توصیفی، پیش بینی و تجویزی: سه نوع تجزیه و تحلیل تجاری

امروز به سختی می توانید کسب و کاری را پیدا کنید که از تجزیه و تحلیل به شکل یا شکلی برای اطلاع رسانی تصمیمات تجاری و سنجش عملکرد استفاده نکند.

پیش‌بینی می‌شود که هزینه‌های جهانی برای راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تا سال ۲۰۲۲ بیش از ۲۷۴. ۳ میلیارد دلار ارزش داشته باشد – و این فقط سرمایه‌گذاری شرکت‌های بزرگ نیست. تحقیقات نشان می دهد که نزدیک به 70 درصد از کسب و کارهای کوچک سالانه بیش از 10000 دلار صرف تجزیه و تحلیل می کنند تا به آنها کمک کند تا مشتریان، بازارها و فرآیندهای تجاری خود را بهتر درک کنند.

اکثریت قریب به اتفاق مدیران می گویند که سازمان آنها به نتایج موفقیت آمیزی از داده های بزرگ و هوش مصنوعی دست یافته است. داده‌ها همچنین می‌توانند تأثیر زیادی بر سود شما داشته باشند، زیرا کسب‌وکارهایی که از داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند، سود خود را به طور متوسط بین ۸ تا ۱۰ درصد افزایش می‌دهند. بر اساس گزارش‌ها، نتفلیکس با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی‌های حفظ مشتری خود، سالانه یک میلیارد دلار صرفه‌جویی می‌کند.

بنابراین، کسب‌وکارها از چه روش‌هایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تولید این نتایج چشمگیر استفاده می‌کنند؟

تجزیه و تحلیل توصیفی، پیش بینی و تجویزی

تجزیه و تحلیل کسب و کار فرآیندی است که طی آن کسب و کارها از روش ها و فناوری های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها به منظور دستیابی به بینش و بهبود تصمیم گیری استراتژیک خود استفاده می کنند.

سه نوع تجزیه و تحلیل وجود دارد که کسب و کارها برای تصمیم گیری خود از آنها استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل توصیفی، که به ما می گوید آنچه قبلاً اتفاق افتاده است. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، که به ما نشان می دهد چه اتفاقی می تواند بیفتد، و در نهایت، تجزیه و تحلیل تجویزی، که به ما اطلاع می دهد که در آینده چه اتفاقی باید بیفتد.

در حالی که هر یک از این روش ها زمانی مفید هستند که به صورت جداگانه مورد استفاده قرار گیرند، زمانی که با هم استفاده می شوند بسیار قدرتمند می شوند.

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی تجزیه و تحلیل داده های تاریخی با استفاده از دو روش کلیدی - تجمیع داده ها و داده کاوی - است که برای کشف روندها و الگوها استفاده می شود. تجزیه و تحلیل توصیفی برای استنتاج یا پیش بینی آینده از یافته های آن استفاده نمی شود. بلکه به بازنمایی آنچه در گذشته اتفاق افتاده است می پردازد.

تجزیه و تحلیل توصیفی اغلب با استفاده از نمایش داده های بصری مانند نمودارهای خطی، میله ای و دایره ای نمایش داده می شود و اگرچه به تنهایی بینش مفیدی را ارائه می دهد، اغلب به عنوان پایه ای برای تجزیه و تحلیل آینده عمل می کند. از آنجایی که تجزیه و تحلیل توصیفی از تکنیک‌های تحلیل نسبتاً ساده استفاده می‌کند، هر یافته‌ای باید برای مخاطبان تجاری گسترده‌تر آسان باشد.

به همین دلیل ، تجزیه و تحلیل های توصیفی هسته اصلی گزارش های روزمره را در بسیاری از مشاغل تشکیل می دهند. گزارش های درآمد سالانه نمونه ای کلاسیک از تجزیه و تحلیل های توصیفی است ، به همراه سایر گزارشگری مانند موجودی ، انبارداری و داده های فروش ، که می توانند به راحتی جمع شوند و عکس فوری از عملکرد یک شرکت ارائه دهند. یکی دیگر از نمونه های مورد استفاده ، رسانه های اجتماعی و ابزارهای Google Analytics است که گروه های خاصی را بر اساس تعداد ساده ای از وقایع مانند کلیک و لایک خلاصه می کنند.

در حالی که داده های توصیفی می توانند برای مشاهده سریع روندها و الگوهای مفید باشند ، تجزیه و تحلیل محدودیت های خود را دارد. مشاهده شده در انزوا ، تجزیه و تحلیل توصیفی ممکن است تصویر کامل را ارائه ندهد. برای بینش بیشتر ، شما به عمیق تر نیاز دارید.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یک روش پیشرفته تر از تجزیه و تحلیل داده ها است که از احتمالات برای ارزیابی آنچه می تواند در آینده اتفاق بیفتد استفاده می کند. مانند تجزیه و تحلیل توصیفی ، تجزیه و تحلیل تجویز از داده کاوی استفاده می کند - اما از مدل سازی آماری و تکنیک های یادگیری ماشین نیز برای شناسایی احتمال نتایج آینده بر اساس داده های تاریخی استفاده می کند. برای پیش بینی ، الگوریتم های یادگیری ماشین داده های موجود را می گیرند و سعی می کنند داده های گمشده را با بهترین حدس های ممکن پر کنند.

از این پیش بینی ها می توان برای حل مشکلات و شناسایی فرصت های رشد استفاده کرد. به عنوان مثال ، سازمانها با جستجوی الگوهای در رفتار جنایتکارانه ، بهینه سازی کمپین های بازاریابی خود با استفاده از فرصت های فروش متقابل و کاهش ریسک با استفاده از رفتارهای گذشته ، از تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده برای جلوگیری از کلاهبرداری استفاده می کنند.

شاخه دیگری از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یادگیری عمیق است که از فرآیندهای تصمیم گیری انسان تقلید می کند تا پیش بینی های پیچیده تری انجام دهد. به عنوان مثال ، با استفاده از چندین سطح تجزیه و تحلیل اجتماعی و زیست محیطی ، از یادگیری عمیق برای پیش بینی دقیق تر نمرات اعتباری استفاده می شود و در حوزه پزشکی ، از آن برای مرتب سازی تصاویر پزشکی دیجیتالی مانند اسکن MRI و اشعه ایکس استفاده می شود تا ارائه شود. پیش بینی خودکار برای استفاده پزشکان در تشخیص بیماران.

تجزیه و تحلیل تجویز

در حالی که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده نتایج اولیه اقدامات بالقوه خود را به شرکت ها نشان می دهد ، تجزیه و تحلیل تجویز به شرکت ها نشان می دهد که کدام گزینه بهترین است.

زمینه تجزیه و تحلیل تجویز شده با استفاده از انواع روشهای آماری ، از ریاضیات و علوم کامپیوتر به شدت وام می گیرد.

اگرچه با هر دو تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی ارتباط نزدیکی دارد ، تجزیه و تحلیل تجویز به جای نظارت بر داده ها بر بینش های عملی تأکید می کند. این امر از طریق جمع آوری داده ها از طیف وسیعی از منابع توصیفی و پیش بینی و استفاده از آنها در فرآیند تصمیم گیری حاصل می شود. الگوریتم ها سپس الگوهای تصمیم گیری احتمالی را ایجاد و دوباره ایجاد می کنند که می تواند به روش های مختلف بر یک سازمان تأثیر بگذارد.

آنچه باعث تجزیه و تحلیل تجویز به ویژه ارزشمند می شود ، توانایی آنها در اندازه گیری پیامدهای یک تصمیم مبتنی بر سناریوهای مختلف آینده است و سپس بهترین دوره عمل را برای دستیابی به اهداف یک شرکت توصیه می کند.

مزیت تجاری استفاده از تجزیه و تحلیل تجویز بسیار زیاد است. این تیم ها را قادر می سازد قبل از تصمیم گیری ، بهترین دوره عمل را مشاهده کنند ، ضمن دستیابی به نتایج بهینه ، صرفه جویی در وقت و هزینه.

مشاغلی که می توانند از قدرت تجزیه و تحلیل تجویز استفاده کنند ، از روش های مختلفی استفاده می کنند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل تجویز شده به تصمیم گیرندگان بهداشت و درمان اجازه می دهد تا با توصیه بهترین دوره اقدام برای بیماران و ارائه دهندگان ، نتایج کسب و کار را بهینه کنند. آنها همچنین شرکت های مالی را قادر می سازند بدانند که چقدر هزینه یک محصول را برای جذب مشتریان جدید در عین حال بالا نگه داشتن سود کاهش می دهند.

آینده ای با هدایت داده

با وجود مزایای واضح استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در تصمیم گیری ، بسیاری از سازمان ها هنوز مهارت لازم برای بهینه سازی آنها را ندارند.

تجزیه و تحلیل داده ها یک رشته پیچیده است. کمتر از یک چهارم مشاغل در حال حاضر خود را به عنوان داده های محور توصیف می کنند و Forbes گزارش می دهد که تقریباً همه مشاغل نیاز به مدیریت داده های بدون ساختار را به عنوان یک مشکل برای سازمان خود ذکر می کنند.

شکاف مهارت در حال رشد برای متخصصان مشاغل وجود دارد که می توانند داده ها را دستکاری و تفسیر کنند.

وی گفت: "نامزد ایده آل برای مشاغل در سال 2021 و بعد از آن شخصی خواهد بود که هم می تواند داده ها را درک کند و صحبت کند - زیرا در چند سال کوتاه ، سواد داده چیزی خواهد بود که کارفرمایان خواستار و انتظار آن هستند. کسانی که می خواهند جلوتر بروند ، اکنون این استعدادها را بدست می آورند. "

تحصیل در مورد MSC آنلاین تجزیه و تحلیل تجارت ، داده ها و مهارت های تحلیل تصمیم گیری را به شما می دهد که مشاغل باید داده های بزرگ را به دانش تبدیل کنند.

دوره MSC Online Business Analytics به شما امکان دسترسی به آخرین بینش داده ها ، اصول مدیریت و تخصص صنعت را می دهد و مهارت های اساسی را برای ایجاد تغییر در صنایع متمرکز بر داده ها به شما امکان می دهد.

برای اطلاعات بیشتر با پر کردن فرم آنلاین ما در زیر اطلاعات را درخواست کنید.