데이터 분석은 의사 결정을 지원하는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 식별, 수집, 모델링, 분석 및 해석하는 프로세스입니다.

데이터 분석 두 번째 관점

두 가지 관점에서 데이터 분석을 설명할 수 있습니다.

과학에서

데이터 분석은 복잡한 접근 방식과 고급 기술을 사용하여 데이터를 탐색하고 실험하는 것입니다.

사업

데이터는 회사가 전반적인 성과를 개선할 수 있도록 주도적인 결정을 내리는 데 사용됩니다.

데이터 분석 프로세스

1단계: 이유 정의

다음과 같은 비즈니스 질문:

• 품질을 희생하지 않고 어떻게 생산 비용을 줄일 수 있습니까?
• 판매를 늘리기 위해 현재 리소스를 어떻게 사용합니까?
• 고객이 우리 브랜드를 긍정적으로 봅니까?

2단계: 데이터 수집

데이터 수집은 내부 소스라고도 하는 기본 소스에서 시작됩니다. 이것은 일반적으로 CRM 소프트웨어, ERP 시스템, 마케팅 자동화 도구 등에서 수집한 구조화된 데이터입니다.

3단계: 불필요한 데이터 정리

모든 데이터가 좋은 데이터는 아니기 때문에 데이터 분석 과정에서 데이터 정리가 매우 중요합니다. 데이터 팀은 정확한 결과를 생성하기 위해 분석을 왜곡할 수 있는 중복 데이터, 비정상적인 데이터 및 기타 불일치를 식별하고 정리해야 합니다.

4단계: 데이터 분석 수행

이 단계에서는 데이터를 분석하고 조작합니다. 클러스터링 분석과 같은 데이터 마이닝 기술은 숨겨진 패턴을 밝힐 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하여 이해하기 쉬운 보고서, 대시보드, 스코어카드 및 차트를 생성할 수 있습니다.

5단계: 결과 해석

데이터 분석 결과가 완전히 설득력이 없더라도 데이터 분석을 수행한 이유를 검증해야 합니다. 데이터에 나타날 수 있는 어려움이나 한계를 고려하십시오. 이렇게 하면 다음 단계에 대한 자신감이 강화됩니다.

데이터가 중요합니까?

많은 분들이 하시는 질문인데요....

데이터가 풍부한 시대에 성공의 주요 동인 중 하나는 비즈니스의 디지털 통찰력에서 진정한 의미를 분석하고 추출하는 방법을 이해하는 것입니다.

매일 생성되는 엄청난 양의 데이터에도 불구하고 단 0.5%만이 분석되어 데이터 검색, 최적화 및 인텔리전스에 사용됩니다. 아무것도 아닌 것처럼 보일 수 있지만 우리 손끝에 있는 디지털 정보의 양을 고려할 때 실제로는 0.5%도 상당한 양의 데이터입니다.

잠재적으로 비즈니스를 향상시킬 수 있는 이 모든 정보를 수집, 평가, 정렬 및 이해하는 방법을 아는 것은 이렇게 많은 데이터와 적은 시간을 고려할 때 악몽일 수 있지만 온라인 데이터 분석 도구가 해결책입니다.

그러나 데이터 분석이 누군가의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 정보에 입각한 의사 결정 — 단순한 직관이 아닌 사실에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되므로 관리 관점에서 데이터 분석을 통해 이점을 얻을 수 있습니다.
2. 비용 절감 — 예측 분석과 같은 고급 기술의 도움으로 기업은 데이터에서 개발 기회, 추세 및 패턴을 파악하고 그에 따라 전략을 계획할 수 있습니다.
3. 더 나은 고객 타겟팅 — 틀림없이 고객은 모든 비즈니스에서 가장 중요한 요소입니다. 고객과 관련된 모든 측면을 360도로 볼 수 있으면 고객이 귀하와 소통하는 데 사용하는 채널, 인구 통계, 관심사, 습관, 구매 행동 등을 이해할 수 있습니다.

나에 대해서

안녕하세요! 제 이름은 암마르입니다. 저는 기술(특히 "데이터"), 개인 개발 및 금융에 매료된 컴퓨터 과학 학생입니다. 나는 더 많은 사람들에게 다가가고 연결하기 위해 내 지식을 공유하므로 이것이 어떤 식으로든 도움이 되었다면 IG @ 3mmvr.dev에서 나에게 DM을 보내고 연결합시다.

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