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英國管理學課程輔導之改善決策的4種數(shù)據(jù)分析類型

發(fā)布時間:2023-12-08 10:02

數(shù)據(jù)分析是為了回答問題、識別趨勢和得出結論而對數(shù)據(jù)進行的檢查。在公司中使用數(shù)據(jù)分析時,通常稱為業(yè)務分析。

Microsoft Excel 和 Power BI、Google Charts、Data Wrapper、Infogram、Tableau 和 Zoho Analytics 等工具、框架和軟件可用于分析數(shù)據(jù)。它們可以幫助您從不同角度探索數(shù)據(jù),并創(chuàng)建可視化圖表,以闡明您想講述的故事。

算法和機器學習也正在進入數(shù)據(jù)分析領域,可用于收集、分類和分析更大規(guī)模的數(shù)據(jù),速度比人類更快。編寫算法是更高級的數(shù)據(jù)分析技能之一,但您并不需要深入了解編程和統(tǒng)計建模知識,就能從數(shù)據(jù)驅動決策中獲益。
英國管理學課程輔導之改善決策的4種數(shù)據(jù)分析類型

一、誰需要數(shù)據(jù)分析?

組織中的每個決策者都需要對數(shù)據(jù)分析有基本的了解。如今,數(shù)據(jù)的獲取比以往任何時候都更加廣泛。如果在制定戰(zhàn)略和決策時不考慮所獲取的數(shù)據(jù),就可能錯失重要的機遇或它們發(fā)出的警告信號。

二、四種主要的數(shù)據(jù)分析類型

了解四種主要的數(shù)據(jù)分析類型,從數(shù)據(jù)中獲得最佳見解。以下是您可以單獨使用或組合使用的數(shù)據(jù)分析類型的細目,以便從貴組織的數(shù)據(jù)中獲得最大收益。

1.描述性分析

描述性分析是最簡單的分析類型,是其他類型分析的基礎。 它可以從原始數(shù)據(jù)中提取趨勢,并對已經發(fā)生或正在發(fā)生的事情進行簡單描述。

描述性分析回答 "發(fā)生了什么 "的問題。

例如,假設在分析貴公司的數(shù)據(jù)時,您發(fā)現(xiàn)某種產品(游戲機)的銷售額隨季節(jié)而增加。 在這種情況下,描述性分析可以顯示:"每年 10 月、11 月和 12 月初,這種游戲機的銷量都會增加"。

數(shù)據(jù)可視化非常適合為描述性分析提供信息,因為圖形、圖表和地圖可以清楚地顯示數(shù)據(jù)的趨勢(下降和高峰)。

2.診斷分析

診斷分析要解決的邏輯問題是:"為什么會發(fā)生這種情況?

再進一步,這類分析會比較同時出現(xiàn)的趨勢和變化,確定變量之間的相關性,并在可能的情況下確定因果關系。

繼續(xù)前面的例子,深入研究游戲機用戶的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù),我們會發(fā)現(xiàn)他們的年齡在 8 到 18 歲之間。 然而,大多數(shù)客戶的年齡在 35 歲至 55 歲之間。 對客戶調查數(shù)據(jù)的分析表明,購買游戲機的主要動機之一是作為禮物送給孩子。 秋季和初冬銷售額的增長可能與送禮假期有關。

診斷分析有助于找出組織問題的根源。

3.預測分析

預測分析用于預測未來趨勢和事件,并回答 "未來會發(fā)生什么?通過分析歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢,可以對公司未來的發(fā)展做出明智的預測。

例如,如果您知道在過去 10 年中,每年 10 月、11 月和 12 月初的視頻游戲機銷量都會增加,那么您就有足夠的數(shù)據(jù)來預測明年會出現(xiàn)同樣的趨勢。 根據(jù)視頻游戲行業(yè)的整體上升趨勢,這是一個合理的預測。

預測未來可以幫助企業(yè)根據(jù)可能出現(xiàn)的情況制定戰(zhàn)略。

4.規(guī)范性分析

最后,規(guī)范分析法回答了 "我們下一步該怎么做?規(guī)范性分析考慮所有可能的情景因素,并提出可操作的步驟。 這種類型的分析對于數(shù)據(jù)驅動決策特別有用。

用一個視頻游戲來完成示例:您的團隊應該如何應對冬季禮品所預期的季節(jié)性趨勢? 您可能會決定用兩個廣告進行 A/B 測試,一個針對產品的最終用戶(兒童),另一個針對客戶(他們的父母)。這一測試的數(shù)據(jù)可以為如何進一步利用季節(jié)性增長及其預期原因提供見解。 或者,他們也可以決定在 9 月份以圣誕節(jié)為主題加大營銷力度,并將高峰期再延長一個月。

雖然人工規(guī)范性分析是可行且經濟實惠的,但機器學習算法通常用于分析大量數(shù)據(jù)并推薦最佳的下一步措施。 算法使用 "if "和 "else "語句作為分析數(shù)據(jù)的規(guī)則。 如果滿足某些條件組合,算法就會推薦特定的行動方案。 機器學習算法并不局限于這些命令,它們與數(shù)學公式一樣,都是學習算法不可分割的一部分。

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