Каковы 4 типа анализа данных? (с советами)

26 августа 2021 г.

Анализ данных является важной частью процесса принятия решений в компании. Аналитика данных может дать представление об управлении и производительности компании. Понимание использования типов анализа данных может помочь вам оптимизировать рабочие процессы вашей компании. В этой статье мы обсудим, что такое аналитика данных, кто ее использует, типы и методы аналитики данных для улучшения принятия бизнес-решений.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это процесс оценки необработанных данных для формирования выводов. Эти выводы могут обеспечить понимание функциональности и потенциала компании. Анализ данных включает сбор, очистку и оценку информации для выявления общих и последовательных тенденций.

Кто использует аналитику данных?

Существует множество отраслей, которые используют аналитику данных для повышения производительности, например:

• Искусственный интеллект. Многие процессы искусственного интеллекта используют программирование и информацию, предоставляемую аналитикой данных, для прогнозирования поведения пользователей. Искусственный интеллект использует языковые данные для генерации результатов поиска и ответов.

• Бизнес-аналитика. Роли бизнес-аналитики полагаются на отчеты анализа данных для оценки бюджетов, маркетинга и продаж. Аналитические отчеты могут выявить области, в которых компания нуждается в улучшении.

• Анализ здравоохранения: медицинские исследования и диагностика используют анализ данных для выявления предрасположенности к заболеваниям, а также вероятности успеха лечения. Планы ухода за пациентами учитывают анализ факторов здоровья пациента, основных показателей жизнедеятельности и общей реакции на лечение.

• Страховой андеррайтинг: страховые предложения и стоимость часто варьируются в зависимости от аналитических данных. Планы страхования обычно оценивают потребности пациента и типичное использование страховки для принятия решения о функциях плана.

• Социальные сети. Отслеживание взаимодействия в социальных сетях позволяет компаниям и частным лицам измерять свое присутствие в Интернете и конкурентоспособность. Многие приложения для социальных сетей позволяют пользователям получать доступ к своей аналитике, чтобы увидеть, какой контент хорошо работает с их аудиторией.

4 основных типа анализа данных

Четыре основных типа анализа данных:

1. Описательный

Описательная аналитика данных описывает текущий анализ данных вашей компании. Он учитывает текущие финансовые данные и данные о производительности и показывает, получает ли компания доход или есть ли улучшения, которые компания может внести для повышения производительности и доходов. Описательная аналитика данных только объясняет, если вам нужно внести изменения.

2. Диагностика

Аналитика диагностических данных дополнительно оценивает данные, чтобы определить, где компания может внести улучшения. Он использует данные описательного анализа, чтобы найти причину потерь и доходов доходов. С помощью диагностических данных компания может проанализировать, где можно минимизировать затраты или ресурсы в областях, приносящих небольшой доход, и применить их к областям, которые могут дать лучшие результаты.

3. Предиктивный

Прогнозная аналитика данных учитывает как описательные, так и диагностические данные, а также исторические данные компании, чтобы найти закономерности и установить связи, которые позволят им предсказать будущие тенденции. Прогнозные данные могут показать вам результаты текущей деловой практики компании и потенциальные результаты, если компания изменит определенные переменные. Вы можете использовать диагностические данные, чтобы выбрать области для улучшения и сформировать различные прогнозы, которые помогут вам в процессе принятия решений.

4. Предписывающий

Предписывающая аналитика данных использует данные описательной, диагностической и прогнозной аналитики данных, чтобы определить направление, в котором движется их компания, на основе аналитической информации. Предписывающая аналитика оценивает прогнозы, сделанные на основе прогнозного анализа, чтобы выбрать наиболее эффективное и оптимальное решение. Вы можете использовать предписывающий анализ, чтобы проверить, приведет ли решение к улучшению, рекомендованному описательным анализом, и будет ли оно соответствовать области улучшения, определенной диагностическим анализом.

Методы анализа данных

Вот некоторые методы анализа данных:

Кластерный анализ

Кластерный анализ определяет отношения данных для формирования информационных кластеров из похожих точек данных. Эти кластеры показывают распределение данных по разным категориям. Вы можете использовать эту форму анализа в маркетинге, чтобы определить демографические данные клиентов и области продажи продуктов, на которые нужно ориентироваться.

Когортный анализ

Когортный анализ похож на метод кластеризации данных. Однако он включает в себя прогнозирование поведения этих кластеров или когорт. Он используется для прогнозирования моделей групповых покупок, чтобы увидеть, как часто группы клиентов могут приобретать продукт или услугу у компании. Эти шаблоны могут показать, какие особенности привлекают и удерживают клиентов.

Анализ гипотез

Анализ гипотез проверяет ваши прогнозы относительно эффективности компании, сравнивая две переменные, чтобы найти связи. Если у вас есть причинно-следственная гипотеза, эти два элемента являются переменными для сравнения. Анализ проверяет, существует ли связь между ними для успешного выполнения причинно-следственного сценария.

Машинное обучение

Машинное обучение включает в себя использование программного обеспечения и программ для создания прогнозов на основе критериев данных, установленных пользователем. Машинное обучение автоматизирует большую часть процесса ввода и анализа данных, изучая, как пользователь собирает и оценивает информацию. Пользователи также могут установить определенные ограничения или предпочтения в программе, чтобы убедиться, что она может точно создавать аналитические отчеты.

Качественный анализ

Качественный анализ оценивает текстовую информацию и наблюдения, чтобы понять атрибуты продуктов или услуг. Вы можете количественно анализировать обзоры компаний или продуктов, используя различные слова и фразы, которые часто классифицируются как плюсы и минусы. Эта информация позволяет компании понять общественное мнение и увидеть прямую обратную связь.

Количественный анализ

Количественный анализ работает с числовыми цифрами для создания наборов данных для сравнения и прогнозирования. Аналитики могут собирать количественные ответы из опросов, опросов и других измеримых средств для формирования выводов. Вы можете использовать эти количественные анализы с финансовыми показателями, касающимися инвестиционных прогнозов или цен на продукты.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ полезен для прогнозирования будущих тенденций путем выявления связей между зависимой переменной и независимыми переменными. Компании могут использовать регрессионный анализ, чтобы увидеть, как различные независимые переменные, такие как маркетинг и социальные сети, могут влиять на зависимую переменную их продаж. Эта форма анализа может доказать положительную корреляцию между переменными для компании, чтобы увидеть, что влияет на их доход.

статистический анализ

Статистический анализ включает сбор количественных данных и использование описательной аналитики данных для обобщения информации для формирования гипотезы. Затем вы можете использовать анализ гипотез для проверки, подтверждения и интерпретации результатов. Вы можете использовать статистический анализ в исследованиях выборочной группы, которые можно применить к более широкому населению.

Советы по использованию анализа данных для улучшения процесса принятия решений

Учитывайте эти советы по анализу данных при принятии бизнес-решений:

• Создание визуализаций данных. Использование визуализаций данных, таких как диаграммы, графики и таблицы, может помочь вам понять и интерпретировать данные. Манипулируя визуальными данными, вы можете тестировать изменения переменных и просматривать возможные результаты.

• Изучите функции электронных таблиц. Анализ данных часто включает использование программ для работы с электронными таблицами для сбора, хранения и визуализации данных. Знакомство с различными программами и функциями для работы с электронными таблицами может помочь вам в обработке данных.

• Сузьте критерии поиска. При сборе информации из различных источников сужение критериев поиска может помочь вам найти необходимые данные и исключить ненужные данные. Некоторые инструменты поиска позволяют фильтровать результаты поиска с помощью проверенных источников, таких как рецензируемые журналы, исследовательские работы и другие надежные веб-сайты.

• Используйте инструменты управления данными. Существует множество инструментов управления данными, которые могут оптимизировать процесс анализа данных за счет автоматизации определенных функций. Некоторые инструменты управления могут специализироваться на сборе данных из веб-источников, обновлении отчетов о данных в режиме реального времени или создании аналитических отчетов и визуализаций.