Nel mondo degli affari di oggi, le aziende fanno molto affidamento sull'analisi dei dati perché aiuta la direzione a prendere decisioni più informate, migliora gli sforzi di marketing e aumenta l'efficienza. L'utilizzo dell'analisi dei dati offre alle aziende un vantaggio perché consente loro di implementare i cambiamenti più rapidamente, il che a sua volta aumenta i profitti, riduce le spese e incoraggia la creatività. Inoltre, il processo decisionale basato sui dati e lo sviluppo di strategie basate sull'analisi sono essenziali nel mondo digitale di oggi per i leader in qualsiasi campo. In questo articolo, discuteremo i dati e l'analisi della schivata.
Che cos'è l'analisi dei dati?
L'analisi dei dati (DA) è l'atto di valutare le raccolte di dati per identificare le tendenze e sviluppare conclusioni sulle informazioni contenute al loro interno. L'analisi dei dati ora impiega in genere l'uso di hardware e software su misura. Le aziende di tutti i settori si affidano sempre più a strumenti e metodi di analisi dei dati per prendere decisioni di marketing più intelligenti e strategiche. Gli strumenti di analisi sono utilizzati anche da scienziati e ricercatori per testare la validità di ipotesi, teorie e modelli.
Inoltre, l'analisi dei dati è un'espressione ampia che copre un'ampia gamma di campi e tecniche, dalla tradizionale business intelligence (BI) e reporting all'OLAP avanzato e ad altri tipi di elaborazione analitica online (OLAP). L'analisi aziendale, un altro termine generico per i metodi di analisi dei dati, è analoga a questo riguardo. Quest'ultimo si concentra sulle applicazioni aziendali, mentre l'analisi dei dati è più generale. Tuttavia, non tutti condividono questa definizione ampia; in altri contesti, "analisi dei dati" si riferisce solo ad "analisi avanzate", mentre "business intelligence" è considerata un'entità separata.
Le aziende possono aumentare i profitti, l'efficienza, il marketing e il servizio clienti con l'aiuto di iniziative di analisi dei dati. Inoltre, l'analisi aiuta le aziende ad anticipare e reagire meglio ai nuovi sviluppi nei loro settori. L'analisi dei dati può comportare l'osservazione di informazioni raccolte in precedenza o di dati nuovi di zecca che sono stati elaborati in tempo reale. E può provenire da un'ampia varietà di fonti di dati interne ed esterne.
Come funziona l'analisi dei dati?
Per arrivare a una conclusione affidabile, l'analisi dei dati richiede un processo in più fasi. I data scientist e i data engineer, che collaborano con gli analisti di dati per creare pipeline di dati e assistere con l'impostazione del modello, eseguono queste attività. Nei paragrafi seguenti, esamineremo le procedure coinvolte nell'analisi dei dati:
#1. Raccolta dati
Esistono due metodi per mettere in pratica la raccolta dei dati. Il primo passo è raccogliere tutte le informazioni necessarie per le tue analisi in un unico posto. Se i dati provengono da più sistemi, l'analista dovrà utilizzare procedure di integrazione dei dati per riunirli.
Tuttavia, una piccola parte di un set di dati più ampio potrebbe essere tutto ciò che è necessario in determinate circostanze. Come parte della loro analisi, i data scientist elaboreranno un piano per suddividere il sottoinsieme di dati pertinente. Ciò consente un esame approfondito del sottoinsieme senza richiedere alcuna modifica all'intero insieme di dati.
#2. Regolazione della qualità dei dati
Il passaggio successivo consiste nell'indagare e risolvere eventuali problemi con la qualità dei dati raccolti. Anche i dati per il modello analitico devono essere preparati in conformità con la politica aziendale stabilita. Incoerenze, errori e duplicati sono tutti esempi di scarsa qualità dei dati. Le procedure di profilazione e pulizia dei dati aiutano a risolvere questi problemi.
Gli analisti di dati quindi modellano e organizzano le informazioni in conformità con le specifiche del modello analitico che intende utilizzare. L'implementazione della politica di governance dei dati è il passaggio finale del processo di qualità dei dati. Queste norme garantiscono che le informazioni siano utilizzate correttamente e secondo le procedure stabilite.
#3. Costruzione di un modello analitico
L'analista dei dati collabora quindi con i data scientist per sviluppare modelli analitici in grado di produrre risultati affidabili. Per costruire questi modelli vengono utilizzati programmi analitici come strumenti di modellazione predittiva e linguaggi di programmazione come Python, Scala, R e Structured Query Language (SQL).
Dopo la costruzione, il modello viene messo alla prova utilizzando informazioni del mondo reale. I dati di test vengono analizzati e vengono apportate modifiche al modello. Il modello viene testato ripetutamente finché non raggiunge i risultati desiderati. Infine, in modalità produzione, il modello viene testato su dati reali.
#4. Presentazione
L'ultima fase dell'analisi dei dati è la condivisione dei risultati dei modelli con i clienti e l'alta dirigenza. Si raccomanda che le presentazioni facciano uso di ausili visivi come grafici e infografiche. Sono semplici da comprendere e trasmettono efficacemente i risultati.
Tipi di analisi dei dati
Esistono cinque diversi tipi di analisi dei dati. L'analisi completa dei dati potrebbe richiedere di utilizzarli tutti, a seconda del problema in questione, ma raramente è essenziale. Tuttavia, è fondamentale avere familiarità con tutti i tipi di analisi dei dati.
#1. Analisi descrittiva dei dati
Questo tipo di analisi dei dati esamina gli eventi passati per determinarne le cause. È il metodo più semplice per analizzare grandi quantità di dati. L'analisi descrittiva viene utilizzata da alcuni analisti di dati come riepilogo per eseguire il backup di indagini e analisi da altre forme di analisi, a seconda della situazione. Possiamo chiamare questa "best practice" perché chiarisce i risultati delle analisi precedenti sui dati passati.
Inoltre, l'analisi descrittiva dei dati viene comunemente eseguita dalle aziende utilizzando metodi statistici. Analizzando i dati in questo modo, possono vedere come le cose sono cambiate nel tempo, individuare valori anomali, confrontare e confrontare punti di forza e carenze, ecc. Le aziende spesso utilizzano l'analisi descrittiva per individuare l'origine di un problema.
#2. Analisi dei dati diagnostici
L'obiettivo dell'analisi dei dati diagnostici è scoprire cosa ha portato a un evento imprevisto in passato. Utilizzando un risultato dell'analisi descrittiva, questo metodo tenta di spiegare "perché è successo?"
L'analisi dei dati diagnostici utilizza approcci di drill-down, discovery, mining e correlazione. Il metodo di scoperta dei dati viene utilizzato dagli analisti per individuare le informazioni che possono essere utilizzate per dedurre il significato dall'osservazione. Le informazioni vengono "estratte" da un enorme tesoro di dati grezzi utilizzando metodi computazionali. L'analisi diagnostica mira a produrre conclusioni identificando relazioni o modelli nei dati.
Inoltre, le aziende possono utilizzare le informazioni raccolte da queste analisi per formulare approcci mirati alle sfide, piuttosto che basarsi su congetture.
#3. Analisi predittiva dei dati
I dati del presente o del passato vengono analizzati per fare previsioni sul futuro. L'analisi predittiva viene eseguita da individui e aziende utilizzando una combinazione di apprendimento automatico, data mining e modellazione statistica su database esistenti di informazioni passate. Questi li aiutano a identificare le tendenze e prevedere potenziali problemi o possibilità.
Inoltre, algoritmi e metodi (come un modello di regressione lineare o logistico) sono gli strumenti di questo tipo di analisi. Esistono diversi algoritmi progettati per vari contesti e l'utilizzo di quello sbagliato produrrà risultati imprecisi. Senza applicarli a un problema, il cliente e i bit di dati esterni sono privi di significato. Le aziende correrebbero il rischio di commettere errori dai quali non si riprenderebbero mai se non fossero disponibili analisi predittive.
#4. Analisi dei dati prescrittiva
L'obiettivo dell'analisi prescrittiva dei dati è identificare e prescrivere la risposta ottimale a un problema. Questa analisi dei dati tiene conto dei risultati delle analisi precedenti e fornisce la direzione per arrivare a una conclusione desiderata.
Strumenti come i motori di raccomandazione, i motori di approvazione dei prestiti, i modelli di prezzi dinamici e i programmi di riparazione delle macchine utilizzano l'analisi dei dati prescrittiva per analizzare tutti i potenziali risultati e adattare il processo alle esigenze di ogni singolo utente. Potrebbero essere presentati come una coppia sì/no o un elenco puntato. Queste risorse descrivono in dettaglio i risultati di ciascuna scelta e suggeriscono miglioramenti. L'analisi prescrittiva consente alle aziende di semplificare i processi di approvazione e automatizzare il processo decisionale.
#5. Analisi dei dati in tempo reale
Nell'analisi dei dati in tempo reale, le informazioni vengono elaborate non appena vengono inserite in un database. I nuovi dati provenienti da consumatori o fonti esterne vengono analizzati in tempo reale, a differenza di altri metodi di analisi dei dati che si basano su informazioni del passato (dati storici).
Edge computing, analisi in database, analisi in memoria, dispositivi per il data warehousing, programmazione parallela, ecc. sono tutte tecnologie utilizzate nell'analisi dei dati in tempo reale. Il miglior caso d'uso per questo tipo di analisi dei dati è nelle applicazioni che richiedono sia un'elevata disponibilità che tempi di risposta brevi. Aiuta le aziende a individuare le tendenze e gli indicatori di performance prima che lo facciano i loro rivali. Le attività dei concorrenti possono essere monitorate e analizzate in tempo reale.
Qual è il ruolo dei dati e dell'analisi nel mondo degli affari?
Lo scopo dei dati e dell'analisi è aiutare le aziende, i loro dipendenti e i loro dirigenti a prendere decisioni più informate e aumentare la qualità dei giudizi che esprimono. Tutte le decisioni, grandi o piccole, prese in anticipo o al momento, cicliche o meno, strategiche, tattiche o operative, ne risentono. D&A può anche rivelare problemi che non sono stati posti prima, insieme a risposte creative e opportunità che i dirigenti dell'azienda potrebbero aver trascurato.
Per prendere decisioni aziendali migliori, le aziende moderne fanno molto affidamento sui dati e questi dati spesso provengono da fonti al di fuori dell'immediata sfera di influenza dell'organizzazione.
La capacità di prendere decisioni aziendali migliori e più tempestive in contesti dinamici e complessi è un fattore chiave della trasformazione digitale.
La decisione di acquistare un prodotto o un servizio viene presa da un individuo, mentre la decisione di fornire il miglior servizio possibile a un cliente oa un cittadino viene presa da un team all'interno di un'organizzazione.
Tuttavia, il termine "processo decisionale basato sui dati" si riferisce alla pratica di analizzare i dati per determinare come fare scelte migliori. Ciò porta al concetto di modello decisionale, che può incorporare approcci analitici prescrittivi per produrre output che prescrivono quali passi dovrebbero essere intrapresi. Oltre ai modelli chiariti, ve ne sono anche di diagnostici e prescrittivi. Ognuno è utile per fare determinati tipi di scelte.
È importante sottolineare che le decisioni non solo determinano quando agire, ma anche quando astenersi dall'agire.
I risultati aziendali vengono misurabili e comunicati e i miglioramenti aziendali alimentati dai dati vengono promossi mentre le aziende lungimiranti infondono dati e analisi nella loro strategia aziendale e trasformazione digitale.
Tecniche di analisi dei dati
Gli analisti di dati possono elaborare dati ed estrarre informazioni utilizzando una varietà di metodologie e tecniche analitiche. Ecco alcuni degli approcci più comuni.
- Monte Carlo. La probabilità degli eventi è modellato utilizzando simulazioni Monte Carlo. Queste simulazioni offrono un potere predittivo maggiore rispetto ad altri metodi di analisi dei dati perché tengono conto di una gamma più ampia di valori e fattori, utile per ridurre il rischio e prevenire le perdite.
- Analisi di regressione. L'obiettivo dell'analisi di regressione è identificare il potenziale impatto di un cambiamento in una variabile dipendente sulle altre variabili dipendenti.
- Analisi delle serie storiche. L'analisi delle serie temporali è un metodo per studiare i dati in un periodo di tempo e stabilire un nesso causale tra il valore di un punto dati e la frequenza con cui si verifica. I mercati finanziari e i cicli economici sono applicazioni comuni di questo metodo di analisi dei dati.
- Analisi fattoriale. Utilizzando l'analisi fattoriale, puoi ridurre un enorme set di dati a una dimensione più gestibile. Si spera che impiegando questa strategia si possano scoprire tendenze precedentemente oscurate.
- Analisi di coorte. L'analisi di coorte è il processo di segmentazione di un set di dati in sottoinsiemi con caratteristiche comparabili, tipicamente basati sul profilo di un cliente. Ciò apre la strada a un esame statistico ancora più approfondito di un campione selezionato di dati da parte di analisti di dati e altri utenti dell'analisi dei dati.
Strumenti di analisi dei dati
L'analisi dei dati è rapidamente avanzata nelle capacità tecnologiche e utilizza un'ampia varietà di approcci matematici e statistici per elaborare i numeri. Al giorno d'oggi, gli analisti di dati possono scegliere tra un'ampia varietà di programmi che aiutano a raccogliere dati, archiviare dati, elaborare dati e presentare risultati.
L'analisi dei dati non è mai stata particolarmente dipendente da fogli di calcolo o programmi come Microsoft Excel. Gli odierni analisti di dati utilizzano spesso linguaggi di programmazione non filtrati per alterare e manipolare i database. Python, un linguaggio di programmazione open source, è molto utilizzato. Per l'analisi statistica o la modellazione grafica, potrebbero essere utilizzati programmi di analisi dei dati più specializzati, come R.
Quando riportano o comunicano conclusioni, anche gli analisti di dati hanno il supporto. Tableau e Power BI sono entrambe applicazioni di visualizzazione e analisi dei dati utilizzate per raccogliere dati, condurre analisi e condividere risultati tramite dashboard e report.
Ci sono anche nuovi strumenti all'orizzonte che possono aiutare gli analisti di dati. Mentre Apache Spark è una piattaforma open source utile per l'elaborazione di enormi volumi di dati, SAS è uno strumento di analisi che può aiutare nel data mining. Gli analisti di dati oggi hanno accesso a un'ampia varietà di strumenti tecnologici, che consente loro di aumentare il valore che apportano alla loro organizzazione. Inoltre, leggi Migliori strumenti di analisi dei dati: aggiornati
Perché l'analisi dei dati è importante?
La maggior parte delle divisioni nelle aziende moderne si affida all'analisi dei dati per analizzare gli eventi attuali e pianificare il futuro. Molti risultati positivi sono possibili grazie all'adozione di queste misure. Tra questi vantaggi ci sono:
#1. Riduci le spese di esercizio
Nonostante le preoccupazioni sui costi iniziali, alla fine ha senso dal punto di vista finanziario investire in un analista di dati. Il risparmio di denaro può essere ottenuto evitando il rischio finanziario, rafforzando la sicurezza dei dati e altre misure rese possibili attraverso un'analisi approfondita dei dati. L'analisi dei dati viene utilizzata anche dalle aziende per vedere quali dipartimenti stanno spendendo troppi soldi e quali richiedono maggiori infusioni di denaro. Ciò si traduce in risparmi, in particolare nei settori delle operazioni e della produzione, e in ultima analisi riduce la necessità di manodopera umana.
#2. Migliora la tua capacità di prendere decisioni
L'analisi dei dati consente inoltre alle aziende di prendere decisioni più rapide e sagge, risparmiando tempo e denaro che altrimenti andrebbero sprecati in tattiche dispendiose, procedure inefficaci, pubblicità errata e idee non comprovate per nuovi prodotti e servizi. I leader che adottano un approccio al processo decisionale basato sui dati consentono ai propri team di essere più proattivi nel vedere le possibilità, in quanto possono basare le proprie azioni su prove empiriche piuttosto che sulle proprie preferenze personali o sulle opinioni di coloro che li circondano. Un errore nell'analisi o nel metodo di raccolta potrebbe potenzialmente rendere i dati errati o fuorvianti, tuttavia è ancora fondamentale per i decisori riconoscere che i dati possono rivelare una certa tendenza o prevedere un risultato.
Inoltre, dovresti seguire DATA 2100: Intermediate Data Analytics una volta terminato il corso iniziale di analisi dei dati. Questo corso ti insegnerà come condurre sia sondaggi che ricerche sperimentali. Imparerai i dettagli della ricerca sui sondaggi, dalla progettazione del questionario alla selezione del campione, all'analisi e all'interpretazione dei dati. Questo corso online di autoapprendimento affinerà le tue capacità di programmazione R mentre ti insegnerà come progettare e analizzare un esperimento randomizzato.
#3. Ridurre le inefficienze e aumentare la sicurezza nelle operazioni
La capacità di applicare gli insight per migliorare l'efficienza operativa è un altro importante vantaggio dell'analisi dei dati. Le aziende possono migliorare le loro offerte imparando dai commenti dei clienti e dai dati che raccolgono in grandi quantità. Con l'utilizzo dell'analisi dei dati è possibile scoprire opportunità per semplificare i processi, ridurre i costi o aumentare i ricavi. Utilizzando l'analisi dei dati, le aziende possono identificare rapidamente quali processi producono i risultati migliori e quali sono meno performanti. I responsabili delle decisioni possono quindi adattare le loro tattiche per anticipare e prevenire meglio i problemi, nonché gestire i rischi e apportare modifiche.
Inoltre, i data scientist con esperienza nella modellazione predittiva sono molto richiesti, poiché questa competenza viene utilizzata in un'ampia varietà di campi, dalla strategia aziendale e senza scopo di lucro alla pianificazione di campagne politiche. Partendo da uno sguardo approfondito alla semplice analisi di regressione, DATA 4010: soggetti avanzati in Data Analytics di Penn LPS Online passa a trattare argomenti più complessi in R come mappatura, analisi testuale, web scraping e utilizzo di variabili stringa. Oltre ai fondamenti della visualizzazione dei dati, imparerai anche tecniche avanzate, come l'utilizzo del pacchetto Shiny R per creare rappresentazioni di dati interattive.
#4. Trova nuove opportunità di prodotti/servizi
Ottenendo informazioni sulla loro attuale base di clienti utilizzando l'analisi dei dati, le aziende possono innovare meglio colmando eventuali lacune nel mercato dei prodotti e dei servizi che già offrono. Utilizzando i dati, le aziende possono monitorare non solo quanto bene vendono i loro prodotti e quanto sono soddisfatti i clienti, ma anche come se la passano i loro concorrenti. Le organizzazioni possono utilizzare le informazioni acquisite dall'analisi dei dati per migliorare il servizio clienti, adattare le proprie strategie di marketing per soddisfare le esigenze del proprio target demografico e aggiornare le proprie linee di prodotti per soddisfare le preferenze in evoluzione della propria clientela. Il successo o il fallimento di un'azienda può dipendere dalla sua capacità di utilizzare le informazioni fornite dalla maggiore flessibilità dei big data.
#5. Acquisire una comprensione più approfondita di mercati specifici
Le aziende possono ottenere una vasta gamma di informazioni sui gusti, i desideri e le abitudini di navigazione/acquisto dei clienti analizzando le loro impronte digitali. Le aziende possono scoprire più rapidamente tendenze e modelli nelle aree target analizzando i dati acquisiti da questi mercati e adattando di conseguenza i propri prodotti e servizi. Più un'azienda apprende chi sono i suoi consumatori e cosa vogliono, meglio sarà in grado di fidelizzare i clienti, assicurarsi che siano soddisfatti e aumentare le vendite. Se i leader non prestano attenzione, potrebbero vedere i loro clienti disertare a favore di un rivale che lo è.
Sta diventando sempre più chiaro che la capacità di valutare i dati e spiegare i risultati in un modo facilmente comprensibile è cruciale per il successo nel mercato del lavoro di oggi, sia che tu stia cercando una posizione di livello base o di leadership. DATA 1010 di Penn LPS Online, Introduzione all'analisi dei dati, ti insegnerà i fondamenti dell'analisi dei dati in diversi domini tramite il linguaggio di programmazione R. Dopo aver completato questo corso, sarai in grado di utilizzare i dati quantitativi per diagnosticare rapidamente e con precisione i problemi, formulare conclusioni valide e progettare soluzioni efficaci.
Quali competenze sono necessarie per diventare un analista di dati?
Per iniziare, è fondamentale comprendere il ruolo svolto da un analista di dati. Tutti gli analisti di dati, a rischio di affermare l'ovvio, sono interessati ai dati. Impiegano strumenti tecnologici complessi per vagliare enormi quantità di dati non elaborati e trarre conclusioni utili. I compiti di un analista di dati in genere includono anche la pulizia di informazioni errate, la valutazione della qualità dei dati e la stesura di rapporti per la direzione.
Tutti questi compiti, come forse avrai già capito, richiedono che gli analisti di dati dispongano di un toolkit ben sviluppato di competenze tecniche. Considera i seguenti pochi eletti.
# 1. Pulizia e preparazione dei dati
Secondo gli studi, i pulitori e i preparatori di dati dedicheranno circa l'80% del loro tempo a queste attività. Pertanto, questa capacità è fondamentale.
Una parte integrante del lavoro di un analista di dati è la raccolta di informazioni da molte fonti e la formattazione per l'esame statistico e logico. Fa anche parte della pulizia dei dati riempire eventuali spazi vuoti e correggere eventuali incoerenze che potrebbero compromettere un'analisi.
Sebbene la preparazione dei dati non sia necessariamente la parte più affascinante dell'analisi dei dati, potrebbe esserlo se la affronti come un'attività di risoluzione dei problemi divertente e stimolante.
#2. Conoscenza statistica
Gli analisti di dati devono avere una solida conoscenza della probabilità e delle statistiche. Questa comprensione dirigerà la tua indagine e analisi, permettendoti di dare un senso ai risultati.
Inoltre, la comprensione delle statistiche ti aiuterà anche a garantire che la tua analisi sia valida e ti aiuterà a evitare errori comuni ed errori logici.
Il tuo lavoro specifico e i dati associati determineranno la natura precisa e la profondità dei tuoi requisiti di competenza statistica.
Nel caso di una società che utilizza l'analisi probabilistica, ad esempio, è richiesta una maggiore familiarità con i campi pertinenti.
#3. Scrittura e comunicazione
Un'abilità importante per un analista di dati è la capacità di presentare le informazioni in modi diversi. Il successo in qualsiasi posizione di analisi dei dati richiede eccellenti capacità di comunicazione, tra cui scrivere, parlare, spiegare e ascoltare.
Quando si lavora con gli altri, la comunicazione è essenziale. In un incontro iniziale con gli stakeholder aziendali, ad esempio, un ascolto attento può aiutarti a cogliere i tipi di analisi di cui hanno bisogno.
Allo stesso modo, è importante essere in grado di comunicare idee difficili a colleghi che non sono esperti nel campo in cui lavori.
Esprimersi per iscritto, sia che si tratti di un riepilogo della ricerca o di una spiegazione di un risultato dell'esplorazione dei dati, è altrettanto cruciale.
Se vuoi farti strada nel mondo digitale, impara a comunicare in modo chiaro e diretto. È un'abilità "morbida", ma non scartarla solo per questo.
La capacità di comunicare il significato delle tue scoperte e convincere gli altri a implementare le tue raccomandazioni è importante tanto quanto la tua abilità analitica.
#4. Risoluzione dei problemi
Ogni giorno in qualità di analista di dati, dovrai affrontare sfide come malfunzionamenti, errori e intoppi. Un'altra abilità importante per un analista di dati è la capacità di identificare i problemi e trovare soluzioni creative.
Alcuni possibili esiti sono elencati di seguito:
- È possibile che tu debba conoscere una particolarità del programma o del linguaggio di programmazione che stai utilizzando.
- A volte è necessario pensare fuori dagli schemi a causa dei limiti delle risorse della propria azienda.
- È possibile che ai tuoi dati manchino alcuni elementi chiave.
- Se il tempo sta per scadere, potrebbe essere necessario eseguire un'analisi "abbastanza buona".
In ogni situazione, l'abilità di un analista di dati di pensare in modo creativo e risolvere i problemi sarà inestimabile.
#5. Creazione di visualizzazioni di dati
Le tendenze e i modelli nei dati possono essere meglio compresi se visualizzati. Poiché la maggior parte delle persone è più in sintonia con i segnali visivi rispetto a quelli numerici, è ovvio che un grafico o un grafico sarebbe più facile da comprendere per loro rispetto a un foglio di calcolo.
È importante creare grafici che siano facili da vedere per garantire che i risultati vengano comunicati in modo efficace. Inoltre, stai lontano da tutto ciò che potrebbe fuorviare i lettori, come grafici a torta o armeggiare con i valori degli assi.
Le visualizzazioni possono anche essere un aspetto significativo dell'esplorazione dei dati. Se guardi semplicemente i numeri, potresti perdere cose che ti saltano all'occhio quando visualizzi i dati.
È estremamente difficile trovare una funzione di data science che non richieda la visualizzazione dei dati, il che la rende un'abilità chiave dell'analista di dati.
#6. Analisi ed esplorazione dei dati
In un elenco di competenze critiche per un analista di dati, "l'analisi dei dati" può sembrare fuori luogo, ma in realtà si tratta di un'abilità essenziale.
L'analisi dei dati per rispondere a una domanda aziendale o soddisfare un requisito è la funzione principale dell'analisi dei dati.
L'analisi esplorativa è un altro metodo per esaminare i dati. L'esplorazione dei dati è il processo di esplorazione dei dati per trovare modelli o correlazioni nascosti che potrebbero aiutare un'azienda.
L'esplorazione può essere diretta da una domanda commerciale o può essere del tutto indiretta. Potresti essere in grado di risparmiare denaro o aprire nuovi mercati per la tua azienda se ti prendi il tempo per cercare le tendenze nei dati.
Dati di marketing e analisi
L'applicazione dell'analisi dei dati nel marketing sta assumendo un ruolo sempre più cruciale. Mentre gestisci le campagne, ci sono sempre cose che puoi imparare sui tuoi clienti dai clic che fanno, così come i Mi piace, le aperture e le condivisioni.
I dati sono re. Tuttavia, la forza effettiva risiede nella capacità di elaborare e analizzare i dati al fine di ricavare approfondimenti, che alla fine porteranno a giudizi migliori sulle iniziative future.
Il marketing non è sempre facile. È molto più difficile se hai appena iniziato la tua nuova campagna pubblicitaria o se stai sperimentando vari metodi per raggiungere potenziali clienti.
Se non disponi di analisi, non saprai quanto bene stanno funzionando le tue strategie di marketing in termini di cosa funziona e cosa no. Questo può essere inefficiente e può portare a gravi effetti.
È possibile che alcune aziende possano ottenere risultati notevoli senza utilizzare l'analisi. Potrebbero non essere in grado di spiegare il successo delle loro iniziative e potrebbero semplicemente dire: "Siamo stati fortunati". Nel frattempo, quando gli sforzi di marketing esplodono, nessuno può individuare la causa.
Che cos'è l'analisi dei dati di marketing?
L'analisi dei dati di marketing è la pratica di studiare i dati di marketing per ottenere approfondimenti significativi. Ciò include la definizione di indicatori di marketing critici, la raccolta di dati affidabili, il monitoraggio delle metriche nel tempo e l'applicazione dei risultati a migliori tattiche future.
"Analisi di marketing" suona come semplice statistica, ma è molto di più. Per raggiungere gli obiettivi di marketing, è un processo che incorpora persone, strumenti e tecnologia.
L'analisi dei dati di marketing ti dà la possibilità di scoprire cosa funziona e perché. Questa procedura ti aiuterà a sfruttare appieno ciò di cui è capace.
Perché l'analisi dei dati è nel marketing importante?
L'analisi dei dati di marketing viene utilizzata in vari modi dalle aziende. Considera alcuni esempi frequenti:
#1. Prevedere i potenziali risultati
Utilizzando dati attuali e storici, è possibile costruire un modello di previsione con analisi predittiva. Inoltre, utilizzando questo tipo di analisi, puoi determinare il livello di interesse per un determinato contenuto o marketing, nonché l'intervallo di tempo in cui puoi aspettarti un acquisto da un determinato lead. Puoi massimizzare i profitti, raggiungere una fascia demografica più ampia e attirare nuovi consumatori attraverso una pubblicità più mirata se hai una solida conoscenza di come i tuoi sconti e offerte speciali vengono ricevuti da vari sottoinsiemi demografici, come quelli definiti dall'età.
#2. Tendenze e preferenze della clientela
Se comprendi le tendenze e le preferenze dei tuoi clienti, sarai in grado di modificare il tuo marketing mix in modo che sia più attraente per la popolazione che stai cercando di raggiungere.
Questi dati possono anche aiutarti a dividere la tua base di consumatori in blocchi più gestibili per sforzi pubblicitari più mirati.
#3. Trasmissione e invio di messaggi
Utilizzando l'analisi dei dati, puoi determinare quali canali e mezzi sono più produttivi in termini di raggiungimento e conversione del tuo pubblico di destinazione. Con questi dati sono possibili campagne di marketing più precise e di successo.
# 4. Servizio Clienti
L'uso dell'analisi consente di migliorare l'assistenza clienti consentendo l'identificazione delle aree in cui i consumatori incontrano difficoltà o richiedono assistenza. Queste informazioni possono essere utilizzate nella creazione di materiali di formazione e nel miglioramento di alternative per il self-service.
Pro e contro dell'analisi dei dati nel marketing
L'analisi dei dati sta diventando sempre più importante nel panorama economico odierno. Ti darò alcuni esempi del perché.
PROS
#1.Una migliore strategia di marketing
L'analisi dei dati ti offre uno sguardo neutrale sui tuoi sforzi di marketing. Ciò ti consentirà di fare scelte più informate piuttosto che fare affidamento su congetture. L'applicazione dell'analisi sia prima che dopo aver preso una decisione può aiutarti a ottenere risultati ottimali. Ciò ti aiuterà a monitorare i risultati delle tue campagne e ad apportare le modifiche necessarie.
#2. Risparmia tempo e denaro
L'analisi dei dati consente di determinare quali metodi di marketing sono più produttivi nella creazione di risultati e di scegliere tali strategie di conseguenza. Questo non solo ti aiuta a risparmiare tempo e denaro su iniziative future, ma ti assicura anche che non vengano spesi soldi per attività che non danno risultati.
#3. Impatti su altre aree
L'applicazione dell'analisi di marketing potrebbe avere un effetto su altri campi. Ad esempio, può aumentare considerevolmente il riconoscimento del tuo marchio, nonché la qualità dei tuoi contenuti, l'ottimizzazione dei tuoi canali e la tua comprensione dei tuoi clienti.
CONS
Per molte aziende può essere difficile stabilire un processo di analisi che misuri e tenga traccia in modo affidabile di KPI importanti. Lo sviluppo di un metodo analitico affidabile presenta una vasta gamma di difficoltà. Ecco alcuni dei principali ostacoli che dovremo superare.
#1. I dati di marketing sono sia vasti che vari
L'ambiente di marketing di oggi è vasto e intricato. La maggior parte della distribuzione ora avviene online e le informazioni generate dalle campagne vengono lette su un'ampia varietà di piattaforme. Sebbene questa ricchezza di informazioni sia utile, spesso comporta un sovraccarico di dati per i reparti marketing.
#2. Mezzi inadeguati
Un'altra difficoltà tipica è che le aziende hanno bisogno di maggiori risorse per utilizzare l'analisi dei dati in modo efficiente. Sarà un obiettivo principale aumentare il numero di membri del personale con competenze di analisi. Molte aziende non dispongono delle risorse da dedicare all'analisi dei dati e ancora meno hanno il tempo da dedicare all'analisi dei dati di marketing.
#3. Istruzione e formazione inadeguate
C'è una mancanza di esperienza nell'uso dell'analisi dei dati in molte società di marketing. L'analisi statistica, la visualizzazione dei dati e le competenze tecniche sono tutte necessarie per un'efficace analisi dei dati di marketing. È fondamentale avere una solida conoscenza del mercato e dei prodotti offerti. Queste capacità sono necessarie per interpretare i dati e trarre conclusioni utili.
In che modo l'analisi dei dati può aiutare la strategia di marketing?
Anche senza una chiara strategia di marketing o un processo di analisi, le aziende possono impegnarsi in attività di marketing. L'analisi potrebbe non far parte dei budget di marketing di startup e piccole imprese. Potrebbero farcela senza? Probabilmente no, perché l'analisi di marketing aiuta a mantenere uniforme il tuo approccio. Senza una procedura di analisi in atto, potresti anche guidare al buio.
Con il giusto approccio di analisi dei dati in atto, puoi vedere come sta andando il tuo marketing ora e capire come migliorarlo. Inoltre, leggi SERVIZIO DI ANALYTICS: Guida al Servizio di Data Analytics
L'analisi ti aiuta anche a vedere quanto sta funzionando la tua strategia in modo da poterla modificare se necessario. Sarai in grado di concentrarti sull'attività da svolgere e migliorare così la produttività.
Come utilizzare l'analisi dei dati nel marketing
Esistono diversi approcci efficaci per incorporare l'analisi dei dati nel marketing che possono essere adattati alle esigenze del cliente o dell'azienda e al settore in cui operano. Alcuni fondamentali per ottenere il massimo dall'analisi dei dati di marketing sono i seguenti:
#1. Pensa ai tuoi sforzi di marketing del passato
Determinare se la tua azienda o il tuo cliente ha utilizzato in precedenza l'analisi dei dati per guidare le decisioni di marketing è un primo passo cruciale. Ecco perché è importante sapere quanto successo hanno avuto le loro campagne di marketing. Grafici e altre rappresentazioni visive dei dati possono rivelare le tendenze delle vendite e l'efficacia delle campagne di marketing.
#2. Esamina la recente traiettoria del mercato
Controllare lo stato di salute del mercato può rivelare dettagli utili sulle persone che desideri raggiungere con i tuoi sforzi di marketing. Ancora più importante, ti consente di vedere se esiste una valida opportunità per i nuovi entranti nel mercato. Un metodo comune per farlo è esaminare la quota di mercato detenuta da prodotti concorrenti.
Studiando i loro concorrenti e osservando i cambiamenti del mercato, puoi aiutare i tuoi clienti a pubblicizzare le loro attività. Per aziende come quelle che producono forniture per ufficio, la pubblicità ai telelavoratori è un'opzione praticabile. Man mano che sempre più aziende adottano politiche di telelavoro, i dipendenti sono alla ricerca di modi comodi per condurre affari da casa.
#3. Monitorare i modelli dei mercati emergenti
A volte, con l'aiuto dell'analisi dei dati, è possibile prevedere movimenti di mercato rivoluzionari. Puoi migliorare i tuoi sforzi di marketing e la soddisfazione del tuo pubblico di destinazione utilizzando le informazioni raccolte dall'analisi dei tuoi dati di marketing. La previsione delle tendenze di marketing, sia a breve che a lungo termine, richiede una comprensione dei fattori che creano l'interesse dei clienti.
#4. Promuovi il cambiamento del marketing utilizzando i dati
È molto più semplice vedere come i gusti dei consumatori cambiano nel tempo se monitori la loro attività attuale con un determinato marchio. Ad esempio, potresti voler includere più contenuti video nella tua strategia di marketing quando vedi che meno persone vedono il materiale scritto del tuo cliente. Le aziende possono spesso mantenere la propria quota di mercato e persino farla crescere adattandosi rapidamente a piccoli cambiamenti nel comportamento dei clienti, il che porta a un aumento delle entrate e all'acquisizione di nuovi clienti.
Schivare dati e analisi
Dodge Construction Network (DCN) è una società di soluzioni tecnologiche che fornisce un set completo di dati, analisi e relazioni che trascendono il settore delle costruzioni commerciali per creare la più potente fonte di informazioni, conoscenze, approfondimenti e connessioni nel campo. Inoltre, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS e Principia sono solo alcune delle soluzioni di settore fornite da questa organizzazione. Queste soluzioni esistono da molto tempo e si sono guadagnate la fiducia del settore delle costruzioni commerciali.
Tutto sommato, queste opzioni aprono prospettive distinte e realizzabili per aziende di tutte le dimensioni, dalle squadre locali ai conglomerati multistatali. Per più di un secolo, Dodge Construction Network ha fornito al settore i dati di cui ha bisogno per continuare a crescere e prosperare.
Ruoli di Dodge Data and Analytics
Per comprendere meglio e capitalizzare le prospettive e le relazioni di progetti critici, assistono le parti interessate del settore delle costruzioni, inclusi produttori e distributori di materiali da costruzione, appaltatori generali, subappaltatori e commercianti specializzati, architetti, professionisti del design e fornitori di servizi di costruzione. Forniamo servizi di ricerca di mercato per aiutare le aziende a formulare piani di espansione sia a breve che a lungo termine, nonché soluzioni di integrazione del flusso di lavoro all'avanguardia per accelerare la fase di pre-costruzione. Articolo correlato: AZIENDE DI ANALISI DEI DATI: Le migliori società di analisi dei dati del 2023
Queste opzioni offrono ai professionisti dell'edilizia i dati di cui hanno bisogno per far crescere le loro attività e rendere più gestibili le complicate esigenze dei progetti di costruzione per le imprese di tutte le dimensioni. Dodge Construction Network è la forza trainante dell'odierna costruzione commerciale grazie al suo secolo di esperienza nel settore.
L'analisi dei dati richiede la codifica?
SÌ. Quando si persegue una laurea in analisi dei dati tramite Internet, la codifica è un must assoluto. Tuttavia, non richiede competenze di programmazione molto avanzate. Tuttavia, è necessario acquisire una conoscenza fondamentale di R e Python. Oltre a questo, una comprensione completa dei linguaggi di interrogazione come SQL è più che richiesta.
Un più fresco può diventare un analista di dati?
SÌ. Al giorno d'oggi, i datori di lavoro cercano persone che abbiano completato corsi di analisi dei dati o campi di addestramento. Un portfolio del tuo lavoro precedente è utile anche quando fai domanda per posizioni di analista di dati entry-level.
Conclusione
Oggi, l'analisi dei dati è uno dei campi di studio più investiti. Entro il 2025, afferma Gartner, l'analisi tradizionale sarà eliminata da metodi più recenti come l'analisi basata sul contesto e l'intelligenza artificiale. Gartner prevede inoltre sviluppi significativi nella governance connessa, nella condivisione dei dati e nella proliferazione di data fabric.
Tuttavia, le aziende devono essere competenti nell'analisi dei dati e nelle sue numerose forme e usi se vogliono realizzare appieno il potenziale di questi strumenti. Anche in un settore competitivo, l'implementazione dell'analisi eseguita correttamente può promuovere il successo dell'azienda e accelerare i risultati.
Domande frequenti
Gli analisti di dati vengono pagati bene?
SÌ. Gli stipendi per gli analisti di dati sono alti. Il Bureau of Labor Statistics (BLS) riferisce che il salario annuo medio negli Stati Uniti è di $ 58,260. Lo stipendio tipico di un analista di dati è molto più alto.
Quante ore lavorano gli analisti di dati?
Gli analisti di dati spesso lavorano tra le 40 e le 60 ore settimanali, dal lunedì al venerdì. Questo programma dipende dalle ore in cui l'azienda è disponibile per le imprese. Di solito comporta giorni feriali lavorativi tra le 9:5 e le 8:6 o le XNUMX:XNUMX e le XNUMX:XNUMX.
L'analisi dei dati è una buona carriera?
SÌ. Gli analisti di dati competenti sono tra gli specialisti più ricercati al mondo. Gli analisti di dati, anche a livello di ingresso, possono aspettarsi retribuzioni e benefici superiori alla media a causa dell'elevata domanda e della scarsa disponibilità di candidati competenti.
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