4 Arten von Datenanalysen zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungen [mit Beispielen]

In den letzten zehn Jahren hat die technologische Entwicklung mehreren Branchen geholfen, riesige Datenmengen zu generieren und zu speichern. So sehr, dass Big Data eines der beliebtesten Schlagworte des 21. Jahrhunderts ist . Wir leben derzeit in einer postdigitalen Ära und versuchen, mit diesen aufkeimenden und vielfältigen Informationen etwas aufzubauen. Und Data Science hat sich zu einem dynamischen multidisziplinären Feld entwickelt, das uns dabei hilft.

Datenanalysten untersuchen, bereinigen, transformieren und modellieren strukturierte und unstrukturierte Daten, um Informationen zu entdecken, die für die Entscheidungsfindung nützlich sein könnten. Um dieses Wissen zu extrahieren, wenden sie wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Systeme an. Mit anderen Worten, sie verwenden verschiedene Arten der Datenanalyse , um komplexe Details in Erkenntnisse zu übersetzen, die für den Durchschnittsbürger verständlich sind.

Aber was ist die wichtigste Anwendung von Data Science? Die Antwort auf diese Frage hat vier verschiedene Dimensionen, nämlich: Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive . Wir begegnen also nicht einer, sondern 4 Arten von Datenanalysen in der Datenwissenschaft. Lassen Sie uns diese Arten von Analysen im Detail verstehen.

Verschiedene Arten der Datenanalyse

1) Deskriptive Datenanalyse: Die Realität erkennen

Bei der deskriptiven Datenanalyse geht es darum, vorhandene Rohdaten zu nutzen, um ein klares Bild dessen zu zeichnen, was existiert. Beispielsweise könnten Daten aus den monatlichen Gewinn- und Verlustrechnungen einer Organisation verwendet werden, um mehr über ihre Leistung zu erfahren.

Und verschiedene Maßnahmen und Metriken über das Unternehmen könnten zusammengestellt werden, um einen ganzheitlichen Überblick über seine Stärken und Schwächen zu geben.

Die beschreibende Analyse ist auch nützlich, um Erkenntnisse für die weitere Analyse zu präsentieren. Eine statistische Analyse der demografischen Daten von Kunden könnte den prozentualen Anteil von Personen in einer bestimmten Altersgruppe aufzeigen.

Verkaufs- und Preisdaten könnten über die Jahre oder abteilungsübergreifend konsolidiert und verglichen werden. Datenaggregation und Data Mining sind einige der Techniken, die in diesem Prozess verwendet werden. Analysten verwenden auch Visualisierungstools, um die Botschaft zu verbessern.

2) Diagnosedatenanalyse: Das „Warum“ herausfinden

Nach dem „Was“ kommt das „Warum“. Und die diagnostische Datenanalyse erleichtert diesen Denkprozess. Analysten lesen, scannen, filtern und extrahieren nützliche Daten, um herauszufinden, warum etwas passiert.

Wie der Name schon sagt, geht es bei der diagnostischen Analyse darum, die verfügbaren Informationen aufzuschlüsseln und die Ursachen für bestimmte Probleme, Ereignisse und Verhaltensweisen zu identifizieren. Beispielsweise möchte eine große Organisation aussagekräftige Einblicke in ihre komplexen Personalprobleme gewinnen.

Mithilfe von Datenanalysen können Manager Schnappschüsse von Mitarbeitern suchen und erstellen, die an mehreren Standorten und Abteilungen arbeiten. Sie können auch ihre Arbeitsanwesenheit, Leistung, Amtszeiten und Nachfolgemetriken filtern und vergleichen.

Business Information- oder BI-Dashboards mit interaktiven Tools sind besonders hilfreich, um auf diese Weise der Ursache von Problemen auf den Grund zu gehen. Drill-down, Data Discovery, Data Mining und Korrelationen sind einige der gängigen Techniken, die in der diagnostischen Analyse verwendet werden.

3) Predictive Data Analytics: Sich ein Bild von der Zukunft machen

Predictive Analytics ist eine der spannendsten Arten der Datenanalyse . Es hilft uns, etwas über die Zukunft zu lernen!

Die Welt ist voller Unsicherheit. Und wir können nie genau wissen, was passieren wird. Aber wir können versuchen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und somit bessere Entscheidungen zu treffen. Predictive Data Analytics kann uns helfen, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses abzuschätzen, wann etwas passieren könnte oder das Ausmaß einer bevorstehenden Veränderung.

Es analysiert vergangene und aktuelle Daten, um die Zukunft vorherzusagen. Wird der Umsatz steigen oder sinken? Wie wird die Ertragssituation im Jahr 2025 aussehen? Analysten versuchen, solche Prognosen so genau wie möglich zu erstellen. Datenmodellierung und maschinelles Lernen sind einige der Techniken, die in diesem Bereich zunehmend an Popularität gewinnen.

Typischerweise verwenden sie variable Daten, um ansonsten unbekannte Ereignisse vorherzusagen. Nehmen wir an, dass ein Vorhersagemodell eine Statistik über ein höheres Herzinfarktrisiko bei älteren Menschen hervorgebracht hat. Die Vorhersage würde erfolgen, nachdem eine lineare Beziehung zwischen den variablen Daten zu Alter und Häufigkeit von Herzinfarkten in einer Bevölkerung gefunden wurde.

Eine solche Analyse kann somit die Patientenversorgung verbessern, Kosten senken und der Gesundheitsbranche mehr Effizienz bringen. Die Finanzdienstleistungsbranche verwendet auch Predictive Analytics zur Betrugserkennung, Predictive Investing usw.

4) Präskriptive Datenanalyse: Vorschläge für die Zukunft

Wenn es bei Predictive Analytics um Prognosen geht, geht es bei Prescriptive Analytics darum, diese Vorhersagen zu nutzen, um einen Mehrwert zu liefern. Sie liefert den Schlüssel für die Zukunft, indem sie die beste Vorgehensweise aus den verfügbaren Alternativen vorschreibt.

In dieser Phase nutzt die Analytik die Erkenntnisse aus den ersten drei Schritten, um die mögliche Lösung für ein Problem zu ermitteln. Und es geht nicht nur darum, irgendwelche auszuwählen, sondern zu vergleichen und die am besten geeigneten Empfehlungen für die jeweilige Situation auszuwählen. Beispielsweise kann eine mobile Anwendung für den Straßenverkehr Ihnen helfen, die beste Route zu wählen, um von Ihrem aktuellen Standort nach Hause zu gelangen.

Die App würde die Entfernung, Geschwindigkeit und Verkehrsstaus berücksichtigen, um Ihnen den kürzesten oder rechtzeitigsten Weg dorthin zu sagen. Ein weiteres Beispiel ist eine Beratungsagentur, die mithilfe von Datenanalysen vorteilhafte Standorte für die Einführung eines neuen Produkts vorschlägt.

Fazit

Heute liefert Data Science branchenübergreifend einen enormen Mehrwert. Und alle 4 oben genannten Arten der Datenanalyse werden weiterhin auf ihre eigene Weise zur Transformation beitragen!

Wenn Sie praktisches Wissen erwerben möchten, indem Sie praktische Workshops besuchen, Einzelgespräche mit Branchenexperten, 7 + Fallstudien und Projekte, sehen Sie sich die Data Science-Programme von upGrad an, die für Berufstätige konzipiert sind.