ビジネス分析は、大量のデータのパターンと傾向を発見することにより、組織がより良い意思決定を行い、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 記述的分析は最も基本的であり、e広く使用されているタイプの分析。 これは、ビジネスレポートとダッシュボードに表示されるKPIと測定値を設計するときに役立ちます。 記述的分析は、現在および過去のデータの傾向を要約および特定することに焦点を当てています。 これは最終的に、企業が過去の出来事や出来事を理解するのに役立ちます。 ただし、その理由を説明したり、将来何が起こるかを予測したりすることはありません。 これらに照らして、「記述的分析」という用語について知っておくべきことを、その例から最良の結果を確実にするために実行する必要のある手順まで、すべて説明します。
定義
記述的分析は、企業の傾向をよりよく理解するための過去のデータの評価です。 また、さまざまな履歴データを効果的に利用して比較を行うことも含まれます。 前年比の価格調整、月々の売上高の伸び、ユーザー数、加入者あたりの総収益など、最も頻繁に報告される財務データはすべて、記述的な分析製品です。 これらの指標はすべて、特定の期間に企業で何が起こったかを示しています。
記述分析を理解する
記述的分析は生データを取得し、それを解析して、マネージャー、投資家、およびその他の利害関係者が有用で理解しやすいと感じる結果を作成します。 1万ドルの売り上げを示すレポートは素晴らしいように見えるかもしれませんが、文脈が欠けています。 この数字が前月比で20％の低下を示している場合、これは警告の原因です。 利益が前年比で40％である場合、それは何かが販売計画でうまく機能していることを示しています。 ただし、会社の販売の成功を明確に把握するには、意図した成長を含む全体像を確認する必要があります。
記述的分析では、さまざまなデータを利用して、企業で何が起こったか、そしてそれが以前とどのように比較されているかを正確に把握します。 これらのパフォーマンス測定は、長所と短所の領域を特定するためのツールになる可能性があります。 これは、マネージャーがより良い管理戦略を開発するのに役立ちます。
データ集約とデータマイニングは、記述的分析のためにデータを収集するXNUMXつの基本的な方法です。 データを分析する前に、まずデータを取得してから、使用可能な情報に処理する必要があります。 そうして初めて、会社の責任者はデータを使用して、会社がどこに立っているかをよりよく理解することができます。
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記述分析から何を推測できますか？
記述的分析は、ビジネスの成功と失敗に関する重要なデータも提供します。 これにより、企業は時間の経過とともに進捗状況を追跡し、その結果を競合他社の結果と比較することができます。 さらに、それは基本的に次のことをあなたに教えます。
- リアルタイムの業績の追跡。 企業は、個人、グループ、および会社全体の主要な指標を追跡できます。 たとえば、記述的分析では、アカウント担当者ごとの売上、製品ラインごとの売上、または会社の全体的な売上収益を経時的に測定できます。
- 企業は、さまざまな期間の指標を比較することで、成功を監視できます。 たとえば、企業は四半期ごとの収益の伸びをパーセンテージで計算し、過去の傾向をグラフに表示して売上の伸びを評価できます。
- ビジネスマンは、記述的分析を使用して、従業員あたりの収益や収益の割合としての経費などの指標を使用して、さまざまなビジネスセグメントのパフォーマンスを分析できます。 また、結果を業界平均や他の企業から公開されているデータと比較することもできます。
記述分析はどのように使用されますか？
企業は、業務の多くの領域で記述的分析を利用して、自社の業績を評価し、目標を達成するために順調に進んでいるかどうかを評価します。 マーケティングチームは、記述的分析を利用して、コンバージョン率やソーシャルメディアフォロワーなどの指標を評価し、キャンペーンのパフォーマンスを追跡します。 製造会社は、生産ラインのスループットやダウンタイムなどを追跡します。
個人がこのタイプの分析を使用する他の方法には、次のものがあります。
＃1。 レポート：
記述的分析は、会社の財務諸表にある主要な財務指標を生成します。 また、業績の特定の側面を強調するために、他の一般的なレポートでも役立ちます。
＃2。 視覚化：
グラフやその他のグラフィック表現を使用して指標を表示すると、より多くのユーザーにその重要性を説明するのに役立つ場合があります。
＃3。 ダッシュボード：
エグゼクティブ、マネージャー、およびその他のスタッフは、ダッシュボードを利用して進捗状況を追跡し、日常のタスクを管理できます。 ダッシュボードは、企業が個々のニーズに合わせてパーソナライズできる主要業績評価指標（KPI）およびその他の関連データの選択を提供します。 個人が情報をより迅速に消化できるように、チャートやその他の視覚化として提供されることがよくあります。
記述的分析の例
以下は、財務から生産、販売に至るまで、職場での記述的分析の例です。
- 収益と費用のレポート、キャッシュフロー、売掛金と支払勘定、在庫と生産。
- ビジネスKPIの財務およびその他のメトリックは、記述的分析の基本的な例です。 これらには、株価収益率、流動比率、投資資本利益率などの測定値が含まれ、企業の健全性と価値を評価するために使用されます。
- 記述的分析は、フォロワーの成長、エンゲージメント率、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームに関連する収入などの指標を生成し、ソーシャルメディアプロジェクトの収益を見積もるのに役立ちます。
- また、ネットプロモータースコアなど、内部および外部の調査結果の要約を作成します。
XNUMXつのステップでの記述分析
記述的分析は通常、生成するメトリックを特定することから始まり、必要な形式でそれらを提示することで終わります。 独自の記述的分析を作成するためのプロセスは次のとおりです。
＃1。 生成するメトリックを特定します。
これらは、会社または各グループの主なビジネス目標を反映している必要があります。 たとえば、成長志向の企業は、四半期ごとの収益の増加を追跡し、売掛金グループは、顧客からお金を集めるのにかかる時間を反映する未払いの日数やその他の指標を追跡する場合があります。
＃2。 最も重要な情報を特定します。
必要な統計を生成するために必要なデータを見つけます。 一部の企業では、データが複数のプログラムやファイルに分散している場合があります。 一方、ERPシステムを採用している企業は、データベースに必要な情報のすべてではないにしても、すでに大部分を持っている可能性があります。 一部のKPIには、業界ベンチマークデータベース、eコマースWebサイト、ソーシャルメディアプラットフォームなどの外部データソースが必要になる場合があります。
#3。 データの抽出と準備：
データが多数のソースからのものである場合、分析用のデータの抽出、マージ、および準備には時間がかかりますが、正確性を確保するために必要な手順です。 このプロセスには、さまざまなソースからのデータの不整合や不正確さを取り除くためのデータクレンジング、および分析ツールで使用できる形式へのデータ変換が含まれる場合があります。 データモデリングは、企業データの準備、整理、整理を支援するために高度なデータ分析で使用される手順です。 これは、情報システムでデータを定義およびフォーマットするためのフレームワークです。
＃4。 データの分析：
記述的分析は、スプレッドシートに至るまで、さまざまなテクノロジーを使用して適用できます。 ビジネスインテリジェンス（BI）ソフトウェアへ。 記述分析では、基本的な数学演算をXNUMXつ以上の変数に適用するのが一般的です。 たとえば、販売マネージャーは、販売あたりの平均収益または新規クライアントからの月間収益を追跡したい場合があります。 金融 売上総利益率などの対策、 売上高に対する粗利益の比率であるこれは、経営幹部や財務専門家によって監視される場合があります。
#5。 現在のデータ:
最後に、利害関係者がデータを理解しやすくするために、円グラフ、棒グラフ、線グラフなどの魅力的な視覚的表現でデータを提示する必要があります。 ただし、金融の専門家などの特定の人々は、データを数値と表で表示することを好む場合があります。
決定的に
記述的分析は、重要なデータをわかりやすく提示します。 したがって、それは常に必要になります。 ただし、次のような分析の新しいドメイン 予測分析と処方分析は、より注目を集めています.
これらの種類の分析は、記述的分析を他のソースからの追加データと組み合わせて、予想される短期的な結果を推定します。 データを提供するだけではありません。 また、意思決定を支援し、不利な結果を最小限に抑えながら、肯定的な結果を最大化するための戦略を提供します。
しかし、文明はまだすべての大企業が有益で先見の明のあるコンピューターによって運営される立場にありません。 人々は今でも、10、20、30年前に使用されたのと同じタイプの記述的分析に依存して、先月と比較して売上が増加したか減少したかなど、世界中のオフィスや会議室での意思決定の大部分を行っています。時間通りに市場に出すために、そして会社は先月の数に基づいて十分な供給を持っていますか？
記述的分析の例は何ですか?
以下は、財務から生産、販売に至るまで、職場での記述的分析の例です。
- 収支報告書、キャッシュフロー、売掛金と買掛金、在庫と生産
記述的分析は何に使用されますか?
記述的分析は、ビジネスの成功と失敗に関する重要なデータも提供します。 これにより、企業は時間の経過とともに進捗状況を追跡し、その結果を競合他社の結果と比較することができます。
記述的分析と予測的分析の違いは何ですか?
記述的分析は、「何が起こったのか」という質問に答えます。 企業の運営に関して、診断分析は「なぜそれが起こったのか」という質問に答えます。 予測分析は、「将来何が起こる可能性があるか」という質問に答えます。
7つの分析方法とは?
データ分析に最も役立つ 7 つの方法とテクニック
- 回帰分析。
- モンテカルロ シミュレーション。
- 因子分析。
- コホート分析。
- クラスター分析の活用
- 時系列の分析
- 感情分析
3つの記述方法とは?
記述的調査では、データを収集する主な方法が XNUMX つあります。
- 観察方法
- ケーススタディ方法
- 調査研究方法。
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