Ghid de afaceri modern pentru metode și tehnici de analiză a datelor

Lumea actuală are nevoie să înveți și să stăpânești cum să analizezi și să extragi informații digitale din afacerea ta pentru a face față concurenței din industria ta. Indiferent de cantitățile mari de date pe care le generați zilnic, o parte foarte mică a datelor este analizată pentru a descoperi tendințele și modelele din cadrul afacerii dvs.

Cercetările au arătat că piața datelor licitate este de așteptat să crească și să genereze aproximativ 103 miliarde USD până în 2027. Având în vedere faptul că există volume uriașe de date într-un cadru de afaceri, trebuie să învățați cum să colectați valorile esențiale ale datelor pentru a evita pierderea timpului.

Acesta este motivul pentru care trebuie să înțelegeți diferite metode de analiză a datelor care vor evidenția unele dintre punctele de date esențiale pe care le puteți utiliza în luarea deciziilor și vă vor îmbunătăți performanța afacerii. Analiza datelor utilizează metodologii științifice și complexe pentru a explora și experimenta folosind diferite valori ale datelor.

Ce este analiza datelor?

Analiza datelor se referă la procesul de colectare, analiză și modelare a datelor pentru a genera perspective care să sprijine procesul de luare a deciziilor. În plus, există diferite metode de analiză a datelor care sunt efectuate în funcție de natura industriei de afaceri. Toate aceste metode sunt utilizate în scopuri de cercetare cantitative sau calitative.

Trebuie să obțineți o înțelegere aprofundată a diferitelor tehnici de analiză a datelor bazate pe cele cantitative și calitative pentru a fi într-o poziție mai bună pentru a vă desfășura activitățile de vizualizare a datelor într-un mod mai bun. Este vital să îți iei mult din timp pentru a lăsa toate aceste concepte să se afunde pentru a fi într-o poziție mai bună pentru a duce treaba la bun sfârșit.

Importanța analizei datelor

Înainte de a intra în detalii, trebuie să înțelegeți puterea analizei datelor asupra creșterii și dezvoltării mărcii dvs. de afaceri.

1. Reduce costurile

Cu ajutorul tehnicilor de analiză a datelor, cum ar fi analiza predictivă, este posibil să identificați potențiale oportunități de afaceri, tendințe și modele care facilitează planificarea strategiilor de afaceri. Veți fi mai bine poziționat pentru a reduce costurile și resursele pe care le-ați implementat pentru a rula strategii greșite care nu dau profit.

Prevăzând diferite scenarii din industria de afaceri, puteți anticipa cu ușurință o producție și aprovizionare mai bune în cadrul afacerii dvs.

2. O mai bună direcționare a clienților

Clienții sunt activele esențiale în cadrul fiecărei afaceri din orice industrie. Analiza datelor vă oferă puterea de a vizualiza piața țintă în toate aspectele care sunt strâns legate de nevoile dvs. de afaceri și puteți înțelege creșterea cu diagrama de creștere exponențială. Acest lucru vă va ajuta să identificați cele mai bune canale de comunicare pentru clienții dvs., facilitând accesul la acestea.

Puteți afla mai multe despre obiceiurile, interesele și comportamentul clienților dvs. de cumpărare, ceea ce vă oferă un avantaj competitiv în cadrul afacerii. De asemenea, veți identifica cu ușurință noi clienți care vă vor afecta succesul afacerii pe termen lung.

3. Luare precisă a deciziilor

Echipa de management al afacerii are o șansă mai bună de a analiza datele și de a lua decizii bazate pe fapte și informații digitale. Analiza datelor permite managerilor de afaceri să identifice oportunitățile de creștere și fluxurile de venituri care contribuie la succesul afacerii. În plus, analiza datelor ajută în procesul de extragere a informațiilor cruciale din toate colțurile companiei.

Metode de analiză a datelor

Este vital să înțelegeți diferite metode de analiză a datelor pentru a identifica cea mai bună metodă pentru nevoile dvs. Mai jos sunt câteva dintre metodele populare de analiză a datelor pe care trebuie să le cunoașteți.

1. Analiza grupului

Termenul cluster este generat din modul de grupare a elementelor de date prin aceea că elementele sunt similare într-un anumit mod. Având în vedere că nu există o variabilă țintă atunci când faceți clustering, devine mai ușor să identificați modele și tendințe în datele dvs. Analiza cluster este utilizată în principal pentru a prezenta context suplimentar în seturile de date.

Aceasta este cea mai bună abordare pe care proprietarii de afaceri o pot folosi pentru a analiza separat datele fiecărui client și pentru a oferi servicii personalizate care se potrivesc nevoilor afacerii lor. Puteți analiza datele clienților pe baza comportamentului de cumpărare, a datelor demografice și a valorii monetare.

2. Exploatarea datelor

Această metodă de analiză a datelor este privită ca un termen umbrelă pentru metrici și perspective de inginerie care sunt menite să ofere valoare suplimentară. Exploatarea datelor este folosită în principal pentru a identifica dependențe, modele și relații pentru a genera cunoștințe de afaceri mai avansate. De asemenea, aceasta este o opțiune incredibilă dacă intenționați să explorați datele dintr-o perspectivă mai detaliată.

Exploatarea datelor funcționează mână în mână cu inteligența artificială și învățarea automată pentru a descoperi perspective mai detaliate care detaliază în continuare valorile datelor de afaceri. În majoritatea cazurilor, extragerea datelor este utilizată în alertele de date inteligente Datapine într-un cadru de afaceri.

3. Analiza serii temporale

După cum sugerează și numele, analiza serii de timp este utilizată pentru a evalua și analiza seturi de puncte de date generate într-un interval de timp specificat. În cele mai multe cazuri, analiștii de date folosesc această strategie pentru a monitoriza anumite puncte de date pe o anumită durată, în loc să le monitorizeze pe o bază intermitentă.

Când vine vorba de un cadru de afaceri, această metodă de analiză a datelor este utilizată pentru a identifica cauzele diferitelor tendințe și modele din industrie. De asemenea, ajută la prognozarea seriilor temporale, care are un impact semnificativ asupra succesului afacerii.

Tehnici de analiză a datelor

Trebuie să înțelegeți cum să efectuați fiecare proces de analiză a datelor pentru a fi în siguranță. Mai jos sunt câteva tehnici pe care trebuie să le înțelegi pentru ca procesul să aibă succes.

1. Democratizarea datelor

Odată ce ați oferit metodologiei dvs. de analiză a datelor o direcție precisă de urmat și ați avut o imagine clară a intrării finale intenționate, ar trebui să vă concentrați pe democratizarea datelor. Ce este democratizarea datelor? Această acțiune se concentrează în principal pe conectarea diferitelor valori de date din surse diferite pentru a face datele ușor accesibile.

Rețineți că puteți opta pentru extragerea datelor în orice format, cum ar fi imagini, numere, text și orice alt format dorit. Puteți aplica apoi o analiză încrucișată a bazei de date pentru a genera informații valoroase pe care le puteți utiliza în luarea deciziilor.

2. Curățați-vă datele

După ce ați colectat date din diferite surse, vă veți da seama că aveți o grămadă de date care sunt destul de copleșitoare de gestionat. În alte ocazii, s-ar putea să realizați că datele cu care aveți de-a face sunt incorecte, inducând astfel în eroare procesul dumneavoastră de analiză a datelor. Cel mai bun mod de a elimina astfel de circumstanțe este curățarea datelor și asigurarea faptului că toate valorile sunt corecte.

Acesta ar trebui să fie întotdeauna lucrul pe care îl faceți imediat înainte de a începe vizualizarea datelor pentru a evita neplăcerile. Atunci când vă curățați datele, trebuie să eliminați valorile duplicate și cifrele inexacte care ar putea afecta rezultatul final al vizualizării.

3. Colaborați cu nevoile dvs

Înainte de a investi o mare parte din timpul dvs. în efectuarea analizei datelor, este vital să vă consultați membrii echipei și să subliniați toate obiectivele dvs. de afaceri pentru a vă asigura că totul a fost inclus în procesul de analiză a datelor. Ar trebui să vă decideți obiectivele fundamentale și să vă concentrați pe atingerea obiectivelor afacerii dvs.

Amintiți-vă că nevoile dvs. de afaceri ar trebui să fie în aceeași linie cu activitățile dvs. de vizualizare a datelor pentru a îmbunătăți creșterea și dezvoltarea progresivă a afacerii dvs.

Concluzie

Pe măsură ce industria de afaceri continuă să promoveze transformarea digitală, 94% dintre managerii de afaceri au acceptat că analiza datelor are un impact semnificativ asupra succesului lor. Acest articol a acoperit toate elementele vitale pe care trebuie să le învățați și să le stăpâniți pentru a vă ușura călătoria în analiza datelor.