Подсчет цифр: использование аналитики данных для стимулирования роста

«Эти сертификаты об окончании курсов бесполезны, если вы не работали над какими-либо проектами», разве это не то, что мы все слышали хотя бы раз в жизни? Хотя правда.

Недавно я наткнулся на сайт, который позволяет вам изучить свои карьерные интересы с помощью программ виртуального опыта работы. Создаваемый опыт предназначен для воспроизведения работы, которую можно было бы выполнять в компании, работа основана на реальных сценариях.

Что такое виртуальная стажировка KPMG Data Analytics Consulting?

Это программа онлайн-сертификации, в которой можно выполнять те же задачи, что и сотрудники KPMG. Можно узнать, что значит работать в одной из лучших в мире групп по анализу данных, и развить навыки, необходимые для достижения успеха в качестве консультанта по аналитике. Эта программа разделена на 3 сегмента — Оценка качества данных, Анализ данных и Представление данных.

Оценка качества данных

Первый модуль фокусируется на выполнении предварительного исследования данных в наборе данных, который был предоставлен с определенными проблемами. Цель состояла в том, чтобы определить способы улучшения качества данных и дать рекомендации по очистке и смягчению выявленных проблем.

Первым шагом в этом процессе было проведение первоначальной оценки данных для выявления любых проблем с качеством. Это включало проверку данных на полноту, точность, согласованность и своевременность. Были даны рекомендации по улучшению качества данных, которые включают очистку данных путем удаления дубликатов, исправления ошибок или заполнения отсутствующих значений. Это также включает в себя стандартизацию данных или их переформатирование в соответствии с конкретными требованиями.

В целом цель этого модуля состояла в том, чтобы продемонстрировать важность оценки качества данных и предоставить практический пример того, как выявлять и устранять проблемы с качеством данных.

Анализ данных

После выявления проблем в наборе данных следующим шагом стала разработка подробного подхода к стратегии повышения качества данных. Подход был разделен на три этапа: исследование данных, разработка модели и интерпретация. Презентация PowerPoint должна была быть создана, чтобы обрисовать в общих чертах этот подход.

Представление данных

Визуализации, такие как интерактивные информационные панели, являются мощными инструментами для анализа данных и обмена данными. Они позволяют нам выделять основные выводы и выражать наши идеи более кратко и убедительно. Целью последнего сегмента было подготовить информационную панель, которую можно было бы представить клиенту.

Первым шагом в этом процессе было определение ключевых показателей, важных для клиента. Это включало понимание их бизнес-целей и определение конкретных вопросов, на которые должна была ответить информационная панель. После того, как метрики были определены, следующим шагом стала разработка макета информационной панели и выбор подходящих визуализаций для представления данных. Макет был разработан, чтобы быть интуитивно понятным и простым в навигации, с ключевыми показателями, отображаемыми на видном месте, и вспомогательными данными, представленными в вспомогательных визуализациях.

Мои уроки в пути:

1. Тщательная оценка качества данных для изучения данных и выявления любых проблем с качеством, прежде чем приступать к анализу.
2. Разработать трехэтапный подход к исследованию данных, разработке моделей и интерпретации для обеспечения точного анализа данных и разработки эффективных решений.
3. Сегментация клиентов — это мощный инструмент анализа данных, который может помочь компаниям получить представление о своей клиентской базе, улучшить маркетинговые стратегии и повысить прибыльность.
4. Представляя данные в наглядном и доступном формате, презентации на основе данных могут сделать выводы более понятными и действенными для более широкой аудитории.
5. Аналитические информационные панели являются ценными инструментами, поскольку они позволяют заинтересованным сторонам быстро получать доступ к сложным данным и понимать их.

Ключевые идеи:

1. Ориентация на ценных клиентов на основе демографических данных и атрибутов клиентов.
2. Общее количество уникальных клиентов, а также общие расходы как за год, так и за квартал.
3. Общее количество покупок, связанных с велосипедом, совершенных мужчинами и женщинами.
4. Ежемесячные транзакции
5. Покупки, сделанные мужчинами и женщинами в определенной сфере деятельности.
6. Демографическое присутствие клиентов
7. Лучшие клиенты, на которых следует сосредоточиться

Последние мысли:

Анализ данных дает предприятиям возможность превращать необработанные данные в полезную информацию, которая может помочь в принятии решений и стимулировать рост бизнеса. Анализ данных стал важнейшим инструментом для предприятий всех размеров и отраслей, стремящихся идти в ногу со временем и добиваться успеха на современном высококонкурентном рынке. важность анализа данных в современном бизнесе невозможно переоценить, и компании, которые используют данные для принятия обоснованных решений, будут иметь значительное конкурентное преимущество на сегодняшнем рынке, управляемом данными.