маркетинг, програмиране или разработване на игра; Няма значение, анализът е полезен за всеки в наши дни. В тази статия ще се запознаем с анализа на данни, неговите видове и инструменти и ще научим приложението му. И накрая, ясно е как процесът на анализ на данни трансформира необработената информация в полезна, полезна и важна информация.
Какво е анализ на данни?
Анализът на данни се отнася до науката за изследване и анализиране на необработени данни за достигане на точни резултати и заключения. Този процес помага на предприятията и организациите да оптимизират работата си, да бъдат по-ефективни, да увеличат печалбите и да вземат по-добри решения. Много техники и процеси за анализ на данни се извършват автоматично и с помощта на алгоритми.
Важни бележки
- определение: Анализът на данни е наука за изследване на необработени данни, за да се достигнат до полезни резултати и заключения.
- Приложение: Правилният анализ на данните помага на бизнеса да подобри представянето си, да бъде по-ефективен, да печели повече и да взема по-добри стратегически решения.
- Автоматизация: Много техники и процеси за анализ на данни се извършват автоматично и с алгоритми.
- Различни подходи: Анализът на данни включва описателен анализ, диагностичен анализ, прогнозен анализ и предписващ анализ.
- инструменти: Анализът на данни използва различни инструменти като визуализация на данни, инструменти за отчитане, програми за извличане на данни и езици с отворен код.
Значение на анализа на данните
Анализът на данни помага на бизнеса да оптимизира своята ефективност. Чрез внедряването на анализ на данни в бизнес модела компаниите могат да намерят по-ефективни начини за правене на бизнес и намаляване на разходите. Също така анализът на данни може да помогне за вземане на по-добри бизнес решения и да анализира тенденциите и удовлетвореността на клиентите, което в крайна сметка води до създаването на нови и по-добри продукти и услуги.
Разбиране на процеса на анализ на данни
Анализът на данни е широко понятие, което включва различни видове анализи. Всеки тип информация може да се анализира с техники за анализ на данни, за да се получат прозрения, които помагат за подобряване на производителността. Тези техники могат да разкрият тенденции и показатели, които се губят в огромното количество данни. След това тази информация се използва за оптимизиране на процесите и повишаване на общата ефективност.
Например, производствените компании записват и анализират време на работа, престой и опашки от задачи за различни машини, за да планират по-добре натоварванията.
10 области на приложение на анализ на данни
Анализът на данни е многофункционален и мощен инструмент, който се използва в различни области и индустрии за извличане на значими прозрения и вземане на информирани решения. включително в следните случаи:
1- Бизнес разузнаване и вземане на решения
- продажби и маркетинг: Актуален и точен анализ на клиентските данни за идентифициране на тенденции, предпочитания и модели, които могат да насочат маркетинговите стратегии и да подобрят тактиките за продажби.
- Финансов анализ: Оценка на финансовото представяне чрез данни за приходите, разходите и печалбата за вземане на стратегически бизнес решения
2- Здраве и лечение
- Грижа за пациента: Използване на данни за пациенти за подобряване на диагнозите, персонализиране на плановете за лечение и прогнозиране на здравословното състояние.
- оперативна ефективност: Оптимизиране на болничните операции чрез анализиране на докладите на пациентите, използване на ресурси и резултати от лечението.
3- Откриване на измами и сигурност
- Банкиране и финанси: Идентифициране на необичайни транзакции и модели, които могат да показват измамни дейности.
- кибер защита: Наблюдение на мрежовата активност и анализиране на опасни входни данни за идентифициране и предотвратяване на кибер заплахи.
4- Проучване на пазара
- Анализ на поведението на потребителите: Разбиране на потребителските предпочитания и поведение чрез данни от проучвания, анализ на социални мрежи и история на покупките.
- Конкурентен анализ: Оценете данните на конкурентите, за да разберете техните силни и слаби страни и да идентифицирате пазарните възможности.
5- Управление на веригата за доставки
- Оптимизиране на инвентара: Анализ на инвентара за управление на нивата на инвентара, намаляване на отпадъците и подобряване на ефективността на веригата за доставки.
- логистика: Оптимизиране на маршрути и графици за доставка въз основа на данни за намаляване на разходите и подобряване на времето за доставка.
6- Човешки ресурси
- Изпълнение на служителите: Използване на данни за оценка на представянето на служителите, идентифициране на нуждите от обучение и подобряване на управлението на работната сила.
- Използвайте: Анализиране на кандидатите за подобряване на процеса на наемане и идентифициране на най-добрите хора за работни позиции.
7- Обучение
- Студентско представяне: Прецизен мониторинг и анализ на данните за учениците за идентифициране на пропуски в обучението, персонализиране на инструкциите и подобряване на резултатите.
- Управление на учебни колекции: Използване на данни за вземане на решения за разпределение на ресурси, разработване на учебни програми и прилагане на политики.
8- Спорт и развлечения
- Анализ на ефективността: Анализиране на представянето на спортистите за подобряване на тренировъчните методи, стратегиите и плановете за игра.
- Взаимодействие с публиката: Разбиране на предпочитанията и поведението на зрителите, за да съответства на съдържанието и маркетинговите стратегии.
9- Екологични и социални изследвания
Изследвания на климата: Анализиране и работа върху данни за околната среда за проследяване на моделите на изменение на климата, прогнозиране на метеорологични събития и разработване на стратегии за устойчивост.
Социални тенденции: Изследване на социални данни за разбиране на тенденциите в общественото мнение и демографията.
10- Разработване на продукти и иновации
- Обратна връзка от клиента: Анализиране на отзиви от клиенти и данни за употреба за подобряване на съществуващи продукти и разработване на нови продукти.
- Пазарни тенденции: Идентифициране на възникващи тенденции и потребителски изисквания за стимулиране на иновациите и поддържане на конкуренцията на пазара.
Тези приложения показват как анализите на данни могат да превърнат необработените данни в реални прозрения и да стимулират подобрения, ефективност и иновации в секторите.
Процес на анализ на данни в 4 стъпки
Процесът на анализ на данни обикновено включва 4 ключови процеса
- Определяне на изисквания за данни или методи за групиране на данни: Данните могат да бъдат дезагрегирани въз основа на различни критерии като възраст, демографски данни, доход или пол. Например, онлайн магазин може да анализира данните за покупките на клиенти по възраст и пол, за да разбере кои продукти са най-популярни сред различните групи.
- Събиране на данни: Данните се събират от различни източници като компютри, онлайн източници, камери, източници от околната среда или персонал; Например метеорологичната компания събира данни, свързани с температурата, валежите и скоростта на вятъра от метеорологични станции и сателити.
- Организация на данните: Веднъж събрани, данните трябва да бъдат организирани за анализ. Това може да се направи в електронна таблица или софтуер за анализ на данни. Например маркетингова компания организира данни от своите рекламни кампании в софтуер за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM), за да оцени ефективността на всяка кампания.
- Филтър за данни: Данните трябва да бъдат почистени или филтрирани преди анализ, за да се гарантира липсата на дублиране, грешки или други дефекти. Тази стъпка помага да се коригират грешките. Например финансова институция преглежда данните за финансовите транзакции на своите клиенти, за да се увери, че няма подозрителни транзакции.
Видове анализ на данни
Анализът на данните е разделен на четири основни типа:
Описателен анализ на данни (Описателен анализ)
Този тип анализ описва какво се е случило през определен период от време. Например, увеличи ли се посещенията? По-високи ли са продажбите този месец от миналия? Описателният анализ ни казва какво се е случило, но не обяснява защо се е случило.
Анализ на диагностични данни (Диагностичен анализ)
Този тип анализ се фокусира върху това защо се е случило събитието. Този процес включва въвеждане на по-разнообразни данни и генериране на някои хипотези. Например времето повлияло ли е на продажбите? Успешна ли е последната маркетингова кампания? Диагностичният анализ помага да се разбере кои фактори са причинили събитието.
Прогностичен анализ на данни (Предсказуем анализ)
Този тип анализ се стреми да предвиди събития, които е вероятно да се случат в близко бъдеще. Например, като изследваме данните за продажбите от минали лета и прогнозите за времето, можем да предвидим вероятността от увеличение на продажбите на сладолед.
Предписващ анализ на данни (Прескриптивен анализ)
Този тип анализ предлага какви действия да се предприемат въз основа на прогнозите. Например, ако вероятността за горещо лято е голяма, можем да обмислим решения като създаване на вечерна смяна във фабриката за сладолед и наемане на допълнителен резервоар за увеличаване на производството.
Водещи индустрии в използването на анализ на данни
Някои от водещите индустрии в използването на анализ на данни са:
- Туризъм и хотелиерство: Предвид динамичния характер на тази индустрия с кратки работни цикли, анализът на данни може да бъде много полезен. Събирайки данни за клиенти, индустрията може да идентифицира потенциални проблеми и да намери решения за отстраняването им.
- Здравна област: Чрез комбиниране на големи обеми структурирани и неструктурирани данни здравният сектор използва анализ на данни, за да взема бързи и точни решения.
- Индустрията на дребно: Индустрията използва големи количества данни, за да отговори на постоянно променящите се нужди на купувачите. Чрез анализиране на данните търговците на дребно могат да идентифицират тенденциите, да препоръчват продукти и да увеличат печалбите.
5 техники за анализ на данни
Анализаторите на данни използват различни аналитични методи и техники за обработка на данни и извличане на информация.
Някои от най-популярните методи са:
Регресионен анализ на данни(Регресионен анализ): Той изследва връзката между една или повече независими променливи и зависима променлива. Този метод показва как промените в независимите променливи влияят на зависимата променлива.
Факторен анализ (Факторен анализ): Намалява сложността на данните с много променливи до по-малък брой променливи, за да открие скрити тенденции.
Кохортен анализ (Кохортен анализ) Той разделя данните на подобни групи въз основа на демографските характеристики на клиентите за по-подробен анализ на конкретни подгрупи.
Симулация Монте Карло (Симулации на Монте Карло) : Този метод се занимава с моделиране на вероятността от различни резултати с цел намаляване на риска и предотвратяване на загуба. Тези симулации включват множество променливи и са по-предвидими.
Анализ на времеви редове (Анализ на времеви редове): Той проследява данните във времето, за да открие периодични тенденции или финансови прогнози.
Инструменти за анализ на данни
Анализът на данни, използващ обширни математически и статистически подходи, също напредва бързо по отношение на технологичните възможности. Анализаторите на данни използват широк набор от софтуерни инструменти за получаване на данни, съхраняване на информация, обработка на данни и докладване на констатации.
Традиционни инструменти
- Програми за калкулатори и електронни таблици: Анализът и анализът на данни винаги са били тясно свързани със софтуера за електронни таблици като Microsoft Excel.
- програмни езици: Анализаторите на данни често използват езици за програмиране, за да променят и манипулират бази данни.
Инструменти за отчитане
- Таблица (Таблица) и Power BI(Power BI) : Тези инструменти за визуализация и анализ на данни се използват за събиране на информация, извършване на анализ на данни и разпространение на резултатите чрез табла и отчети.
Нововъзникващи инструменти
- SAS: Аналитична платформа, която помага при извличането на данни.
- Apache Spark (Apache Spark) : Платформа с отворен код за обработка на големи масиви от данни, която предлага разнообразие от технологични възможности.
Значение и приложение на анализа на данни
Както можете да видите, анализът на данни е от решаващо значение за успеха на бизнеса днес. Процесът на събиране, категоризиране, анализиране и представяне на информация може да окаже значително влияние върху подобряването на бизнеса, икономиката и обществото. Анализът на данни е предимството на малките компании и стартиращи фирми пред конкурентите. В друг пример анализът и анализът на данни ще бъдат предпоставка за насочване на общественото мнение при събития като избори.
Източник: investopedia
В тази ценна колекция всички ваши нужди за Започнете И Растеж на бизнеса е изготвена.
Тази колекция е резултат от опит Харвардски професори Всеки от тях е един от големите предприемачи и консултанти в света.