Nowoczesny przewodnik biznesowy po metodach i technikach analizy danych

Obecny świat wymaga, abyś nauczył się i opanował, jak analizować i wydobywać cyfrowe spostrzeżenia z Twojej firmy, aby wytrzymać konkurencję w Twojej branży. Niezależnie od dużych ilości danych, które generujesz codziennie, bardzo mała część danych jest analizowana w celu wykrycia trendów i wzorców w Twojej firmie.

Badania wykazały, że oczekuje się, że rynek danych o stawkach wzrośnie i wygeneruje około 103 miliardów dolarów do 2027 r. Biorąc pod uwagę fakt, że w otoczeniu biznesowym występują ogromne ilości danych, musisz nauczyć się, jak zbierać podstawowe wartości danych, aby uniknąć marnowania czasu.

Dlatego musisz zapoznać się z różnymi metodami analizy danych, które wskażą niektóre z kluczowych punktów danych, które możesz wykorzystać w podejmowaniu decyzji i poprawianiu wyników biznesowych. Analiza danych wykorzystuje naukowe i złożone metodologie do eksploracji i eksperymentowania przy użyciu różnych wartości danych.

Co to jest analiza danych?

Analiza danych odnosi się do procesu zbierania, analizowania i modelowania danych w celu generowania spostrzeżeń, które wspierają proces podejmowania decyzji. Poza tym istnieją różne metody analizy danych, które są przeprowadzane w zależności od charakteru branży biznesowej. Wszystkie te metody są wykorzystywane w celach badań ilościowych lub jakościowych.

Musisz uzyskać dogłębne zrozumienie różnych technik analizy danych w oparciu o ilościowe i jakościowe, aby być w lepszej pozycji do prowadzenia działań wizualizacji danych w lepszy sposób. Ważne jest, aby poświęcić dużo czasu, aby wszystkie te koncepcje zapadły się w to, aby mieć lepszą pozycję do wykonania pracy.

Znaczenie analizy danych

Zanim zagłębisz się w szczegóły, musisz zrozumieć siłę analizy danych na wzrost i rozwój Twojej marki biznesowej.

1. Zmniejszyć koszty

Za pomocą technik analizy danych, takich jak analiza predykcyjna, prawdopodobnie dostrzeżesz potencjalne możliwości biznesowe, trendy i wzorce, które ułatwiają planowanie strategii biznesowych. Będziesz lepiej przygotowany do cięcia różnych kosztów i zasobów, które wdrożyłeś w przypadku prowadzenia niewłaściwych strategii, które nie przynoszą zwrotu.

Przewidując różne scenariusze w branży biznesowej, możesz łatwo przewidzieć lepszą produkcję i dostawy w swojej firmie.

2. Lepsze docieranie do klientów

Klienci są podstawowymi zasobami w każdej firmie w każdej branży. Analiza danych daje możliwość wizualizacji rynku docelowego we wszystkich aspektach, które są ściśle związane z potrzebami biznesowymi i pozwalają zrozumieć wzrost za pomocą wykresu wykładniczego wzrostu. Pomoże Ci to zidentyfikować najlepsze kanały komunikacji dla Twoich klientów, ułatwiając dostęp do nich.

Możesz dowiedzieć się więcej o zwyczajach zakupowych, zainteresowaniach i zachowaniach Twoich klientów, co daje Ci przewagę konkurencyjną w firmie. Ponadto z łatwością zidentyfikujesz nowych klientów, którzy w dłuższej perspektywie wpłyną na sukces Twojej firmy.

3. Dokładne podejmowanie decyzji

Zespół zarządzający biznesem ma większą szansę na analizę danych i podejmowanie decyzji w oparciu o fakty i cyfrowe spostrzeżenia. Analiza danych pozwala menedżerom biznesowym identyfikować możliwości rozwoju i strumienie dochodów, które przyczyniają się do sukcesu biznesowego. Ponadto analiza danych pomaga w wydobyciu kluczowych spostrzeżeń ze wszystkich zakątków firmy.

Metody analizy danych

Istotne jest, aby zrozumieć różne metody analizy danych, aby zidentyfikować najlepszą metodę dla swoich potrzeb. Poniżej znajdują się niektóre z popularnych metod analizy danych, które musisz znać.

1. Analiza skupień

Termin klaster jest generowany ze sposobu grupowania elementów danych w taki sposób, że elementy są podobne w określony sposób. Biorąc pod uwagę, że podczas grupowania nie ma zmiennej docelowej, łatwiej jest zidentyfikować wzorce i trendy w danych. Analiza skupień służy głównie do zaprezentowania dodatkowego kontekstu w zbiorach danych.

Jest to najlepsze podejście, z którego mogą skorzystać właściciele firm, aby oddzielnie analizować dane każdego klienta i oferować spersonalizowane usługi, które odpowiadają ich potrzebom biznesowym. Możesz analizować dane klientów na podstawie zachowań zakupowych, danych demograficznych i wartości pieniężnej.

2. Eksploracja danych

Ta metoda analizy danych jest uważana za ogólny termin dla metryk inżynieryjnych i spostrzeżeń, które mają oferować dodatkową wartość. Eksploracja danych służy głównie do identyfikowania zależności, wzorców i relacji w celu generowania bardziej zaawansowanej wiedzy biznesowej. Jest to również niesamowita opcja, jeśli zamierzasz badać dane z bardziej szczegółowej perspektywy.

Eksploracja danych współpracuje ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, aby odkryć bardziej szczegółowe informacje, które dodatkowo rozwijają wartości danych biznesowych. W większości przypadków eksploracja danych jest wykorzystywana w inteligentnych alertach danych Datapine w otoczeniu biznesowym.

3. Analiza szeregów czasowych

Jak sama nazwa wskazuje, analiza szeregów czasowych służy do oceny i analizy zestawów punktów danych wygenerowanych w określonym przedziale czasowym. W większości przypadków analitycy danych wykorzystują tę strategię do monitorowania określonych punktów danych przez określony czas zamiast monitorowania ich sporadycznie.

Jeśli chodzi o otoczenie biznesowe, ta metoda analizy danych służy do identyfikacji przyczyn różnych trendów i wzorców w branży. Pomaga również w prognozowaniu szeregów czasowych, co ma istotny wpływ na sukces biznesowy.

Techniki analizy danych

Musisz zrozumieć, jak przeprowadzić każdy proces analizy danych, aby być po bezpiecznej stronie. Poniżej znajduje się kilka technik, które musisz zrozumieć, aby proces zakończył się sukcesem.

1. Demokratyzacja danych

Gdy już określisz swoją metodologię analizy danych dokładny kierunek do naśladowania i masz jasny obraz zamierzonego ostatecznego wkładu, powinieneś skupić się na demokratyzacji danych. Czym jest demokratyzacja danych? Ta akcja skupia się głównie na łączeniu różnych wartości danych z różnych źródeł, aby dane były łatwo dostępne.

Pamiętaj, że możesz zdecydować się na wyodrębnienie danych w dowolnym formacie, takim jak obrazy, liczby, tekst i dowolny inny żądany format. Następnie możesz zastosować analizę skrzyżowanych baz danych, aby wygenerować cenne spostrzeżenia, które możesz wykorzystać w podejmowaniu decyzji.

2. Wyczyść swoje dane

Po zebraniu danych z różnych źródeł zdasz sobie sprawę, że masz do czynienia z wieloma danymi, które są dość przytłaczające. W innych przypadkach możesz zdać sobie sprawę, że dane, z którymi masz do czynienia, są nieprawidłowe, co może wprowadzić w błąd proces analizy danych. Najlepszym sposobem na wyeliminowanie takich okoliczności jest wyczyszczenie danych i upewnienie się, że wszystkie wartości są dokładne.

Powinno to być zawsze wykonywane bezpośrednio przed rozpoczęciem wizualizacji danych, aby uniknąć niedogodności. Podczas czyszczenia danych należy wyeliminować zduplikowane wartości i niedokładne liczby, które mogą mieć wpływ na ostateczny wynik wizualizacji.

3. Współpracuj ze swoimi potrzebami

Przed zainwestowaniem dużej ilości czasu w przeprowadzanie analizy danych konieczne jest skonsultowanie się z członkami zespołu i określenie wszystkich celów biznesowych, aby upewnić się, że wszystko zostało uwzględnione w procesie analizy danych. Powinieneś określić swoje podstawowe cele i skupić się na osiągnięciu celów swojego biznesu.

Pamiętaj, że Twoje potrzeby biznesowe powinny być takie same, jak działania związane z wizualizacją danych, aby zwiększyć stopniowy wzrost i rozwój Twojej firmy.

Dolna linia

Ponieważ branża biznesowa nadal imponuje cyfrową transformacją, 94% menedżerów biznesowych zaakceptowało fakt, że analiza danych ma znaczący wpływ na ich sukces. W tym artykule omówiono wszystkie istotne elementy, których musisz się nauczyć i opanować, aby ułatwić sobie podróż do analizy danych.