Datu analīze daudziem uzņēmumiem un iestādēm padara vienkāršāku un vieglāku darbu, tendenču paredzēšanu un veiksmīgu lēmumu pieņemšanu. Tomēr ir ļoti svarīgi izvēlēties pareizo datu analīzes metodi, lai rezultāti būtu pēc iespējas piemērotāki. Kopā ir četras datu analīzes metodes: aprakstošā, diagnostiskā, prediktīvā un preskriptīvā.
Šajā rakstā mēs apskatīsim katru no metodēm un pastāstīsim, kā tās tiek izmantotas.
Aprakstošā metode
Šī metode paredzēta, lai analizētu tikai to, kas noticis pagātnē. Tā neliks jums saprast, kāpēc tieši kaut kas notika, bet tā lieliski parādīs, kādi notikumi un kāda secība notika. Pieņemsim, ka izmantojat šo analīzes metodi, lai uzzinātu, cik cilvēku vienā reizē apmeklēja jūsu vietni vai cik cilvēku atvēra jūsu reklāmas e-pastu. Varat arī uzzināt, kāda vecuma vai dzimuma cilvēki visvairāk pērk jūsu produktus. Tādējādi šī metode ļauj redzēt skaidru un saprotamu priekšstatu par visu, kas līdz šim noticis, no lielu datu apjoma.
Diagnostiskā metode
Šīs datu analīzes metodes galvenais mērķis ir atrast un identificēt dažādu neatbilstību vai problēmu cēloņus. Teiksim, ja jūsu pārdošanas apjomi pagājušajā mēnesī strauji samazinājās, šī metode palīdzēs jums atrast iemeslu. Šādi analizējot datus, jūs varat noteikt, kur klienti ir ieinteresēti jūsu lapā. Šo metodi var izmantot arī pozitīvu lietu izpratnei. Citiem vārdiem sakot, ja pārdošanas apjomi ir pieauguši, izpratne par to, kas to izraisīja, ļaus jums biežāk izmantot līdzīgu stratēģiju.
Prediktīvā metode
Šī datu analīzes metode identificē tendences, kuras var izmantot, lai paredzētu, kas varētu notikt nākotnē. Teiksim, ja pārdošanas apjomi parasti samazinās vasarā, varbūt jums šobrīd vajadzētu veikt uzskrājmumus. Mašīnmācība balstās arī uz šo analīzes metodi, jo mākslīgais intelekts vienādi saista noteiktus atkārtošanās modeļus. Lai arī šī metode nevar garantēt, ka tas tā nebūs, tā tomēr diezgan precīzi norāda tendences un ļauj vieglāk plānot turpmākās darbības, pamatojoties uz tām.
Preskritīvā metode
Šī analīzes metode ļauj noskaidrot, kas notika, kāpēc tas notika un kas var notikt. Citiem vārdiem sakot, izmantojot šo metodi, jūs varat plānot savu darbību, lai nepieļautu kļūdas un izmantotu pozitīvo pieredzi. Šī metode ir vissarežģītākā, jo tajā tiek izmantoti gan algoritmi, gan mašīnmācība un statistika. Piemēram, izmantojot šo metodi, parasti tiek izveidotas navigācijas programmas, kas ne tikai parāda tuvāko un ātrāko maršrutu, bet arī palīdz izvairīties no dažādiem šķēršļiem. Tādā pašā veidā šī metode palīdz “orientēties” uzņēmuma darbībās, lai viss noritētu gludi un izvairītos no traucējumiem.
Tādējādi, izvēloties pareizo datu analīzes metodi konkrētai situācijai, katrs uzņēmums var veikt uz rezultātiem balstītas darbības, kas atvieglos problēmu risināšanu, ļaus ģenerēt labas idejas un vedīs uzņēmumu pie panākumiem. Citiem vārdiem sakot, zinot datu analītiķi vai labu speciālistu šajā jomā, jūsu uzņēmums ātrī attīstīsies.