データ分析の重要性

データ分析とは、意思決定をサポートする洞察を得るために、データを特定、収集、モデル化、分析、および解釈するプロセスです。
データ分析の第二の視点
データ分析は、次の 2 つの観点から説明できます。
科学で
データ分析とは、複雑なアプローチと高度な技術を使用してデータを探索し、実験することです。
ビジネスで
データは、会社が全体的なパフォーマンスを向上させることを可能にする決定を下すために使用されます。
データ分析プロセス
ステップ 1: 理由を定義する
次のようなビジネス上の質問をします。
- 品質を犠牲にせずに製造コストを削減するにはどうすればよいでしょうか?
- 現在のリソースをどのように使用して売り上げを伸ばすか?
- 顧客は私たちのブランドを肯定的に見ていますか?
ステップ 2: データを収集する
データ収集は、内部ソースとも呼ばれる一次ソースから始まります。これは通常、CRM ソフトウェア、ERP システム、マーケティング自動化ツールなどから収集された構造化データです。
ステップ 3: 不要なデータを消去する
すべてのデータが適切なデータであるとは限らないため、データ分析プロセスではデータ クリーニングが非常に重要です。データ チームは、正確な結果を生成するために、分析をゆがめる可能性のある重複データ、異常なデータ、およびその他の不一致を特定してクリーニングする必要があります。

ステップ 4:データ分析を実行する
このステップでは、データが分析され、操作されます。クラスタリング分析などのデータ マイニング技術は、隠れたパターンを明らかにすることができます。ビジネス インテリジェンスおよびデータ視覚化ソフトウェアを使用して、わかりやすいレポート、ダッシュボード、スコアカード、およびグラフを生成できます。
ステップ 5: 結果を解釈する

データ分析の結果が完全に納得できない場合でも、なぜそれを行ったのかを検証する必要があります。データに現れた可能性のある問題や制限を考慮してください。これにより、次のステップへの自信が高まります。
データは重要ですか?
それは多くの人が尋ねる質問です....
データが豊富な時代において、成功の主な原動力の 1 つは、ビジネスのデジタル インサイトを分析して真の意味を抽出する方法を理解することです。
毎日生成される膨大な量のデータにもかかわらず、分析され、データの発見、最適化、およびインテリジェンスに使用されるのはわずか 0.5% です。それは何でもないように見えるかもしれませんが、私たちの手元にあるデジタル情報の量を考えると、0.5 パーセントは実際にはかなりの量のデータに相当します。
ビジネスを後押しする可能性のあるこのすべての情報を収集、評価、整理し、意味を理解する方法を知ることは、これほど多くのデータとわずかな時間を考えると悪夢かもしれませんが、オンライン データ分析ツールが解決策です。
ただし、データ分析が誰かのビジネスにどのような影響を与えるかを見てみましょう。
- 情報に基づいた意思決定—管理の観点からは、単純な直感ではなく事実に基づいて意思決定を行うのに役立つため、データを分析することでメリットが得られます。
- コストの削減 —予測分析などの高度なテクノロジーを利用して、企業は開発の機会、傾向、パターンをデータから見つけ出し、それに応じて戦略を計画できます。
- 顧客をより適切にターゲティングする —ほぼ間違いなく、顧客はあらゆるビジネスの最も重要な要素です。顧客に関連するすべての側面を 360 度ビューで把握できると、顧客があなたとのコミュニケーションに使用するチャネル、人口統計、興味、習慣、購入行動などを理解できるようになります。
私について
やあ!私の名前はアマーです。私は、テクノロジー (特に「データ」)、自己啓発、金融に魅了されているコンピューター サイエンスの学生です。より多くの人に手を差し伸べてつながるために私の知識を共有します。これが何らかの形で役に立った場合は、IG @ 3mmvr.dev で私に DM を送って、つながりましょう。
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