Phân tích mô tả là bước cuối cùng trong quy trình phân tích đối với doanh nghiệp. Khái niệm tối ưu hóa kinh doanh nằm ở trung tâm của nó. Vì vậy, với bài đăng của chúng tôi về phân tích mô tả đã có sẵn, chúng tôi sẽ đi qua một số công cụ và kỹ thuật tốt nhất có sẵn theo ý của bạn.
Về cơ bản, những kỹ thuật và công cụ này sẽ giúp các chủ doanh nghiệp cũng như các nhà chiến lược đưa ra quyết định tốt hơn khi mạo hiểm vào phân tích mô tả.
Vì vậy, hãy bắt đầu ngay với một số công cụ phân tích mô tả tốt nhất theo hàng tấn bài đánh giá trên mạng.
Công cụ phân tích mô tả
Sau đây là những công cụ bạn nên chú ý ở một số mức độ khi bạn mở rộng quy mô của thế giới phân tích quy định.
# 1. Cải thiện
Improvado là một giải pháp phân tích dữ liệu cho các bộ phận tiếp thị kinh doanh. Nó cho phép họ lấy tất cả dữ liệu của mình ở một nơi và trong thời gian thực thông qua các báo cáo và trang tổng quan tự động.
Phần lớn, dữ liệu được lấy từ nhiều hệ thống tiếp thị khác nhau, bao gồm Google Analytics, CRM, nền tảng email, Facebook và các hệ thống khác. Thông tin này sau đó được “chuyển” vào bất kỳ kho dữ liệu và nền tảng trực quan nào mà bạn thích.
Ai được hưởng lợi từ Improvado?
Improvado rất phù hợp cho phân tích và tiếp thị, cũng như các chủ doanh nghiệp yêu cầu giải pháp thu thập dữ liệu từ tất cả các nền tảng tiếp thị của họ vào một vị trí. Đây là một trong những công cụ phân tích mô tả phổ biến nhất. Điều này là do, theo các đánh giá, nó đã tiết kiệm cho các doanh nghiệp hàng triệu đô la và hàng trăm giờ làm việc báo cáo thủ công.
Hơn nữa, các tích hợp của nền tảng đi sâu xuống cấp quảng cáo và từ khóa, trích xuất dữ liệu toàn diện. Bạn thậm chí có thể xem các quảng cáo từ trang tổng quan, giúp bạn có cái nhìn tổng quan đầy đủ về thống kê của mình. Cải thiện là một giải pháp đơn giản, dễ hiểu và dễ sử dụng giúp loại bỏ nhu cầu hỗ trợ của nhà phát triển khi cài đặt hoặc điều chỉnh
Đọc thêm: Phân tích mô tả: Định nghĩa, Ví dụ trong thế giới thực, Cách hoạt động
Tích hợp
Cải thiện tính năng của hơn 150 tích hợp khác nhau. Họ sẽ tạo các tích hợp tùy chỉnh cho bất kỳ nguồn dữ liệu nào bạn chỉ định.
# 2. Alteryx
Alteryx là một trong số ít các công cụ phân tích mô tả kết hợp việc trộn và phân tích dữ liệu vào một công cụ duy nhất. Với một vài cú nhấp chuột, nền tảng tạo ra phân tích có thể triển khai, sử dụng quy trình có thể lặp lại. Sau đó, nó chia sẻ các phân tích đã tạo để cung cấp thông tin chi tiết hơn về dữ liệu.
Phần lớn, giải pháp này lý tưởng cho cả nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu vì nó cho phép họ tích hợp và khôi phục dữ liệu từ các ứng dụng đám mây, bảng tính, kho dữ liệu và các nguồn khác một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Hơn nữa, mà không cần phải viết bất kỳ mã bổ sung nào, nền tảng tích hợp dữ liệu và sau đó thực hiện phân tích thống kê, mô tả. Điều này cung cấp phân tích có thể mở rộng, cuối cùng sẽ đóng góp vào thành công của doanh nghiệp của bạn.
# 3. Công cụ khai thác nhanh
RapidMiner cung cấp cho các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu mở và toàn diện. Về cơ bản, người dùng tạo, duy trì và cung cấp các phân tích dự đoán bằng cách sử dụng công cụ tập trung này, có giao diện đồ họa tinh vi và mạnh mẽ. Giải pháp này cũng hỗ trợ viết kịch bản bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.
Ngoài ra, RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu dành cho các nhóm phân tích nhằm thống nhất toàn bộ vòng đời của khoa học dữ liệu, từ việc chuẩn bị dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy và các mô hình từ phân tích mô tả.
Trong khi đó, kết nối dữ liệu được xây dựng trước, các thành phần quy trình làm việc và học máy đều được đưa vào giao diện trực quan của nền tảng.
Định giá cho RapidMiner
RapidMiner Studio được định giá mỗi năm và yêu cầu cam kết ba năm. Một phiên bản miễn phí với các khả năng hạn chế cũng có sẵn từ công ty.
# 4. Sisense
Sisense giúp khách hàng dễ dàng biến dữ liệu của họ thành các báo cáo tương tác trực quan hấp dẫn. Các tính năng trực quan hóa của công cụ bao gồm giao diện người dùng cơ bản kéo và thả giúp việc xây dựng biểu đồ và hình ảnh phức tạp hơn, cũng như các hình ảnh trực quan tương tác trở nên đơn giản hơn.
Ai được hưởng lợi từ Sisense?
Sisense là một sự phù hợp tuyệt vời cho các nhóm phân tích đang tìm kiếm một cái nhìn toàn diện về dữ liệu của họ với sự hỗ trợ tối thiểu về CNTT. Công cụ phân tích mô tả cung cấp thông tin hữu ích dẫn đến các quyết định dựa trên dữ liệu. Hơn nữa, người dùng cũng có thể kết nối trực tiếp với các ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu có liên quan, kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
Đọc thêm: Công cụ PLM: Danh sách các công cụ quản lý sản phẩm hàng đầu năm 2023
Tích hợp và định giá Sisense
Sisense tính phí theo từng trường hợp cụ thể. Do đó, để được báo giá, bạn cần liên hệ với công ty.
Hơn nữa, hơn 100 cổng dữ liệu có sẵn trong Sisense. Bạn có thể xem qua một danh sách đầy đủ trình kết nối trên trang web chính thức của họ.
# 5. sinh
Birst là giải pháp phân tích dự đoán và trí tuệ kinh doanh dựa trên web kết hợp thông tin chi tiết từ các nhóm khác nhau, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tự động hóa toàn bộ quy trình BI.
Về cơ bản, mọi người dùng đều được kết nối với một mạng phân tích được chia sẻ có thể dễ dàng truy cập và mở rộng, nhờ vào kiến trúc độc đáo của nền tảng.
Ai được lợi từ Birst?
Mạng lưới phân tích được chia sẻ của công cụ cho phép người dùng doanh nghiệp nhanh nhẹn hơn trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát CNTT. Phần lớn, Birst tập trung vào một trong những vấn đề khó khăn nhất trong phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm việc xây dựng lòng tin vào dữ liệu từ một số nguồn trong một tổ chức.
Định giá và tích hợp
Công cụ của Birst có sẵn để dùng thử miễn phí. Tuy nhiên, bạn sẽ cần phải liên hệ với công ty để biết thông tin về giá cả.
Trong khi đó, trên trang web của họ, Birst không công bố danh sách tích hợp dữ liệu. Vì vậy, để có được thông tin đó, bạn có thể phải nói chuyện với đại diện chăm sóc khách hàng.
# 6. con dao
Knime là một ứng dụng thông minh kinh doanh (BI) để tích hợp, báo cáo và phân tích dữ liệu. Nó có một giao diện trực quan với các nút cho nhiều tác vụ khác nhau. Điều này bao gồm từ trích xuất dữ liệu đến trình bày dữ liệu. Các mô hình thống kê là trọng tâm chính của nền tảng.
Hơn nữa, nền tảng phân tích chủ yếu dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nó bao gồm các chức năng thống kê, máy học phức tạp và các thuật toán dự đoán, kiểm soát quy trình làm việc và các tính năng khác.
Ngoài ra, Knime có thể được sử dụng với nhiều công cụ khoa học dữ liệu, bao gồm Python, R, Hadoop và H2O, ...
Định giá và Tích hợp
Knime là một nền tảng phần mềm mã nguồn mở và miễn phí. Nói cách khác, bạn không cần phải trả bất kỳ khoản phí nào để truy cập công cụ.
Trong khi đó, nền tảng của Knime có một loạt các tích hợp. Bạn có thể xem tất cả các tích hợp đó trên Trang web chính thức.
Đọc thêm: Công cụ OKR miễn phí: Hơn 55 công cụ OKR miễn phí tốt nhất năm 2023
# 7. Tài năng
Talend là một nền tảng dữ liệu và tiếp thị nổi tiếng về tính linh hoạt của nó. Phần lớn, nó có thể giao tiếp với một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây nổi tiếng nhất, bao gồm Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud.
Talend hợp tác với các nhà lãnh đạo trong ngành trên nhiều lĩnh vực để phát triển phần mềm tiên tiến để truy cập dữ liệu lớn, tích hợp dữ liệu và làm giàu dữ liệu. Phần mềm này cũng bao gồm một số công cụ quản lý và tích hợp dữ liệu tốt nhất trên thị trường theo đánh giá từ Reddit.
Định giá và tích hợp
Talend cung cấp nhiều lựa chọn về giá, bao gồm cả mô hình mã nguồn mở miễn phí dành cho khách hàng trên toàn thế giới. Dịch vụ có thể được lưu trữ cục bộ hoặc trên đám mây.
Trong khi đó, Talend có hơn một trăm kết nối dữ liệu. Tất cả Talend's tích hợp có thể được tìm thấy ở đây.
#số 8. AIMMS
Nền tảng AIMMS Prescriptive Analytics sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa toán học và mô hình hóa dữ liệu để cung cấp các kết quả có thể định lượng được. Do đó, điều này mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Tính linh hoạt và mạnh mẽ của phần mềm cho phép nó hoạt động với nhiều nhà chiến lược kinh doanh để giúp giải quyết thực tế mọi vấn đề.
Hơn nữa, AIMMS cung cấp một câu trả lời an toàn, thích ứng và nhanh chóng cho hầu hết mọi vấn đề kinh doanh. Sau đó, bảng điều khiển tương tác cung cấp số liệu thống kê và hỗ trợ quyết định cho toàn bộ tổ chức, cho phép đạt được kết quả tốt hơn.
Ngoài ra, tính đơn giản kéo và thả và các lựa chọn trực quan trong giải pháp phân tích mô tả này giúp việc thiết kế các mô hình phân tích trở nên đơn giản. Và sau đó, ngôn ngữ độc quyền giúp việc xây dựng các giải pháp trở nên đơn giản mà không cần phải bận tâm về lập trình.
Định giá và tích hợp
Sản phẩm Trang web AIMMS không cung cấp thông tin giá cả. Nó cũng không xuất bản danh sách các tích hợp trên trang web của mình.
# 9. Người nhìn
Looker là một nền tảng dựa trên web với ngôn ngữ lập mô hình độc quyền. Ứng dụng chạy hoàn toàn trong cơ sở dữ liệu và sử dụng cơ sở dữ liệu phân tích mới nhất và nhanh nhất để đưa ra các phán quyết theo thời gian thực. Nói một cách dễ hiểu, điều này giúp người dùng rất đơn giản trong việc chọn, xây dựng và định cấu hình một loạt các hình ảnh trực quan tương tác bằng cách cung cấp một số lượng lớn đồ thị, biểu đồ và đồ thị.
Hơn nữa, đối với các nhóm ở gần như tất cả các bộ phận kinh doanh, nền tảng này cung cấp một BI hữu ích và công cụ phân tích quy định. Looker đặc biệt hữu ích cho các công ty mong muốn một ứng dụng đơn giản nhưng cung cấp nhiều thông tin ở định dạng trực quan.
Định giá và Tích hợp
Giá cả được xác định bởi nhu cầu kinh doanh cụ thể của bạn. Vì vậy, bạn sẽ cần liên hệ với công ty để được báo giá.
Trong khi đó, Looker hoạt động với hơn 50 nguồn dữ liệu khác nhau.
# 10. Cảnh vật trên sân khấu
Tableau là một nền tảng kinh doanh thông minh hỗ trợ các công ty biến dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích. Nền tảng thân thiện với người dùng giúp dễ dàng kết nối với dữ liệu được lưu trữ hầu như ở bất kỳ đâu và ở hầu hết mọi định dạng. Về cơ bản, người dùng có thể tạo bảng điều khiển tương tác với phân tích hình ảnh nâng cao bằng cách sử dụng khả năng kéo và thả của Tableau.
Ngoài ra, Tableau có thể được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu, hoặc thực sự là bất kỳ ai, để có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị. Nền tảng này là một cách rất tiện dụng cho các doanh nghiệp có nhiều khách hàng để theo dõi tiến trình của họ. Và quan trọng hơn, nó không yêu cầu bất kỳ kiến thức mã hóa nào để sử dụng.
Tiếp tục, bạn có các tùy chọn cài đặt phần mềm tại chỗ hoặc lưu trữ đám mây công cụ phân tích dữ liệu trên máy chủ của Tableau.
Trong khi đó, phần mềm thứ hai có thể là sự lựa chọn tuyệt vời cho các doanh nghiệp không muốn cài đặt thêm phần mềm tại chỗ.
GIÁ CẢ
Tableau có hai lựa chọn định giá cho sản phẩm của mình; một để cài đặt tại chỗ và một để lưu trữ Tableau.
Tích hợp
Tableau cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu.
Kỹ thuật phân tích mô tả
Trước khi chúng ta xem xét các kỹ thuật phân tích mô tả khác nhau, điều quan trọng là phải nắm được tầm quan trọng của mô hình quyết định phân tích. Các thành phần liên quan đến việc đưa ra quyết định được thể hiện bằng mô hình:
- Các quyết định cuối cùng: Về cơ bản, bạn cần hỏi một số câu hỏi như; Chúng ta cần đưa ra quyết định nào, và chúng ta có những lựa chọn nào? Bạn có những lựa chọn nào khác nếu bạn không muốn đưa ra quyết định?
- Thông tin quan trọng để đưa ra quyết định: Những câu hỏi như - Chúng ta có sở hữu kiến thức sẽ giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt nhất có thể không? Chẳng hạn, đại diện của trung tâm cuộc gọi, người ra quyết định, có quyền truy cập vào hồ sơ của khách hàng không? —Cần câu trả lời chính xác.
- Mục tiêu của Quyết định: Finnally, bạn cần câu trả lời cho những câu hỏi như — Chúng tôi muốn thấy điều gì xảy ra sau quyết định này? Ví dụ, quyết định có thể giúp chúng tôi tăng doanh số bán hàng trong quý hiện tại không? —Vào thời điểm này.
Tiếp theo, các kỹ thuật phân tích mô tả khác nhau. Đối với người mới bắt đầu, tối ưu hóa, lý thuyết trò chơi, mô phỏng, cách tiếp cận phân tích quyết định và hệ thống điều khiển chỉ là một vài ví dụ. Tuy nhiên, người ta phát hiện ra rằng hầu hết các tổ chức áp dụng hai loại sau:
# 1. Các quy tắc dự đoán của Analytics Plus
Một mô hình quyết định phân tích là phổ biến trong tất cả các kỹ thuật phân tích quy định. Nói một cách khác, chúng chứa cả ba yếu tố giúp đưa ra quyết định.
Mặt khác, phương pháp luận 'Quy tắc phân tích dự đoán cộng với' đơn giản hơn. Không cần kiểm tra tất cả các kết quả có thể xảy ra, nó kết hợp các dự đoán với các quy tắc và giả định do doanh nghiệp xác định. Do đó, không phải lúc nào nó cũng có thể đề xuất cách hành động tối ưu. Kỹ thuật này thường có ích khi đưa ra các quyết định hoạt động.
Hãy xem xét kịch bản này; (Đưa ra đề nghị cho khách hàng là điểm hành động????
Đối với mỗi ưu đãi, một mô hình dự đoán có thể được thiết kế để xác định ưu đãi tối ưu có thể được trình bày cho khách hàng. Điều này sẽ xác định khả năng mỗi khách hàng sẽ phản hồi phiếu mua hàng. Vì vậy, phù hợp với một quy tắc, mọi người tiêu dùng đều có thể được đưa ra đề xuất với phản ứng của khách hàng cao nhất.
Kỹ thuật này mang tính quy định do các quy tắc do doanh nghiệp xác định. Tuy nhiên, do việc sử dụng dữ liệu và phân tích, nó là phân tích theo quy định. Các quy tắc trở nên thông minh hơn và phân tích trở nên khả thi nhờ sự kết hợp này.
# 2. Tối ưu hóa
Cách tiếp cận 'tối ưu hóa' là kỹ thuật phân tích theo quy định thứ hai. Điều này thường được sử dụng để đưa ra các quyết định chiến lược và chiến thuật. Tuy nhiên, nó cũng có thể là một công cụ để đưa ra các quyết định hoạt động.
Nó sử dụng một mô hình quyết định phân tích để tính toán tất cả các kết quả có thể xảy ra cho mỗi lựa chọn. Nó đánh giá thêm mức độ thỏa hiệp giữa một số mục tiêu. Nói cách khác, trong các tình huống có mức độ không chắc chắn khác nhau, nó đánh giá việc sử dụng tốt nhất thời gian và nguồn lực hạn chế.
Tuy nhiên, có một vấn đề với cách tiếp cận tối ưu hóa và nó được chia thành ba thành phần chính:
- Mục tiêu: Số liệu cần được tối ưu hóa được gọi là mục tiêu. Ví dụ: tối đa hóa thu nhập cho năm tài chính hiện tại có thể là một mục tiêu.
- Quyết định: Đây là những lựa chọn phải được thực hiện để đạt được mục tiêu / mục tiêu. Ví dụ, có thể đưa ra quyết định về số lượng đầu tư tài chính.
- Những ràng buộc: Đây là những hạn chế hoặc hạn chế có thể ảnh hưởng đến một quyết định. Ví dụ, số lượng ngân sách có thể giới hạn phạm vi bao phủ của một quyết định.
Hãy xem xét hình minh họa được sử dụng để chứng minh kỹ thuật đầu tiên. Dựa trên quan điểm hành động (đưa ra đề nghị cho người tiêu dùng), mô hình quyết định phân tích sẽ đưa ra tất cả các lựa chọn tiềm năng (ví dụ: gửi đề nghị A cho khách hàng qua email ngay hôm nay) và kết quả (ví dụ: xác suất phản hồi). Vì vậy, để tìm ra điểm hành động tốt nhất, người dùng có thể so sánh một kết hợp (điểm hành động, tùy chọn và kết quả dự kiến) với tất cả các kết hợp khác.
Do đó, khi độ phức tạp tăng lên (nhiều điểm hành động và kết quả hơn), nhu cầu về các thuật toán nâng cao có thể tính toán hiệu quả cũng theo đó mà tăng lên. Trong khi đó, nhu cầu này đã được đáp ứng nhờ những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực thuật toán tối ưu hóa.
Ví dụ trong thế giới thực về tối ưu hóa trong ngành bán lẻ:
- Tối ưu hóa các Chương trình Khuyến mại: Doanh nghiệp có thể chọn chạy chiến dịch nào và sản phẩm nào, có tính đến các yếu tố như ngân sách, kênh, khoảng không quảng cáo và tài nguyên.
- Tối ưu hóa lựa chọn sản phẩm: Để tạo ra nhiều giá trị nhất, doanh nghiệp có thể xác định tỷ lệ tối ưu của các sản phẩm cao cấp, trung bình và chi phí thấp. Về cơ bản, chi phí sản phẩm, nhu cầu và các tác động thay thế đều được đưa vào mô hình.
- Tối ưu hóa bố cục: Để thúc đẩy doanh số bán hàng, một số nhà bán lẻ sử dụng phương pháp chỉ định để xác định cách bố trí cửa hàng lý tưởng.
- Tối ưu hóa giá cả: Bởi vì phương pháp quy định hỗ trợ các tổ chức xác định và hiểu các mẫu cũng như thông tin chi tiết, nên các quyết định về giá có thể được đưa ra một cách tự tin.
Công cụ phân tích theo quy định là gì?
Phân tích đề xuất là một phương pháp thống kê sử dụng dữ liệu để tìm ra cách tốt nhất để tiến về phía trước hoặc hành động tốt nhất để thực hiện trong một tình huống nhất định. Cả phân tích mô tả và dự đoán đều được sử dụng trong phân tích theo quy định, nhưng trọng tâm là thông tin chi tiết có thể hành động thay vì giám sát dữ liệu.
Kỹ thuật phân tích theo quy định là gì?
Phân tích theo quy định sử dụng kết hợp các phương pháp và công cụ, chẳng hạn như quy tắc kinh doanh, thuật toán, máy học (ML) và quy trình lập mô hình tính toán. Các phương pháp này được sử dụng trên nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu lịch sử và giao dịch, nguồn cấp dữ liệu thời gian thực và “dữ liệu lớn”.
Đó là một ví dụ về công cụ phân tích theo quy định?
Tự động hóa email là một ví dụ rõ ràng về việc sử dụng phân tích theo quy định. Các nhà tiếp thị sử dụng tự động hóa email để phân loại khách hàng tiềm năng thành các nhóm dựa trên mục tiêu, suy nghĩ và kế hoạch của họ, sau đó gửi email cho họ dựa trên các nhóm đó.
Netflix sử dụng phân tích theo quy định như thế nào?
Prescriptive Analytics tập trung vào hiện tại bằng cách tính đến các biến số khác nhau sẽ ảnh hưởng đến tương lai. Nó giúp Netflix hiểu được các khía cạnh ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng. Chiến lược này sau đó được sử dụng để đưa ra quyết định kịp thời.
