Alcune delle aziende di maggior successo in tutto il mondo sono quelle che fanno costantemente dell'apprendimento e dell'adattamento un'abitudine. Indipendentemente dal campo di attività, è fondamentale comprendere e analizzare sempre cosa è successo in passato, cosa sta accadendo ora e cosa potrebbe accadere in futuro. Ma la grande domanda è: come si comportano le aziende? Bene, la risposta inizia e finisce con la semplice comprensione dei diversi tipi di analisi dei dati.
Negli ultimi tempi, tuttavia, c'è stato uno spostamento oltre i tipi convenzionali di analisi a cui siamo abituati. I tempi stanno cambiando insieme a molti processi, inclusi dati/analisi aziendali. E come sappiamo dalla scienza, il piano è sempre quello di passare dal noto all'ignoto. Ma è qualcosa che svelerò alla fine di questo post.
Intanto iniziamo con le basi...
Panoramica
La maggior parte delle aziende raccoglie dati su base regolare, ma questi dati sono privi di significato nella loro forma grezza. Ciò che conta è cosa fai con le informazioni. L'analisi dei dati è il processo di analisi dei dati grezzi al fine di scoprire modelli, tendenze e approfondimenti che potrebbero fornire informazioni preziose su una determinata area di business. Queste informazioni basate sui dati vengono quindi sfruttate per prendere decisioni sagge.
Tuttavia, il tipo di informazioni che puoi ricavare dai tuoi dati è determinato dal tipo di analisi che hai avviato. E per motivi di conferma, ci sono quattro tipi di analisi; descrittivo, diagnostico, predittivo e prescrittivo.
Quindi, se sei pronto a capire come funzionano i diversi tipi di analisi e perché sono uno strumento molto utile crescita del business, quindi ti esorto a rimanere incollato al tuo dispositivo ancora un po'.
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Quali sono i diversi tipi di analisi
Di seguito sono riportati i diversi tipi di analisi che coprono anche il processo dei dati e l'analisi aziendale.
# 1. Analisi descrittiva (cosa è successo?)
L'obiettivo dell'analisi descrittiva, come suggerisce il nome, è semplicemente riportare ciò che è accaduto in passato. Non tenta di spiegare perché è successo qualcosa o di costruire collegamenti di causa ed effetto. Lo scopo principale è quello di presentare un'istantanea digeribile.
Google Analytics è un fantastico esempio di analisi descrittiva in azione. Ti offre un rapido riepilogo di ciò che è successo al tuo sito web. Ad esempio, quanti visitatori hai avuto in un determinato periodo di tempo o da dove provengono. Allo stesso modo, sistemi come HubSpot ti mostreranno quante persone hanno aperto un'e-mail specifica o hanno partecipato a una campagna.
Ma poi, ci sono due tecniche di base che entrano in gioco nell'analisi descrittiva; aggregazione di dati e data mining. Il processo di raccolta e presentazione dei dati in un formato riepilogativo è noto come aggregazione dei dati.
(Supponiamo che una società di e-commerce raccolga una serie di informazioni sui propri clienti e sui visitatori del proprio sito Web. I dati aggregati, noti anche come dati di riepilogo, darebbero un'ampia panoramica del set di dati più ampio. Ciò include l'età media del cliente o il numero medio di acquisti effettuati).
D'altra parte, il processo di ricerca di modelli, correlazioni e anomalie all'interno di enormi set di dati per prevedere i risultati è noto come data mining. In poche parole, questo è quando l'analista esamina i dati per vedere se ci sono modelli o tendenze. Una rappresentazione visiva dei dati, come un grafico a barre o un grafico a torta, è il risultato di un'analisi descrittiva.
Di conseguenza, l'analisi descrittiva condensa enormi quantità di dati in un riepilogo chiaro e di base di ciò che è accaduto. Come vedremo più avanti, questo è spesso il punto di partenza per un'analisi più approfondita.
#2. Analisi diagnostica (perché è successo?)
Questo è il tipo di analisi che cerca di capire perché è successo qualcosa scavando più a fondo. L'obiettivo principale dell'analisi diagnostica è trovare e rispondere alle anomalie nei dati. Ad esempio, se la tua analisi descrittiva rivela una riduzione del 20% delle vendite per il mese di marzo, vorrai capire perché. Un esame diagnostico fondamentalmente ti aiuta in questo.
Applicazioni dell'analisi diagnostica
Utilizzando questo tipo di analisi, l'analista cerca eventuali nuove origini dati che potrebbero fornire maggiori informazioni sul motivo per cui le vendite sono in calo. Potrebbero andare oltre e scoprire che, nonostante un volume elevato di visitatori del sito Web e un numero elevato di azioni "aggiungi al carrello", solo una piccola percentuale di visitatori effettua effettivamente un acquisto. Ulteriori indagini potrebbero rivelare che la maggior parte dei clienti si è ritirata al momento dell'inserimento dell'indirizzo di consegna.
Questo dà all'analista un indizio su quale sia il problema... Il problema potrebbe riguardare il modulo dell'indirizzo; probabilmente si carica in modo errato sui dispositivi mobili, oppure era semplicemente troppo lungo e scomodo. Ti stai avvicinando alla ricerca di una risposta per la tua anomalia dei dati se esplori un po' più a fondo.
Ma poi, l'analisi diagnostica non serve solo a diagnosticare i problemi; può anche essere utilizzato per capire cosa sta causando risultati favorevoli.
#3. Analisi predittiva (Cosa accadrà in futuro?)
L'analisi predittiva mira a prevedere cosa accadrà in futuro. Ciò è, tuttavia, fattibile sulla base di modelli e tendenze passati che aiuteranno a stimare la possibilità di un evento o risultato futuro nelle imprese.
I modelli predittivi creano letteralmente previsioni basate sulla relazione tra un insieme di variabili. Ad esempio, è possibile utilizzare la correlazione tra stagionalità e numeri di vendita per prevedere quando le vendite diminuiranno. Quindi, se il tuo modello predittivo prevede che le vendite diminuiranno in estate, puoi utilizzare queste informazioni per creare una campagna promozionale a tema estivo o ridurre la spesa altrove per compensare il calo stagionale.
D'altra parte, potresti gestire un ristorante e voler sapere quanti ordini da asporto riceverai in un normale sabato sera. I risultati di questo tipo di analisi potrebbero aiutarti a decidere di assumere un autista di consegna aggiuntivo.
Inoltre, l'analisi predittiva include un componente chiamato machine learning. Fondamentalmente, i modelli di apprendimento automatico sono progettati per scoprire modelli nei dati e si evolvono automaticamente per produrre previsioni corrette. Questo è simile agli esseri umani che utilizzano l'analisi predittiva per ideare modelli e stimare i risultati futuri. Tuttavia, come puoi vedere, ci sono tonnellate di differenze tra l'analisi guidata dall'uomo e l'automatica.
Quindi, in generale, l'analisi predittiva viene utilizzata per anticipare un'ampia gamma di risultati futuri e, sebbene potrebbe non essere mai corretta al 100%, rimuove molte congetture. Questo è praticamente il pezzo più importante quando si tratta di prendere decisioni aziendali e determinare la migliore linea d'azione.
#4. Analisi prescrittiva (qual è la migliore linea d'azione?)
Per aiutare a determinare la migliore linea d'azione, l'analisi prescrittiva esamina cosa è successo in passato, perché è successo e cosa potrebbe accadere in futuro. In altre parole, l'analisi prescrittiva spiega come sfruttare al meglio l'analisi descrittiva, diagnostica e predittiva.
Tuttavia, è il tipo di analisi più difficile da eseguire. Questo perché incorpora molto, inclusi algoritmi di apprendimento automatico, approcci statistici e procedure di modellazione computazionale.
Fondamentalmente, un modello prescrittivo valuta tutti i diversi modelli o percorsi di scelta che un'azienda potrebbe intraprendere, nonché i loro probabili effetti. Ciò ti consente di visualizzare come ciascuna serie di decisioni potrebbe influenzare il futuro, oltre a quantificare l'influenza di una decisione specifica. Andando avanti, l'organizzazione sarà in grado di determinare i percorsi ottimali da intraprendere in base a tutti gli scenari e le conseguenze immaginabili.
Le mappe e le app del traffico sono esempi comuni di analisi prescrittive in azione. Google Maps esaminerà tutti i mezzi di trasporto disponibili (ad es. autobus, a piedi o in auto), le condizioni del traffico attuali e i probabili lavori stradali durante il calcolo del percorso ottimale per portarti dal punto A al punto B.
I modelli prescrittivi vengono utilizzati in modo simile per calcolare tutte le diverse "percorsi" che una società potrebbe intraprendere per raggiungere i suoi obiettivi; con la migliore opzione in vista. E sapere quali azioni intraprendere per ottenere le migliori probabilità di successo è un enorme vantaggio per qualsiasi azienda. Quindi non sorprende che l'analisi prescrittiva svolga un ruolo così importante negli affari.
Analisi cognitive
L'analisi cognitiva è una branca dell'analisi che tenta di imitare il cervello umano traendo inferenze da dati e modelli esistenti, traendo conclusioni basate su basi di conoscenza esistenti e quindi reinserindo le informazioni nella base di conoscenza per inferenze future - un auto- ciclo di feedback di apprendimento.
Semantica, algoritmi di intelligenza artificiale, deep learning e machine learning sono solo alcune delle tecnologie intelligenti che compongono l'analisi cognitiva. Un'applicazione cognitiva può imparare dalle sue interazioni con i dati e gli esseri umani e diventare più intelligente e di successo nel tempo utilizzando queste strategie.
Quindi, in parole povere, le aziende non devono prendere decisioni manualmente in base ai dati dei quattro tipi di analisi. L'analisi cognitiva se ne occupa automaticamente.
Quali sono i 5 tipi di analisi?
Contrariamente al malinteso popolare, ci sono solo quattro tipi di analisi e non 5 tipi. Questi includono descrittivo. Analisi predittiva, prescrittiva, diagnostica.
Quali sono i 4 tipi di analisi?
I 4 tipi di analisi sono descrittivi. Analisi predittiva, prescrittiva, diagnostica
Quali sono i 4 tipi di analisi aziendale?
I 4 tipi di analisi aziendale includono Descrittiva. Analisi predittiva, prescrittiva, diagnostica
Quali sono i 3 pilastri dell'analisi?
L'analisi avanzata dei dati si basa su tre pilastri: velocità, agilità e prestazioni, tutti elementi necessari per realizzare il suo pieno potenziale. Questi pilastri aiutano a potenziare la strategia di analisi e migliorare la tua attività in vari modi.
Cosa sono le analisi di base?
L'analisi dei dati è classificata in quattro tipi: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. Questi quattro tipi di analisi dei dati, se combinati, possono aiutare un'organizzazione a prendere decisioni basate sui dati.
Punti chiave
Per alcuni aspetti, l'analisi dei dati è simile a una caccia al tesoro. Puoi capire quale dovrebbe essere la tua prossima mossa sulla base di indizi e intuizioni del passato. Tutti i tipi di aziende e organizzazioni possono utilizzare i propri dati per prendere decisioni migliori, investire in modo intelligente, migliorare le procedure interne e, in definitiva, aumentare le proprie possibilità di successo con il corretto tipo di analisi.
