Анализ данных: цель и методы
23 августа 2021 г.
Анализ данных — это процесс сбора важной информации для принятия бизнес-решений. Этот инструмент оценки превращает числовые данные в доступную информацию, которая может помочь вам определить наилучший способ продолжения проекта или процесса. Научившись правильно собирать и анализировать данные, вы сможете улучшить свои навыки принятия решений на рабочем месте.
В этой статье мы обсудим, что такое анализ данных, как его можно проводить и как компании используют его для принятия решений.
Что такое анализ данных?
Анализ данных — это процесс сбора и изучения статистической информации для принятия обоснованных решений. Этот процесс преобразует такую информацию, как отзывы и отзывы клиентов, в информацию, которую менеджеры могут использовать для разработки стратегических и тактических бизнес-планов.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Для принятия обоснованных решений требуется информация от аудитории компании и клиентской базы. Например, крупной сети кофеен может потребоваться изучить модели зимних продаж в нескольких штатах, чтобы разработать новый маркетинговый план на предстоящий год. Без данных о клиентах за прошлые годы было бы трудно точно определить, какой сезонный кофе пользуется большим спросом в конкретных штатах и стоит ли их возвращать.
Подробнее: Полное руководство по стратегическому планированию
Типы анализа данных
Ниже приведены четыре наиболее распространенных типа анализа данных, используемых на рабочем месте.
Описательный анализ
Описательный анализ превращает необработанные числа в информацию, которую легко интерпретировать и понять. Он упорядочивает, упорядочивает и манипулирует данными для создания простых сводок, показывающих, что произошло в ходе исследования. Этот метод анализа данных показывает вам распределение ваших данных. Это также помогает обнаруживать выбросы, несоответствия и ошибки, позволяя аналитикам определить, как связаны эти элементы. Данные, полученные в результате описательного анализа, могут помочь компаниям понять, какие процессы работают хорошо, а какие области могут потребовать дальнейшего анализа.
Диагностический анализ
В то время как описательный анализ говорит вам, что произошло, диагностический анализ определяет, почему это произошло. Если вам нужны данные, чтобы узнать, как повторить успешный проект или переоценить процесс, который нуждается в некотором улучшении, диагностический анализ может предоставить вам эту информацию. Диагностический анализ помогает обнаружить, например, причины, по которым конкретная маркетинговая кампания была успешной, или где ее можно было изменить.
Прогнозный анализ данных
Прогнозирующий анализ данных предвосхищает будущие результаты решения или процесса, используя информацию, полученную в результате описательного и диагностического анализа.
Прогнозный анализ анализирует прошлые данные для выявления потенциальных тенденций. Например, универмаг может использовать прогностическое исследование, чтобы определить, следует ли им нанимать дополнительных сотрудников во время напряженного праздничного сезона.
Предписывающий анализ
Предписывающий анализ объединяет данные и помогает организациям принять решение о том, как улучшить свои рабочие процессы. Поскольку информация, полученная в результате этого процесса, имеет большой масштаб, предписывающий анализ требует приверженности организации.
Искусственный интеллект или ИИ может эффективно использовать предписывающий анализ. ИИ потребляет большой объем данных и постоянно учится, используя эту информацию для принятия обоснованных решений, которые приносят пользу на рабочем месте. Хорошо спроектированная система ИИ также сообщает об этих решениях и претворяет их в жизнь. ИИ может ежедневно выполнять и оптимизировать бизнес-процессы без участия других сотрудников.
Как использовать анализ данных для принятия решений на рабочем месте
Прежде чем выполнять какой-либо анализ данных, убедитесь, что у вас есть четкое представление о стратегии и ключевых целях. Например, если вы хотите расширить свою клиентскую базу, четко определите, как вы хотите этого добиться. Спросите себя, что вам нужно знать для достижения этой цели, и определите ключевые вопросы о вашей компании.
Выполните следующие действия, чтобы использовать аналитику данных для улучшения своих навыков принятия решений на рабочем месте.
Определите тип анализа данных, который поможет ответить на ваши вопросы.
Определить стоимость и трудозатраты на получение данных.
Соберите данные.
Проанализируйте данные.
1. Определите тип анализа данных, который ответит на ваши вопросы
Сосредоточьтесь на определении типа данных, которые будут отвечать на ваши вопросы. Если простой обзор — это все, что вам нужно, вам может потребоваться только описательный анализ. Возможно, у вас уже есть доступ к этим данным из предыдущего проекта. Если цифры, стоящие за ним, все еще свежие и актуальные, вы можете рассмотреть возможность использования этой информации.
Связанный: Руководство по целям и ключевым результатам (OKR)
2. Определите стоимость и усилия по производству данных
Анализ данных будет потреблять различное количество ресурсов в зависимости от типа информации, которую вы пытаетесь собрать. Прежде чем инвестировать в проект такого типа, рассмотрите сопутствующие факторы, такие как денежные затраты, временные затраты и долгосрочные результаты анализа данных.
3. Соберите данные
Сбор данных требует настройки процессов и людей, которые будут собирать вашу информацию и управлять ею. Чтобы сэкономить время, вы можете приобрести доступ к готовому для анализа набору данных, например демографической информации для определенного сегмента потребителей.
4. Проанализируйте данные
Это предполагает принятие практических выводов на основе собранных вами данных. После того, как вы идентифицировали, собрали и проанализировали данные, вы можете использовать такой метод, как визуализация данных, чтобы придать смысл информации. Инструменты визуализации могут помочь понять результаты различных действий. Красочные диаграммы и графики могут отображать сотни точек данных, которые демонстрируют тенденцию или мощное повествование. Например, прогон данных о продажах, привязанный к географическому региону, может помочь вам принять решение о перераспределении маркетинговых средств.
Преимущества анализа данных
Анализ данных может способствовать реализации миссии, видения и целей вашей организации.
Эта информация может помочь вам предложить постоянные улучшения качества, корпоративные или продуктовые расширения и инновации на рабочем месте. Это также может помочь в разработке и реализации таких планов, как:
Обновление программного обеспечения для оптимизации услуг
Улучшенный контроль запасов для более быстрой доставки
Обучение лидерству для расширения возможностей сотрудников
Новые стратегические альянсы или слияния для сохранения конкурентоспособности на рынке
Волонтерское обучение для расширения информационно-пропагандистской деятельности
Расширенное использование машинного обучения
Лучшее понимание переменных, влияющих на удовлетворенность клиентов
Запустив анализ данных, вы можете интерпретировать данные, применимые к вашему проекту. Это понимание помогает определить такие вещи, как то, какие новые продукты могут понравиться клиентам, следует ли расширяться в новый регион или страну или где снизить конкретные затраты.