Что такое количественный анализ? |
11 сентября 2021 г.
Количественный анализ (QA) — это процесс, который ученые и другие специалисты используют для сбора, оценки и анализа данных, чтобы понять закономерности в прошлом, настоящем и будущем. Его инструменты можно применять к финансовым ситуациям, таким как инвестиционные возможности, а также к исследованиям человека или химии, чтобы преобразовать достоверные данные в числовые значения. Результаты QA являются логичными, статистическими и непредвзятыми. В этой статье мы обсудим, что такое количественный анализ, чем он отличается от качественного анализа и как его можно использовать в бизнесе.
Определение количественного анализа
Термин количественный анализ относится к тому, как специалисты по данным и другие специалисты собирают, оценивают и анализируют данные, используя научное моделирование для исследования и понимания закономерностей в прошлом, настоящем и будущем. Этот процесс полезен в нескольких приложениях, в том числе:
Прогнозирование результатов в данной ситуации и выявление тенденций или закономерностей, влияющих на принятие решений. Количественный анализ может применяться для достижения различных результатов, включая оценку производительности, измерение успеха или оценку стоимости финансовых инструментов. Его можно даже использовать для прогнозирования крупномасштабных экономических событий, таких как колебания валового внутреннего продукта (ВВП). В финансовой аналитике аналитик, который полагается на количественную аналитику для прогнозирования тенденций, называется «квантом». Точно так же правительства используют количественную аналитику для определения крупных экономических тенденций, которые влияют на политику.
Предоставление надежного набора инструментов для тщательного изучения поведения и событий. Инструменты и ресурсы, доступные для количественной аналитики, могут помочь с целым рядом данных, от простых значений до более сложных перечислений. Все, что может быть определено количественно, может быть проанализировано с помощью количественного анализа. По этой причине количественная аналитика почти всегда полезна.
Чем количественный анализ отличается от качественного анализа?
Качественный и количественный анализы представляют собой различные методы сбора, идентификации и обработки данных. Основным определяющим фактором между ними является то, что они стремятся определить.
Количественный анализ отвечает на вопрос: «Что случилось?» с точки зрения количества. Например, с помощью количественных данных оценка ряда бизнес-транзакций может показать, что компания Gray заработала 8700 долларов в декабре, что на 10% больше, чем в предыдущие годы.
Качественный анализ отвечает на вопрос: «Почему это произошло?» Качественный анализ данных из того же набора может выявить, кто покупал у Grey Company. Это может привести к тому, что заинтересованные стороны бизнеса определят, была ли рекламная кампания успешной на конкретном рынке или ее необходимо обновить для достижения лучших результатов.
Короче говоря, качественный и количественный анализ предлагает вам различные контексты для данного набора данных. Это позволяет принимать более взвешенные бизнес-решения. Чтобы понять, как это сделать, важно отметить некоторые ключевые различия между количественным и качественным анализом.
Эти различия можно разделить на концептуальные или функциональные:
Концептуальные различия
Концептуальные различия относятся к тому, для чего предназначен конкретный тип анализа. Вот некоторые важные концептуальные различия между количественным анализом и качественным анализом:
Количественный анализ данных связан с фактами.
Количественный анализ данных предполагает, что реальность измерима.
Качественный анализ данных направлен на то, чтобы понять причину поведения.
Качественный анализ данных предполагает, что реальность постоянно меняется, и включает в себя несколько переменных, которые трудно измерить численно.
Функциональные отличия
Функциональные различия — это различия в методологии. Вот некоторые функциональные различия между количественным и качественным анализом:
Количественные исследования собирают данные посредством измерений.
Количественный анализ прогнозирует результаты, используя значения и статистику.
Количественный анализ сообщает данные в статистических значениях.
Качественные исследования собирают данные с помощью методов наблюдения и интервью.
Качественный анализ прогнозирует результаты, используя информацию, собранную в ходе интервью и опросов.
Качественный анализ сообщает данные, передавая информацию с использованием языка и описания.
Пример: Анализ финансового состояния компании
Один из способов использования количественного анализа — бизнес-отчетность. Финансовые данные являются важной частью экосистемы больших данных для большинства предприятий. Таким образом, об этом часто сообщают. Типичный цикл отчета — ежемесячно, ежеквартально или ежегодно.
Одним из важных примеров количественного анализа в финансовой отчетности является анализ балансов. Это отчеты, которые включают такую информацию, как валовая прибыль, чистая прибыль, себестоимость проданных товаров (COGS), оборотный капитал и многое другое. Часто, когда финансовые аналитики оценивают балансовые отчеты, они стремятся уменьшить себестоимость как средство увеличения прибыли.
Благодаря тщательному анализу данных предприятия могут планировать и реализовывать действия, направленные на достижение поставленных целей. Одна из моделей количественного анализа, которая может оказаться полезной в этом случае, включает регрессионный анализ для выявления взаимосвязи между ценообразованием и ожидаемыми объемами продаж или окупаемости инвестиций при принятии на себя долга.
Точно так же количественный анализ является важным ресурсом при оценке возврата инвестиций, потраченных на рекламу. Чтобы определить, является ли рекламная кампания прибыльной, маркетологи могут ввести важные количественные и качественные данные, такие как стоимость привлечения клиентов и демографические данные, в модель, которая помогает измерять переменные. Это важная информация для бизнеса, поскольку она напрямую ведет к маркетинговым решениям, влияющим на привлечение клиентов.
Применение количественного анализа в бизнесе
Стремление к большему количеству данных в бизнесе является естественным побочным продуктом эволюции бизнеса от физического к цифровому.
По мере того, как компании начинают переводить все больше своих процессов в онлайн, они экспоненциально наращивают вычислительную мощность и получают более широкий доступ к данным клиентов с помощью таких инструментов, как социальные сети. Естественно, компании хотят максимально использовать имеющиеся у них важные ресурсы данных, и для этого требуется анализ. Собранные и проанализированные данные особенно важны, поскольку они предлагают уникальную информацию, которая может улучшить бизнес-процессы, эффективность, доход и многое другое.
Подумайте о жизненном цикле рекламной кампании. Разработка и реализация кампании включают в себя несколько количественных данных и прогнозов, таких как эти:
Ожидаемый возврат инвестиций
Демография на целевом рынке
Сколько будет стоить реализация кампании
Продолжительность кампании
Результаты измерений, отслеживания и аналитики
Они используются для определения показателей кампании и ее успешности после завершения. Используя эту информацию, предприятия могут нацеливаться на новых клиентов или перенацеливать существующих с более объективной позиции.