4 tipuri de analize de date pentru a îmbunătăți procesul decizional în afaceri [cu exemple]

În ultimul deceniu , dezvoltarea tehnologică a ajutat mai multe industrii să genereze și să rețină volume mari de date. Atât de mult încât big data este unul dintre cele mai populare cuvinte la modă ale secolului 21 . În prezent trăim într-o eră post-digitală, încercând să construim ceva cu această informație înfloritoare și variată. Și știința datelor a apărut ca un domeniu multidisciplinar dinamic care ne ajută să facem asta.

Analiștii de date inspectează, curăță, transformă și modelează datele structurate și nestructurate pentru a descoperi informații care ar putea fi utile pentru luarea deciziilor. Pentru a extrage astfel de cunoștințe, ei aplică metode științifice, algoritmi și sisteme. Cu alte cuvinte, folosesc diferite tipuri de analiză a datelor pentru a traduce detalii complexe în perspective care sunt de înțeles pentru omul obișnuit.

Dar care este cea mai importantă utilizare a științei datelor? Răspunsul la această întrebare are patru dimensiuni diferite, și anume: descriptiv, diagnostic, predictiv și prescriptiv . Deci, întâlnim nu unul, ci 4 tipuri de analiză a datelor în știința datelor. Să înțelegem în detaliu aceste tipuri de analize .

Diferite tipuri de analize de date

1) Analiza descriptivă a datelor: discernământul realității

Analiza descriptivă a datelor se referă la utilizarea datelor brute existente pentru a crea o imagine clară a ceea ce există. De exemplu, datele din declarațiile lunare de profit și pierdere ale unei organizații ar putea fi folosite pentru a afla mai multe despre performanța acesteia.

Și diferite măsuri și valori despre afacere ar putea fi compilate pentru a oferi o viziune holistică asupra punctelor forte și slabe.

Analiza descriptivă este, de asemenea, utilă în prezentarea perspectivelor pentru analize ulterioare. O analiză statistică a datelor demografice ale clienților ar putea dezvălui procentul de persoane dintr-o anumită grupă de vârstă.

Datele privind vânzările și prețurile pot fi consolidate și comparate de-a lungul anilor sau între departamente. Agregarea datelor și extragerea datelor sunt câteva dintre tehnicile utilizate în acest proces. Analiștii folosesc, de asemenea, instrumente de vizualizare pentru a îmbunătăți mesajul.

2) Analiza datelor de diagnosticare: stabilirea „de ce”

După „ce”, urmează „de ce”. Și analiza datelor de diagnostic facilitează acest proces de raționament. Analiștii citesc, scanează, filtrează și extrag date utile pentru a afla de ce se întâmplă ceva.

După cum sugerează și numele, analiza de diagnosticare se referă la descompunerea informațiilor disponibile și la identificarea cauzelor din spatele unor probleme, evenimente și comportamente specifice. De exemplu, o organizație mare poate dori să obțină informații semnificative asupra problemelor complexe ale forței de muncă.

Cu ajutorul analizei datelor, managerii pot căuta și crea instantanee ale angajaților care lucrează în mai multe locații și divizii. De asemenea, își pot filtra și compara valorile privind participarea la muncă, performanța, mandatele și valorile succesiunii.

Informațiile de afaceri sau tablourile de bord BI cu instrumente interactive sunt deosebit de utile pentru a ajunge la cauza principală a problemelor în acest mod. Detalierea, descoperirea datelor, extragerea datelor și corelațiile sunt câteva dintre tehnicile populare utilizate în analiza de diagnosticare.

3) Analiza predictivă a datelor: obținerea unei idei despre viitor

Analiza predictivă este unul dintre cele mai interesante tipuri de analiză a datelor . Ne ajută să învățăm despre viitor!

Lumea este plină de incertitudine. Și niciodată nu putem ști pe deplin ce se va întâmpla. Dar, putem încerca să prezicem evenimente viitoare și, prin urmare, să luăm decizii mai bune. Analiza predictivă a datelor ne poate ajuta să estimăm probabilitatea unui eveniment, când s-ar putea întâmpla ceva sau amploarea unei schimbări viitoare.

Analizează datele trecute și prezente pentru a prognoza viitorul. Vânzările vor crește sau vor scădea? Care va fi situația veniturilor în 2025? Analiștii caută să facă astfel de proiecții cu cât de multă precizie pot. Modelarea datelor și învățarea automată sunt câteva dintre tehnicile care câștigă din ce în ce mai mult popularitate în acest domeniu.

De obicei, ei folosesc date variabile pentru a prezice evenimente altfel necunoscute. Să presupunem că un model predictiv a produs o statistică despre un risc mai mare de atacuri de cord în rândul persoanelor în vârstă. Predicția ar fi făcută după găsirea unei relații liniare între datele variabile privind vârsta și frecvența atacurilor de cord într-o populație.

Astfel, o astfel de analiză poate îmbunătăți îngrijirea pacienților, poate reduce costurile și poate aduce mai multă eficiență industriei de sănătate. Industria serviciilor financiare folosește, de asemenea, analize predictive pentru detectarea fraudelor, investiții predictive etc.

4) Analiza prescriptivă a datelor: sugerând calea de urmat

Dacă analiza predictivă se referă la prognoză, analiza prescriptivă se referă la utilizarea acestor predicții pentru a oferi valoare. Acesta oferă cheia viitorului prin prescrierea celui mai bun curs de acțiune dintre alternativele disponibile.

În această etapă, analizele folosesc informațiile din primii trei pași pentru a determina soluția posibilă a unei probleme. Și nu este vorba doar de a alege oricare, ci de a compara și de a selecta cele mai potrivite recomandări pentru situația dată. De exemplu, o aplicație mobilă pentru traficul rutier vă poate ajuta să alegeți cea mai bună rută pentru a ajunge acasă din locația dvs. actuală.

Aplicația va lua în considerare distanța, viteza și congestionările din trafic pentru a vă spune calea cea mai scurtă sau cea mai oportună pentru a ajunge acolo. Un alt exemplu este o agenție de consultanță care utilizează analiza datelor pentru a sugera locații avantajoase pentru a lansa un nou produs.

Concluzie

Astăzi, știința datelor oferă o valoare extraordinară în toate industriile. Și toate cele 4 tipuri de analize de date menționate mai sus vor continua să contribuie la transformare în felul lor!

Dacă doriți să obțineți cunoștințe practice participând la ateliere practice, unul la unul cu experți din industrie, peste 7 studii de caz și proiecte, consultați programele de știință a datelor de la upGrad, concepute pentru profesioniști care lucrează.