Анализ данных — это процесс выявления, сбора, моделирования, анализа и интерпретации данных с целью получения сведений, которые помогут в принятии решений.

Вторая перспектива анализа данных

Мы можем объяснить анализ данных с двух точек зрения:

В науке

Анализ данных — это исследование и экспериментирование с данными с использованием сложных подходов и передовых методов.

В бизнесе

Данные используются для принятия обоснованных решений, которые позволят компании улучшить свою общую производительность.

Процесс анализа данных

Шаг 1: Определите причину

Задавать деловые вопросы, такие как:

• Как снизить себестоимость продукции без ущерба для качества?
• Как мы используем наши текущие ресурсы для увеличения продаж?
• Позитивно ли клиенты относятся к нашему бренду?

Шаг 2. Соберите данные

Сбор данных начинается с первичных источников, также известных как внутренние источники. Обычно это структурированные данные, собранные из программного обеспечения CRM, систем ERP, инструментов автоматизации маркетинга и других.

Шаг 3. Очистите ненужные данные

Очистка данных чрезвычайно важна в процессе анализа данных просто потому, что не все данные являются хорошими данными. Группа данных должна выявлять и очищать повторяющиеся данные, аномальные данные и другие несоответствия, которые могут исказить анализ для получения точных результатов.

Шаг 4: Выполните анализ данных

На этом этапе данные анализируются и обрабатываются. Методы интеллектуального анализа данных, такие как кластерный анализ, могут выявить скрытые закономерности. Программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации данных можно использовать для создания простых для понимания отчетов, информационных панелей, оценочных карт и диаграмм.

Шаг 5: интерпретируйте результаты

Даже если результаты анализа данных не совсем убедительны, вы должны подтвердить, почему вы его провели. Рассмотрите любые трудности или ограничения, которые могли появиться в данных. Это укрепит вашу уверенность в следующих шагах.

Данные вообще важны?

Этим вопросом задаются многие….

В наш век, богатый данными, одним из основных факторов успеха является понимание того, как анализировать и извлекать истинный смысл из цифровых идей нашего бизнеса.

Несмотря на огромное количество данных, генерируемых каждый день, только 0,5 процента анализируются и используются для обнаружения, оптимизации и анализа данных. Хотя это может показаться пустяком, учитывая объем цифровой информации, которой мы располагаем, полпроцента на самом деле составляют значительный объем данных.

Знание того, как собирать, оценивать, упорядочивать и осмысливать всю эту потенциально полезную для бизнеса информацию, может оказаться кошмаром, учитывая такое количество данных и так мало времени, но онлайн-инструменты анализа данных — это решение.

Однако давайте посмотрим, как анализ данных может повлиять на чей-то бизнес.

1. Принятие обоснованных решений . С точки зрения управления вы можете извлечь выгоду из анализа своих данных, поскольку он помогает принимать решения на основе фактов, а не простой интуиции.
2. Сокращение затрат . С помощью передовых технологий, таких как прогнозная аналитика, предприятия могут выявлять возможности развития, тенденции и закономерности в своих данных и соответствующим образом планировать свои стратегии.
3. Лучше ориентируйтесь на клиентов. Возможно, клиенты являются наиболее важным элементом любого бизнеса. Возможность иметь 360-градусный обзор всех аспектов, связанных с вашими клиентами, может помочь вам понять такие вещи, как: какие каналы они используют для общения с вами, их демографические данные, интересы, привычки, покупательское поведение и многое другое.

Обо мне

Всем привет! Меня зовут Аммар. Я изучаю информатику и увлекаюсь технологиями (особенно «данными»), личным развитием и финансами. Я делюсь своими знаниями, чтобы общаться и общаться с большим количеством людей, поэтому, если это было для вас чем-то полезно, напишите мне в IG @ 3mmvr.dev и давайте свяжемся.

Проверьте IG для большего количества контента: instagram.com/3mmvr.dev/

Давайте подключимся на Linkedin: linkedin.com/in/ammardaoud/