4 rodzaje analizy danych w celu usprawnienia podejmowania decyzji biznesowych [z przykładami]

W ciągu ostatniej dekady rozwój technologiczny pomógł kilku branżom w generowaniu i przechowywaniu ogromnych ilości danych. Do tego stopnia, że ​​big data jest jednym z najpopularniejszych haseł XXI wieku . Obecnie żyjemy w erze post-cyfrowej, próbując zbudować coś z tymi rozkwitającymi i różnorodnymi informacjami. Nauka o danych pojawiła się jako dynamiczna, multidyscyplinarna dziedzina, która może nam w tym pomóc.

Analitycy danych sprawdzają, oczyszczają, przekształcają i modelują ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, aby odkryć informacje, które mogą być przydatne przy podejmowaniu decyzji. Aby wydobyć taką wiedzę, stosują naukowe metody, algorytmy i systemy. Innymi słowy, używają różnych rodzajów analityki danych , aby przełożyć złożone szczegóły na spostrzeżenia zrozumiałe dla przeciętnego człowieka.

Ale jakie jest najważniejsze zastosowanie nauki o danych? Odpowiedź na to pytanie ma cztery różne wymiary, a mianowicie: opisowy, diagnostyczny, predykcyjny i nakazowy . Tak więc napotykamy nie jeden, ale 4 rodzaje analizy danych w nauce o danych. Pozwól nam szczegółowo zrozumieć te rodzaje analiz .

Różne rodzaje analizy danych

1) Opisowa analiza danych: dostrzeganie rzeczywistości

Analiza danych opisowych polega na wykorzystaniu istniejących surowych danych do nakreślenia jasnego obrazu tego, co istnieje. Na przykład dane z miesięcznych zestawień zysków i strat organizacji można wykorzystać, aby dowiedzieć się więcej o jej wydajności.

Można też zestawiać różne miary i wskaźniki dotyczące firmy, aby dać całościowy obraz jej mocnych i słabych stron.

Analiza opisowa jest również przydatna w przedstawianiu spostrzeżeń do dalszej analizy. Analiza statystyczna danych demograficznych klientów mogłaby ujawnić odsetek osób w określonej grupie wiekowej.

Dane dotyczące sprzedaży i cen można konsolidować i porównywać na przestrzeni lat lub w różnych działach. Agregacja danych i eksploracja danych to tylko niektóre z technik stosowanych w tym procesie. Analitycy używają również narzędzi wizualizacyjnych, aby wzmocnić przekaz.

2) Analiza danych diagnostycznych: ustalenie „dlaczego”

Po „co” pojawia się „dlaczego”. A analiza danych diagnostycznych ułatwia ten proces rozumowania. Analitycy czytają, skanują, filtrują i wyodrębniają przydatne dane, aby dowiedzieć się, dlaczego coś się dzieje.

Jak sama nazwa wskazuje, analityka diagnostyczna polega na rozbiciu dostępnych informacji i zidentyfikowaniu przyczyn określonych problemów, zdarzeń i zachowań. Na przykład duża organizacja może chcieć uzyskać znaczący wgląd w swoje złożone problemy dotyczące siły roboczej.

Za pomocą analizy danych menedżerowie mogą wyszukiwać i tworzyć migawki pracowników pracujących w wielu lokalizacjach i oddziałach. Mogą również filtrować i porównywać wskaźniki obecności, wydajności, stażu pracy i sukcesji.

Informacje biznesowe lub kokpity BI z interaktywnymi narzędziami są szczególnie przydatne w docieraniu w ten sposób do źródła problemów. Drążenie, odkrywanie danych, eksploracja danych i korelacje to tylko niektóre z popularnych technik stosowanych w analizie diagnostycznej.

3) Predykcyjna analiza danych: poznanie przyszłości

Analityka predykcyjna to jeden z najbardziej ekscytujących rodzajów analizy danych . Pomaga nam w poznawaniu przyszłości!

Świat jest pełen niepewności. I nigdy w pełni nie wiemy, co się stanie. Ale możemy próbować przewidywać przyszłe wydarzenia, a tym samym podejmować lepsze decyzje. Predykcyjna analiza danych może pomóc nam oszacować prawdopodobieństwo zdarzenia, kiedy coś może się wydarzyć lub zakres nadchodzącej zmiany.

Analizuje przeszłe i obecne dane w celu prognozowania przyszłości. Czy sprzedaż wzrośnie czy spadnie? Jaka będzie sytuacja dochodowa w 2025 roku? Analitycy starają się tworzyć takie prognozy z jak największą precyzją. Modelowanie danych i uczenie maszynowe to tylko niektóre z technik, które zyskują coraz większą popularność w tym obszarze.

Zazwyczaj używają zmiennych danych do przewidywania nieznanych zdarzeń. Załóżmy, że model predykcyjny wytworzył statystyki dotyczące wyższego ryzyka zawału serca wśród osób starszych. Prognozy byłyby wykonane po znalezieniu liniowej zależności między zmiennymi danymi dotyczącymi wieku i częstości zawałów serca w populacji.

Taka analiza może zatem poprawić opiekę nad pacjentem, obniżyć koszty i przynieść większą wydajność branży opieki zdrowotnej. Branża usług finansowych korzysta również z analiz predykcyjnych do wykrywania oszustw, predykcyjnego inwestowania itp.

4) Preskryptywna analiza danych: sugerowanie dalszych działań

Jeśli analiza predykcyjna polega na prognozowaniu, analiza nakazowa polega na wykorzystaniu tych prognoz do dostarczania wartości. Zapewnia klucz do przyszłości, określając najlepszy sposób działania spośród dostępnych alternatyw.

Na tym etapie analityka wykorzystuje spostrzeżenia z pierwszych trzech kroków, aby określić możliwe rozwiązanie problemu. I nie chodzi tylko o wybór, ale porównanie i wybór najbardziej odpowiednich rekomendacji dla danej sytuacji. Na przykład aplikacja mobilna do obsługi ruchu drogowego może pomóc wybrać najlepszą trasę do domu z aktualnej lokalizacji.

Aplikacja uwzględni odległość, prędkość i korki, aby wskazać najkrótszą lub najszybszą drogę do celu. Innym przykładem jest agencja konsultingowa wykorzystująca analitykę danych do proponowania korzystnych lokalizacji do wprowadzenia nowego produktu.

Wniosek

Dzisiaj nauka o danych zapewnia ogromną wartość w różnych branżach. Wszystkie 4 rodzaje analiz danych wymienione powyżej będą nadal przyczyniać się do transformacji na swój własny sposób!

Jeśli chcesz zdobyć praktyczną wiedzę, uczestnicząc w praktycznych warsztatach, jeden na jednego z ekspertami z branży, ponad 7 studiów przypadków i projektów, sprawdź programy Data Science firmy upGrad, które są przeznaczone dla pracujących profesjonalistów.