオを予測することにより、ビジネス内のより良い生産と供給を簡単に予測できます。
顧客のより良いターゲティング
顧客は、あらゆる業界のあらゆるビジネスにおいて不可欠な資産です。 データ分析により、ビジネスニーズに密接に関連するすべての側面でターゲット市場を視覚化し、指数関数的成長チャートで成長を理解することができます。 これにより、顧客に最適な通信チャネルを特定し、顧客へのアクセスを容易にすることができます。
顧客の購買習慣、興味、行動について詳しく知ることができ、ビジネス内での競争力を高めることができます。 また、長期的にビジネスの成功に影響を与える新しい顧客を簡単に特定できます。
正確な意思決定
ビジネス管理チームは、データを分析し、事実とデジタル洞察に基づいて意思決定を行うためのより良い機会になります。 データ分析により、ビジネスマネージャーはビジネスの成功に貢献する成長の機会と収入の流れを特定できます。 さらに、データ分析は、会社の隅々から重要な洞察を抽出するプロセスを支援します。
データ分析方法
さまざまなデータ分析方法を理解して、ニーズに最適な方法を特定することが重要です。 以下は、知っておく必要のある一般的なデータ分析方法の一部です。
クラスター分析
クラスターという用語は、要素が特定の方法で類似しているという点で、データ要素をグループ化する方法から生成されます。 クラスタリングを行うときにターゲット変数がないことを考えると、データ内のパターンと傾向を特定するのが簡単になります。 クラスター分析は主に、データセット内の追加のコンテキストを紹介するために使用されます。
これは、ビジネスオーナーが各顧客のデータを個別に分析し、ビジネスニーズに合ったパーソナライズされたサービスを提供するために使用できる最善のアプローチです。 購入行動、人口統計、および金銭的価値に基づいて顧客データを分析できます。
データマイニング
このデータ分析方法は、付加価値を提供することを目的としたエンジニアリングメトリックと洞察の総称と見なされます。 データマイニングは主に、依存関係、パターン、および関係を識別して、より高度なビジネス知識を生成するために使用されます。 また、より詳細な観点からデータを調査する場合、これは素晴らしいオプションです。
データマイニングは、人工知能や機械学習と連携して機能し、ビジネスデータの価値をさらに詳しく説明するより詳細な洞察を明らかにします。 ほとんどの場合、データマイニングは、ビジネス環境内のDatapineインテリジェントデータアラートで使用されます。
時系列分析
名前が示すように、時系列分析は、指定された時間枠内に生成されたデータポイントのセットを評価および分析するために使用されます。 ほとんどの場合、データアナリストはこの戦略を使用して、特定のデータポイントを断続的に監視するのではなく、特定の期間にわたって監視します。
ビジネス環境に関しては、このデータ分析方法を使用して、業界内のさまざまな傾向やパターンの原因を特定します。 また、ビジネスの成功に大きな影響を与える時系列予測にも役立ちます。
データ分析技術
安全のために、すべてのデータ分析プロセスを実行する方法を理解する必要があります。 以下は、プロセスを成功させるために理解する必要のあるいくつかのテクニックです。
データの民主化
データ分析の方法論に正確な指示を与え、意図した最終的な入力を明確に把握したら、データの民主化に焦点を当てる必要があります。 データの民主化とは何ですか？ このアクションは主に、さまざまなソースからのさまざまなデータ値を接続して、データに簡単にアクセスできるようにすることに重点を置いています。
画像、数字、テキスト、その他の希望する形式など、任意の形式でデータを抽出することを選択できることに注意してください。 次に、クロスデータベース分析を適用して、意思決定に使用できる貴重な洞察を生成できます。
データをクリーンアップする
さまざまなソースからデータを収集した後、処理するのが非常に圧倒的なデータがたくさんあることに気付くでしょう。 また、処理しているデータが正しくないことに気づき、データ分析プロセスを誤解させる場合もあります。 このような状況を排除する最善の方法は、データをクリーンアップし、すべての値が正確であることを確認することです。
これは、不便を避けるために、データの視覚化を開始する前に常にすぐに行う必要があります。 データをクリーンアップするときは、最終的な視覚化出力に影響を与える可能性のある重複する値や不正確な数値を排除する必要があります。
ニーズに協力する
データ分析の実施に多くの時間を費やす前に、チームメンバーに相談し、すべてのビジネス目標の概要を説明して、すべてがデータ分析プロセスに含まれていることを確認することが重要です。 あなたはあなたの基本的な目標を決定し、あなたのビジネスの目的を達成することに集中するべきです。
ビジネスの進歩的な成長と発展を促進するために、ビジネスニーズはデータ視覚化活動と同じラインにある必要があることを忘れないでください。
結論
ビジネス業界がデジタルトランスフォーメーションを引き続き印象付けているため、ビジネスマネージャーの94％は、データ分析が成功に大きな影響を与えることを認めています。 この記事では、データ分析の旅を容易にするために学び、習得する必要のあるすべての重要な要素について説明しました。