6 نوع تجزیه و تحلیل داده که به تصمیم گیرندگان کمک می کند

شرکت های مدرن در سراسر صنایع در جستجوی پیشی گرفتن از رقبا و کسب هر مزیتی هستند. همه مایلند درک بهتری از عملکرد سازمانی گذشته به دست آورند تا در آینده بتوان آن را بهبود بخشید.

در نتیجه، تجزیه و تحلیل داده ها به بخش مهمی از تجارت تبدیل شده است. اکثر شرکت ها به طور مداوم اطلاعات دیجیتال را جمع آوری می کنند، اما همه آنها به درستی از آن سرمایه گذاری نمی کنند. همانطور که می توانید تصور کنید، اینجا جایی است که تجزیه و تحلیل داده ها می تواند کمک کند.

با این حال، بینش هایی که به دست می آورید به انواع تجزیه و تحلیل داده هایی که انجام می دهید بستگی دارد. برخی از رویکردها به شما در درک یک رویداد کمک می کنند، در حالی که برخی دیگر حتی می توانند اتفاقاتی را که هنوز رخ نداده است پیش بینی کنند. بنابراین، چگونه می دانید که کدام روش تجزیه و تحلیل داده را دنبال کنید؟

این سوالی است که امروز به آن پاسخ خواهیم داد. ما انواع مختلف تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را مرور خواهیم کرد و در مورد چالش هایی که هر کدام به حل آنها کمک می کند بحث خواهیم کرد. به این ترتیب، می توانید تعیین کنید که کدام روش برای پروژه نرم افزاری بعدی شما مناسب است.

نقش تجزیه و تحلیل داده ها در تجارت چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تمیز کردن، تبدیل و پردازش داده های خامی است که یک کسب وکار جمع آوری می کند و با آن سروکار دارد تا بینش های مرتبط را برای تصمیم گیری بهتر استخراج کند. یافته های تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً به صورت نمودارها، جداول یا نمودارهای تعاملی در داشبوردهای هوشمند ارائه می شوند.

شرکت هایی که فناوری تجزیه و تحلیل داده ها را پیاده سازی می کنند، تمایل به رعایت مزایای زیر دارند:

• درک بهتر مشتری
• کاهش هزینه های عملیاتی
• شناسایی سریع روندها
• درک بهتر از عملکرد شرکت

سازمان ها از صنایع مختلف از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. از شرکت های بیمه گرفته تا شرکت های مراقبت های بهداشتی، صرف نظر از اینکه در چه حوزه ای کار می کنید، احتمال اینکه بتوانید از این فناوری بهره مند شوید بسیار زیاد است.

انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها برای شرکت ها برای استخدام

طیف وسیعی از انواع رایج تجزیه و تحلیل داده ها امروزه توسط شرکت ها استفاده می شود. برخی شبیه به یکدیگر، برخی مکمل یکدیگر هستند. در زیر، ما بر روی شش مورد اصلی که معتقدیم بیشترین استفاده را در پروژه های نرم افزاری مختلف دارند، تمرکز خواهیم کرد. بیا یک نگاهی بیندازیم.

1. تحلیل اکتشافی

هدف این نوع تحلیل، بررسی بصری داده های موجود و یافتن روابط بین متغیرهایی است که ممکن است ناشناخته یا نادیده گرفته شده باشند. می تواند برای کشف ارتباطات جدید برای تشکیل فرضیه ای برای آزمایش بیشتر مفید باشد.

با یک تجزیه و تحلیل اکتشافی ، سعی می کنید دیدگاه کلی از داده هایی را که در دست دارید به دست آورید و اجازه دهید خودش برای خودش صحبت کند. این رویکرد به اطلاعات دیجیتالی برای یافتن روابط و اطلاع رسانی شما از وجود آنها نگاه می کند ، اما علیت را ایجاد نمی کند. برای این کار ، شما باید روشهای تحلیلی بیشتری را انجام دهید.

2. تجزیه و تحلیل استنباطی

این نوع تجزیه و تحلیل همه چیز در مورد استفاده از نمونه ای از اطلاعات دیجیتال برای ایجاد استنباط در مورد جمعیت بزرگتر است. این یک رویکرد آماری رایج است که به طور کلی در انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد ، اما به ویژه در تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده اهمیت دارد. این امر به این دلیل است که در اصل به شما امکان می دهد تا در مورد رفتار یک جمعیت بزرگتر پیش بینی کنید.

در اینجا ، مهم است که به یاد داشته باشید که تکنیک نمونه گیری انتخاب شده ، صحت استنباط را نشان می دهد. اگر نمونه ای را انتخاب کنید که نماینده جمعیت نباشد ، کلیات نتیجه گیری نادرست خواهد بود.

3. تجزیه و تحلیل توصیفی

اکنون ، ما به اصطلاحاتی می پردازیم که بیشترین استفاده را در زمینه توسعه نرم افزار مورد استفاده قرار می دهد و ممکن است قبلاً شنیده باشید.

تجزیه و تحلیل توصیفی احتمالاً رایج ترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها است که توسط مشاغل مدرن به کار رفته است. هدف آن توضیح آنچه با نگاهی به داده های تاریخی رخ داده است. بنابراین ، دقیقاً همان چیزی است که برای ردیابی KPI ها و تعیین نحوه عملکرد شرکت بر اساس معیارهای انتخاب شده استفاده می شود.

مواردی مانند درآمد یا بازدید کنندگان وب سایت ، همه به تجزیه و تحلیل توصیفی متکی هستند ، مانند داشبورد CRM که بصری خلاصه می کند منجر به خرید یا معاملات بسته می شود. این رویکرد داده های منابع مختلف را برای ارائه بینش های ارزشمند در مورد گذشته ادغام می کند. بنابراین ، به شما در شناسایی معیارها و تعیین اهداف جدید کمک می کند.

البته ، این تکنیک در توضیح اینکه چرا اوضاع به شکلی هستند یا توصیه می کنند بهترین دوره های عمل را بسیار مفید نیست. از این رو ، ایده خوبی است که تجزیه و تحلیل توصیفی را با انواع دیگر تجزیه و تحلیل داده ها جفت کنید.

4- تجزیه و تحلیل تشخیصی

هنگامی که آنچه اتفاق افتاده را تعیین کردید ، درک این مسئله مهم است. اینجاست که تجزیه و تحلیل تشخیصی نقش دارد. این کمک می کند تا از اتصالات بین داده ها و شناسایی الگوهای پنهان که ممکن است باعث ایجاد یک رویداد شود ، کشف شود.

با استفاده مداوم از این نوع تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانید با بررسی اطلاعات تاریخی که ممکن است مربوط به آنها باشد ، به سرعت تعیین کنید. بنابراین ، هر مشکلی که به هم پیوسته باشد می تواند به سرعت کشف شود و با آن روبرو شود.

به عنوان مثال ، پس از انجام تجزیه و تحلیل توصیفی ، ممکن است یاد بگیرید که تماس های مرکز تماس 60 ثانیه بیشتر از گذشته شده است. به طور طبیعی ، شما می خواهید دریابید که چرا. با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیصی در این مرحله ، تحلیلگران شما سعی می کنند منابع داده دیگری را که ممکن است این موضوع را توضیح دهند ، شناسایی کنند.

پس از جستجوی تجزیه و تحلیل تماس در زمان واقعی ، آنها ممکن است دریابند که برخی از نمایندگان تازه استخدام شده در تلاش برای یافتن اطلاعات مربوطه برای کمک به مشتری هستند و این باعث می شود زمان اضافی برای جستجو صرف شود. اکنون که مشکل به وضوح مشخص شده است ، می توانید با مناسب ترین روش با آن برخورد کنید.

کشف کنید که چگونه یک شرکت بیمه پیشرو از یک بستر تحلیلی تماس در زمان واقعی بهره مند شد

5. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

اکنون ما در حال حرکت به برخی از هیجان انگیز ترین انواع تجزیه و تحلیل داده ها هستیم. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ، همانطور که از نام آن پیداست ، پیش بینی هایی راجع به آنچه در آینده اتفاق می افتد ارائه می دهد. غالباً ، این فن آوری های هوش مصنوعی و فناوری های یادگیری ماشین را شامل می شود تا پیش بینی های دقیق تری را با روشی سریعتر ارائه دهد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده معمولاً به الگوهای داده های تاریخی و همچنین بینش در مورد وقایع جاری می پردازد تا قابل اطمینان ترین پیش بینی در مورد آنچه ممکن است در آینده رخ دهد ، باشد.

به عنوان مثال ، در صنعت تولید ، اطلاعات تاریخی در مورد خرابی دستگاه را می توان با داده های زمان واقعی از دستگاه های متصل برای پیش بینی نقص دارایی ها و برنامه ریزی به موقع نگهداری کرد.

6. تجزیه و تحلیل تجویز

سرانجام ، ما به آخرین رویکرد تجزیه و تحلیل داده ها رسیده ایم که امروز در مورد آنها بحث خواهیم کرد. هدف از تجزیه و تحلیل تجویز این است که بهترین دوره بعدی عمل را که به رفع یک مشکل یا سرمایه گذاری در روند آینده کمک می کند ، نشان دهد. در اصل ، این نوع از همه موارد قبلی که در مورد آنها بحث کرده ایم استفاده می کند تا توصیه مناسبی را در اختیار شما قرار دهد.

تجزیه و تحلیل تجویز در خط مقدم شرکت های داده محور است که مشتاق پذیرش هوش مصنوعی ، ML و سایر فناوری های نوآورانه برای بهبود تصمیم گیری هستند. این امر به یک تعهد واقعی از سازمان نیاز دارد ، بنابراین مهم است که ابتدا درک کنید که آیا این مهمترین اولویت شما است یا خیر.

به عنوان نمونه ، در منطقه زنجیره تأمین و لجستیک ، تجزیه و تحلیل تجویز می تواند به بهینه سازی مسیر کمک کند. الگوریتم ها می توانند شرایط ترافیک را در زمان واقعی ارزیابی کنند و مسیری توصیه شده را در اختیار رانندگان قرار دهند که سریعتر باشد یا ممکن است سوخت کمتری داشته باشد.

انواع مناسب تجزیه و تحلیل داده ها را برای پروژه خود انتخاب کنید

همانطور که دیدیم ، اهداف هر نوع تجزیه و تحلیل داده ها متفاوت است و شرکت ها غالباً برای به دست آوردن بینش هایی که واقعاً برای تجارت آنها ارزشمند هستند ، به چندین روش متکی هستند. با این وجود ، همه چیز با داشتن یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خوب آغاز می شود تا الگوریتم ها بتوانند روی اطلاعات دیجیتالی با کیفیت بالا کار کنند و از آنها کمک واقعی کنند.

اگر به دنبال مدیریت بهتر داده های خود هستید و شروع به استفاده از راه حل های تحلیلی می کنید - در تماس با Velvetech دریغ نکنید. تیم ما تخصص زیادی در ارائه خدمات تجزیه و تحلیل داده ها دارد که باعث رشد تجارت می شوند و بر خط پایین تأثیر می گذارند.< Pan> همانطور که دیدیم ، اهداف هر نوع تجزیه و تحلیل داده ها متفاوت است و شرکت ها غالباً برای به دست آوردن بینش هایی که واقعاً برای تجارتشان ارزشمند هستند ، به روش های مختلفی متکی هستند. با این وجود ، همه چیز با داشتن یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خوب آغاز می شود تا الگوریتم ها بتوانند روی اطلاعات دیجیتالی با کیفیت بالا کار کنند و از آنها کمک واقعی کنند.