Узнайте, как эффективно использовать аналитику данных для анализа данных, из этого подробного и упрощенного руководства.

Вы когда-нибудь хотели заглянуть в будущее и предсказать, как будет работать ваша компания? Хотя мы не можем гарантировать вам сверхъестественный взгляд в будущее, аналитика данных — это следующая лучшая вещь.

В современном мире, управляемом данными, организации теперь могут легко создавать и собирать огромные объемы данных. Однако одних данных недостаточно.

Вы должны уметь интерпретировать данные и применять их таким образом, чтобы ваша компания могла принимать более взвешенные решения. Аналитика данных может помочь в этом. Анализ данных для получения выводов и вынесения мудрых суждений известен как аналитика данных.

Статистические данные показывают, что отрасль анализа данных быстро расширяется и, по прогнозам, к 2029 году достигнет более 650 миллиардов долларов США. Это свидетельствует о растущей важности анализа данных в промышленности и мировой экономике.

Данные будут управлять будущим. Аналитика данных может помочь организациям раскрыть секреты, скрытые в их данных, и обеспечить лучшие результаты, от прогнозирования поведения потребителей до обнаружения возможностей для оптимизации. Но с таким количеством инструментов и методов в вашем распоряжении может быть трудно понять, с чего начать.

В этой статье вы узнаете об аналитике данных и четырех методах анализа данных. Прочитав эту статью, вы получите информацию, необходимую для того, чтобы использовать всю мощь данных и принимать мудрые решения, которые помогут вашей компании достичь новых высот.

Описательная аналитика

Чтобы получить представление о том, что произошло ранее, описательная аналитика концентрируется на описании и обобщении данных. Ответы на вопросы типа «Что случилось?» и «Сколько?» часто даются таким образом.

Предприятия и организации могут лучше понимать свои данные, используя описательную аналитику для выявления закономерностей и тенденций, которые могут помочь в принятии решений.

Предиктивная аналитика

Для анализа предыдущих данных и прогнозирования будущих событий прогнозная аналитика использует статистические подходы и подходы машинного обучения. Чтобы ответить на вопросы типа «Что может произойти?» он часто используется. также «Что, если?»

Преимущество прогнозной аналитики заключается в том, что она может помочь в планировании. Это может улучшить корпоративные процессы, снизить расходы и увеличить доход. Например, вы можете экстраполировать ожидаемый курс продаж на основе сезонности и прошлых продаж. Вы можете использовать результаты своих прогнозных исследований для создания успешного маркетингового плана на зиму, если они указывают на то, что продажи в это время, вероятно, снизятся.

Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика — это подмножество анализа данных, которое выходит за рамки описательной и прогнозной аналитики и предлагает варианты действий. Чтобы определить оптимальный курс действий с учетом набора ограничений и целей, эта стратегия использует методы оптимизации.

Он часто служит ответом на такие вопросы, как «Что нам делать?» а также «Как мы можем улучшить?»

Чтобы определить оптимальный образ действий, требуется способность моделировать и симулировать различные ситуации, а также тщательное понимание анализируемых данных. Это делает ее самой сложной стратегией из четырех.

Многочисленные вопросы, в том числе ассортимент продукции, планирование рабочей силы, комплекс маркетинга, составление бюджета капиталовложений и управление мощностями, могут быть решены с помощью предписывающей аналитики.

Диагностический анализ

Чтобы определить основную причину проблемы или проблемы, диагностическая аналитика выходит за рамки описательной аналитики. Он объясняет такие вопросы, как «Что вызвало это?» и «Почему это произошло?» Например, вы можете использовать диагностический анализ, чтобы выяснить, почему ваши продажи в январе упали на 50%.

Исследование и анализ данных для поиска связей и корреляций, которые могут помочь объяснить ситуацию или проблему, называется диагностической аналитикой. Для этого можно использовать такие методы, как регрессионный анализ, проверка гипотез и причинно-следственный анализ.