ビジネスデータ分析：
よく研究されたビジネスデータ分析を日々の業務にインテリジェントな照合と実装することで、 データ主導型の意思決定 に動いています。営業@@
運用のあらゆる面で過去の販売データと顧客データを連携させることで、経営陣は実用的な洞察を得ることができ、利益の向上、効率化、成長の能力向上につながります。
データ分析の理解
データ分析は、本質的に、整理され、処理され、最終的に重要な洞察を提供するために、さまざまな方法で分析され、ビジネスに有用な情報の照合をまとめます。ビジネスの世界では、このデータの分析は、問題の解決と収益の増加だけでなく、パターンやビジネス予測の理解を深め、最適化を強化するために利用されています。
実装されると、データ分析の使用は、データ主導の意思決定にプラスの影響を与える一方で、組織の運用に多面的な影響を与えることができます。これらの効果は、需要の識別可能なパターンを活用するために、ターゲットマーケティング戦略を構築することから及んでいます。消費者の行動を理解することで、企業は不確実性を避けるために、定量的な傾向に基づいて販売計画を構築することができます。
ビジネスデータ分析
データの4キータイプ分析は、複雑で多様なプロセスにすることができます。したがって、企業はまず内向きで分析の目的と要件を特定し、4つの主要なデータ分析タイプのうちどれが状況に合っているかを確認する必要があります。
1.記述的分析
データ分析のこの形式は、すべてのより良い未来を理解するために、過去を見ることについてです。一言で言えば、記述的なデータ分析は、ビジネスの現在および将来の動作のための結論を導くために、以前の財務期間のデータを取ります。このタイプの分析は、販売リードの獲得や主要業績評価指標 (KPI) の追跡に大きな効果をもたらします。
2.診断分析
診断データ分析は、それが約来た方法を理解するために、それが正または負であるかどうか、イベントが発生した理由を理解することです。これらのシナリオを取り巻く原因と要因を特定した後、企業は予防措置を講じるか、プロセスを再現することができます。例えば、診断分析は、企業が前進正しいマーケティング戦略を採用するのを助けるために、販売不振や上昇を識別するために使用されます。
3.予測分析
記述分析とは異なり、予測データ分析は、通常、記述データを使用して、将来を見据えようとします。これにより、企業は過去の統計と数値を使用して、今後の四半期または年に何が起こるかを予測できます。予測分析モデルを使用して、市場の動向から継続的な収益まですべてを予測できます。将来を見据えることで、企業は、問題が発生する前にサプライチェーンの潜在的なリスクを評価することもできます。
4.処方的分析
これは、多くの場合、4つのデータ分析タイプの中で最も包括的なものです。規範的分析方法では、記述的モデル、診断モデルおよび予測モデルの要素を組み合わせて、企業がデータ駆動型計画を策定できるようにします。このプロセスでは、企業は意思決定や今後の方向性にプラスの影響を与える実用的なインサイトを作成することを目指しています。
データを分析するための5ステップガイド企業
にとって、情報は力を発揮します。つまり、データを効率的かつ正確に処理する能力は、組織の業務規模を拡大する能力に大きく影響します。データ処理と分析の 5 つの一般的な手順に従うことで、組織はデータセットの可能性を最大限に活用し、活用することができます。
1.適切な質問をする
データ分析を開始する前に、まず、特定の問題の解決を求める明確で測定可能な質問を考案します。これには、チームを増やすことや、品質に悪影響を及ぼすことなく、コスト削減対策の実施可能性を模索するなど、スタッフ数の調整が必要となる可能性があります。
2.測定対象と測定方法の選択
適切な質問が特定されたら、データ分析の次のステップでは、回答に必要なデータセットを決定する必要があります。1つの広い質問は複数の部分を持つことができるので、トピックをさらに細かく分解する必要があるかもしれません。
たとえば、スタッフ数の増加の実現可能性を調べる場合、全体的な生存可能性以上の測定は慎重ですが、その増加は販売が遅い時期には維持可能かどうかです。また、どの測定単位や時間枠を使用するかなど、測定方法を決定することも重要です。
3.データの照合
重要な質問を設定し、測定値とパラメータを定義したら、データ収集を開始できます。
ただし、そのデータを収集する前に、既存のソースからどのような情報を収集できるかを検討し、タスク委任やチーム編成に役立つファイル保存システムを考案する必要があります。データとシステムの統合により、企業は単一のデータベースですべての情報を自動的に収集し、クレンジングすることができます。
4.データを分析
データ統合ソフトウェアの助けを借りて、分析を開始できます。このステップでは、データをソートし、明確なパターン、傾向、およびバリエーションをプレートアップするために操作する必要があります。
グラフやチャートなどの視覚化を使用すると、既存のデータセット内の相関関係を明確に示すことができます。このステップの結果に応じて、企業は市場インサイトやビッグデータなどの追加情報を収集するために、前のステップを再検討する必要があります。
統合ソフトウェアは、POSシステム、在庫追跡、予測、レポート作成ソフトウェアなどの既存のすべてのシステムを接続して、情報の自由な流れを作成し、分析プロセスを自動化することができます。
5.結果の解釈
結果が得られたら、それが何を意味するかを正確に理解する時間です。この最後のステップでは、企業は次の 3 つの重要な質問をする必要があります。
- データ分析は最初の質問に答えましたか。もしそうなら、どのように？
- データ分析で異論が反証されましたか？もしそうなら、どのように？
- 研究の限界は何ですか？
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