6 użytecznych technik analizy danych dla przedsiębiorstw

Poznaj sześć użytecznych technik analizy danych:

1. Analiza regresji

Modele regresji badają związek między tzw. zmienną zależną (którą chcemy zmierzyć) a tzw. zmienną niezależną (danymi wykorzystywanymi do przewidywania wartości zmiennej zależnej). Na przykład przy próbie przewidzenia wzrostu sprzedaży komputerów (zmienna zależna) w zależności od wzrostu gospodarczego (zmienna niezależna), analiza regresji może posłużyć do zilustrowania współzależności między tymi zmiennymi.

Zalety: Analiza regresji jest użyteczną metodą przewidywania i prognozowania przyszłych trendów. Oprócz prognozowania przyszłych rezultatów, analiza ta pomaga również zrozumieć zdarzenia z przeszłości. Przykładowo, menedżer może wykorzystać analizę regresji do ustalenia dlaczego w ubiegłym miesiącu mniej klientów zadzwoniło do centrum obsługi. Analiza regresji należy do najpopularniejszych technik analizy danych i stała się niezastąpionym narzędziem wielu analityków danych i biznesu.

2. Symulacja Monte Carlo

Symulacja Monte Carlo, zwana również symulacją prawdopodobieństwa, jest techniką stosowaną do badania oddziaływania ryzyka lub niepewności. W oparciu o oszacowania, do każdego zadania dobierana jest wartość losowa, a model przeliczany jest setki lub tysiące razy, za każdym razem z inną, losowo wybraną wartością. Po zakończeniu symulacji, duża liczba wyników służy do określenia prawdopodobieństwa osiągnięcia określonego rezultatu w modelu.

Czytaj dalej poniżej

[Aktualizacja] Huawei kontra reszta świata - cz. 2. - Chiny planują zablokować gigantów Kamil Pieczonka

Katastrofa rosyjskiego Suchoja. Car jest nagi Piotr Koźmin

Zalety: Technikę tę można zastosować do szeregu problemów w niemal każdej dziedzinie, między innymi w finansach, łańcuchach dostaw czy naukach ścisłych. Z uwagi na to, że na biznes i finanse często oddziałują zmienne losowe, symulacje Monte Carlo mogą pomóc zrozumieć oddziaływanie interwencji na nieznane zmienne.

3. Analiza korelacji

Korelacja to statystyczna współzależność dwóch zmiennych losowych. Pozytywna korelacja określa skalę w jakiej zmienne te równolegle rosną lub spadają. Negatywna korelacja określa skalę w jakiej jedna zmienna rośnie gdy druga spada.

Zalety: Określenie korelacji jest korzystne kiedy wiesz lub podejrzewasz, że istnieje współzależność między dwiema zmiennymi i chciałbyś sprawdzić swoje założenie, często po przeprowadzeniu analizy regresji. Korelacja może służyć do wskazania efektywności, która może przełożyć się na oszczędność finansową. Jeżeli wprowadzenie premii zwiększy wydajność pracowników, analiza korelacji może wykazać, że niewielka premia może znacznie poprawić wydajność produkcji.

4. Eksploracja Danych

Eksploracja danych to proces znajdowania anomalii, wzorców i korelacji w dużych zestawach danych aby przewidywać rezultaty, co przekształca surowe dane w użyteczne informacje. Sklepy spożywcze są częstym użytkownikiem usług z zakresu eksploracji danych. Oferują klientom bezpłatne karty lojalnościowe, a dzięki danym śledzonym za pośrednictwem karty są w stanie precyzyjnie określić jakie produkty kupują klienci i za jaką cenę. Zebrane dane pozwalają oferować popularne produkty w promocyjnych cenach, co zwiększa sprzedaż w sklepach.

Zalety: W przypadku przedsiębiorstw posiadających dużo danych, eksploracja danych może stać się integralnym narzędziem umożliwiającym interpretowanie dużych zestawów danych i wyciąganie cennych wniosków. Dane te można następnie wykorzystać do podejmowania skutecznych decyzji zarządczych.

5. Analiza kohorty

Kohorta to grupa ludzi o wspólnych cechach charakterystycznych w danym okresie czasu. Stąd analiza kohorty jest badaniem zachowań grup ludzi w danych okresach czasu. Przeprowadzenie takiej analizy może umożliwić wskazanie najlepszej zachowującej się kohorty i określenie czynników, które kształtują to zachowanie.

Zalety: Technika ta jest szczególnie przydatna gdy chcemy dowiedzieć się więcej o zachowaniu grupy interesariuszy, na przykład klientów, lub porównać dwie lub więcej kohort. Badanie reakcji kohort na zmiany w witrynach internetowych, aplikacjach mobilnych i usługach cyfrowych może znacznie ulepszyć wrażenie użytkownika.

6. Programowanie liniowe

Podejście to jest również znane jako optymalizacja liniowa. Jego celem jest wskazanie najlepszego rozwiązania na podstawie zestawu restrykcji lub ograniczeń. Programowanie liniowe ilustruje złożone współzależności, w którym celem jest maksymalizacja lub minimalizacja stanów, na przykład maksymalizacja zysku przy minimalizacji kosztów.

Zalety: Programowanie liniowe jest w stanie wskazać najlepsze wykorzystanie zasobów lub maksymalizację korzyści wobec określonych ograniczeń, na przykład czasu, surowców, itp. Technikę tę można wykorzystać w wielu zastosowaniach, na przykład do analizy pracy łańcucha dostaw i optymalizacji przestrzeni na półkach.

Potęga danych

O użyteczności zgromadzonych danych decyduje jakość analizy i wyciągniętych wniosków. Kluczem do podejmowania lepszych decyzji biznesowych jest umiejętność przekształcania surowych danych w wiedzę. Skuteczne oprogramowanie do analizy danych wykorzystuje opisane tu kluczowe techniki analizy oraz wiele innych aby pomóc twojemu przedsiębiorstwu “zrozumieć” dane i utorować drogę do sukcesu.

-

Tekst gościnny, którego autorem jest Liferay

Liferay tworzy oprogramowanie, które pomaga przedsiębiorstwom kreować doświadczenia cyfrowe poprzez komputery, urządzenia mobilne i inne punkty kontaktu. Nasza platforma ma charakter „open source”, co czyni ją bardziej niezawodną, innowacyjną i bezpieczną. Staramy się pozytywnie oddziaływać na świat za pośrednictwem biznesu i technologii. Z usług Liferay korzystają setki organizacji w sektorze usług finansowych, opieki zdrowotnej, administracji, ubezpieczeń, handlu, przemysłu i wielu innych branżach. Odwiedź naszą stronę: www.liferay.com.