데이터 분석 방법 및 기법에 대한 최신 비즈니스 가이드

현재 세상에서는 업계 내 경쟁을 견디기 위해 비즈니스에서 디지털 통찰력을 분석하고 추출하는 방법을 배우고 마스터해야 합니다. 매일 생성하는 많은 양의 데이터에 관계없이 매우 작은 부분의 데이터가 분석되어 비즈니스의 추세와 패턴을 발견합니다.

연구에 따르면 입찰 데이터 시장은 2027년까지 약 1,030억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 비즈니스 환경에 엄청난 양의 데이터가 있다는 사실을 감안할 때 시간 낭비를 피하기 위해 필수 데이터 값을 수집하는 방법을 배워야 합니다.

이것이 의사 결정에 사용하고 비즈니스 성과를 높일 수 있는 몇 가지 필수 데이터 포인트를 지적하는 다양한 데이터 분석 방법을 파악해야 하는 이유입니다. 데이터 분석은 과학적이고 복잡한 방법론을 활용하여 다양한 데이터 값을 탐색하고 실험합니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 의사 결정 프로세스를 지원하는 통찰력을 생성하기 위해 데이터를 수집, 분석 및 모델링하는 프로세스를 말합니다. 이 밖에도 산업의 특성에 따라 다양한 데이터 분석 방법이 시행되고 있습니다. 이 모든 방법은 양적 또는 질적 연구 목적에 따라 사용됩니다.

데이터 시각화 활동을 더 나은 방식으로 수행하려면 더 나은 위치에 있기 위해 양적 및 질적 기반의 다양한 데이터 분석 기법에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 이러한 모든 개념이 작업을 완료할 수 있는 더 나은 위치에 있도록 하려면 많은 시간을 할애하는 것이 중요합니다.

데이터 분석의 중요성

세부 사항에 대해 자세히 알아보기 전에 비즈니스 브랜드의 성장과 발전에 대한 데이터 분석의 힘을 이해해야 합니다.

1. 비용을 줄이다

예측 분석과 같은 데이터 분석 기술의 도움으로 비즈니스 전략을 보다 쉽게 ​​계획할 수 있도록 하는 잠재적인 비즈니스 기회, 추세 및 패턴을 발견할 수 있습니다. 수익을 내지 않는 잘못된 전략을 실행하기 위해 구현했던 다양한 비용과 자원을 절감할 수 있는 더 나은 위치에 놓이게 될 것입니다.

비즈니스 산업 내 다양한 ​​시나리오를 예측함으로써 비즈니스 내에서 더 나은 생산 및 공급을 쉽게 예측할 수 있습니다.

2. 더 나은 고객 타겟팅

고객은 모든 산업 분야의 모든 비즈니스에서 필수적인 자산입니다. 데이터 분석은 비즈니스 요구와 밀접하게 관련된 모든 측면에서 목표 시장을 시각화할 수 있는 힘을 제공하고 기하급수적인 성장 차트로 성장을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 가장 적합한 커뮤니케이션 채널을 식별하여 고객에게 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

고객의 구매 습관, 관심사 및 행동에 대해 자세히 알아볼 수 있어 비즈니스 내에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한 장기적으로 비즈니스 성공에 영향을 미칠 신규 고객을 쉽게 식별할 수 있습니다.

3. 정확한 의사결정

비즈니스 관리 팀은 데이터를 분석하고 사실과 디지털 통찰력을 기반으로 결정을 내릴 수 있는 더 나은 기회를 제공합니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스 관리자는 비즈니스 성공에 기여하는 성장 기회와 수입원을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터 분석은 회사의 모든 구석에서 중요한 통찰력을 추출하는 과정을 돕습니다.

데이터 분석 방법

요구 사항에 가장 적합한 방법을 식별하려면 다양한 데이터 분석 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 알아야 할 인기 있는 데이터 분석 방법 중 일부입니다.

1. 클러스터 분석

클러스터라는 용어는 요소가 특정 방식으로 유사하다는 점에서 데이터 요소를 그룹화하는 방식에서 생성됩니다. 클러스터링을 수행할 때 대상 변수가 없다는 점을 감안하면 데이터 내에서 패턴과 추세를 식별하기가 더 쉬워집니다. 클러스터 분석은 주로 데이터 세트 내에서 추가 컨텍스트를 표시하는 데 사용됩니다.

이는 비즈니스 소유자가 각 고객의 데이터를 개별적으로 분석하고 비즈니스 요구에 맞는 개인화된 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있는 최상의 접근 방식입니다. 구매 행동, 인구 통계 및 금전적 가치를 기반으로 고객 데이터를 분석할 수 있습니다.

2. 데이터 수집

이 데이터 분석 방법은 추가 가치를 제공하기 위한 엔지니어링 메트릭 및 통찰력에 대한 포괄적인 용어로 간주됩니다. 데이터 마이닝은 주로 종속성, 패턴 및 관계를 식별하여 고급 비즈니스 지식을 생성하는 데 사용됩니다. 또한 더 자세한 관점에서 데이터를 탐색하려는 경우 이 옵션은 놀라운 옵션입니다.

데이터 마이닝은 인공 지능 및 기계 학습과 함께 작동하여 비즈니스 데이터 가치를 더욱 자세히 설명하는 보다 자세한 통찰력을 발견합니다. 대부분의 경우 데이터 마이닝은 비즈니스 설정 내에서 Datapine 지능형 데이터 경고에 사용됩니다.

3. 시계열 분석

이름에서 알 수 있듯이 시계열 분석은 지정된 시간 프레임 내에 생성된 데이터 요소 집합을 평가하고 분석하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 데이터 분석가는 이 전략을 사용하여 간헐적으로 모니터링하는 대신 특정 기간 동안 특정 데이터 요소를 모니터링합니다.

비즈니스 환경과 관련하여 이 데이터 분석 방법은 업계 내 다양한 ​​추세와 패턴의 원인을 식별하는 데 사용됩니다. 또한 비즈니스 성공에 중요한 영향을 미치는 시계열 예측을 지원합니다.

데이터 분석 기법

모든 데이터 분석 프로세스를 안전하게 수행하는 방법을 이해해야 합니다. 다음은 프로세스를 성공적으로 수행하기 위해 이해해야 하는 몇 가지 기술입니다.

1. 데이터 민주화

데이터 분석 방법론에 따라야 할 정확한 방향을 제시하고 의도한 최종 입력에 대한 명확한 그림을 얻은 후에는 데이터 민주화에 집중해야 합니다. 데이터 민주화란? 이 작업은 주로 다른 소스의 다른 데이터 값을 연결하여 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

이미지, 숫자, 텍스트 및 원하는 기타 형식과 같은 모든 형식으로 데이터를 추출하도록 선택할 수 있습니다. 그런 다음 교차 데이터베이스 분석을 적용하여 의사 결정에 사용할 수 있는 귀중한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

2. 데이터 정리

다른 소스에서 데이터를 수집한 후에는 처리하기가 상당히 많은 데이터가 있다는 것을 알게 될 것입니다. 다른 경우에는 처리 중인 데이터가 올바르지 않아 데이터 분석 프로세스를 오도할 수 있음을 알게 될 수 있습니다. 이러한 상황을 제거하는 가장 좋은 방법은 데이터를 정리하고 모든 값이 정확한지 확인하는 것입니다.

불편을 피하기 위해 데이터 시각화를 시작하기 전에 항상 즉시 수행해야 합니다. 데이터를 정리할 때 최종 시각화 출력에 영향을 줄 수 있는 중복 값과 부정확한 수치를 제거해야 합니다.

3. 당신의 요구에 협력

데이터 분석을 수행하는 데 많은 시간을 투자하기 전에 팀 구성원과 상의하고 모든 비즈니스 목표를 요약하여 데이터 분석 프로세스에 모든 것이 포함되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 기본 목표를 결정하고 비즈니스 목표 달성에 집중해야 합니다.

비즈니스 요구 사항은 비즈니스의 점진적인 성장 및 개발을 향상시키기 위해 데이터 시각화 활동과 동일한 라인에 있어야 함을 기억하십시오.

결론

비즈니스 산업이 디지털 혁신을 계속 강조함에 따라 비즈니스 관리자의 94%는 데이터 분석이 성공에 중요한 영향을 미친다는 사실을 받아들였습니다. 이 기사에서는 데이터 분석 여정을 더 쉽게 만들기 위해 배우고 마스터해야 하는 모든 필수 요소를 다뤘습니다.