Một số doanh nghiệp thành công nhất trên toàn cầu là những doanh nghiệp không ngừng biến việc học hỏi và thích nghi trở thành một thói quen. Bất kể lĩnh vực hoạt động nào, điều quan trọng là phải luôn hiểu và phân tích những gì đã xảy ra trong quá khứ, những gì đang xảy ra hiện tại và những gì có thể xảy ra trong tương lai. Nhưng câu hỏi lớn là, các doanh nghiệp làm như thế nào để giải quyết vấn đề này? Chà, câu trả lời bắt đầu và kết thúc với việc hiểu đơn giản là các loại phân tích dữ liệu khác nhau.
Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, đã có một sự thay đổi ngoài các loại phân tích thông thường mà chúng ta quen thuộc. Thời đại đang thay đổi cùng với rất nhiều quy trình, bao gồm cả phân tích dữ liệu / kinh doanh. Và như chúng ta đã biết từ khoa học, kế hoạch luôn là chuyển từ cái đã biết sang cái chưa biết. Nhưng đó là điều tôi sẽ tiết lộ ở cuối bài viết này.
Trong khi chờ đợi, hãy bắt đầu với những điều cơ bản…
Giới thiệu chung
Hầu hết các doanh nghiệp thu thập dữ liệu một cách thường xuyên, nhưng dữ liệu này vô nghĩa ở dạng thô. Điều quan trọng là bạn làm gì với thông tin. Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu thô để phát hiện ra các mẫu, xu hướng và thông tin chi tiết có thể cung cấp thông tin có giá trị về một lĩnh vực kinh doanh nhất định. Sau đó, những thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu này sẽ được tận dụng để đưa ra các quyết định khôn ngoan.
Tuy nhiên, loại thông tin chi tiết mà bạn có thể thu được từ dữ liệu của mình được xác định bởi loại phân tích bạn đặt thành chuyển động. Và để xác nhận sakes, có bốn loại phân tích; mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn.
Vì vậy, nếu bạn đã sẵn sàng để hiểu cách hoạt động của các loại phân tích khác nhau và tại sao chúng là một công cụ rất hữu ích trong tăng trưởng kinh doanh, thì tôi khuyên bạn nên dán mắt vào thiết bị của mình lâu hơn một chút.
Trong khi đó, nếu bạn đang tìm kiếm một loại phân tích cụ thể, hãy sử dụng menu có thể nhấp ở trên để đến phần thích hợp.
Đọc thêm: 7 thủ thuật tăng trưởng kinh doanh cho năm 2021 [có hướng dẫn]
Các loại phân tích khác nhau là gì
Sau đây là các loại phân tích khác nhau cũng bao gồm quá trình phân tích dữ liệu và kinh doanh.
# 1. Phân tích mô tả (Điều gì đã xảy ra?)
Mục tiêu của phân tích mô tả, như tên của nó, chỉ đơn giản là báo cáo những gì đã xảy ra trong quá khứ. Nó không cố gắng giải thích tại sao điều gì đó xảy ra hoặc cố gắng xây dựng các liên kết nguyên nhân và kết quả. Mục đích chính là trình bày một ảnh chụp nhanh dễ hiểu.
Google Analytics là một ví dụ tuyệt vời về phân tích mô tả đang hoạt động. Nó cung cấp cho bạn một bản tóm tắt nhanh về những gì đang diễn ra với trang web của bạn. Ví dụ: bạn đã có bao nhiêu khách truy cập trong một khoảng thời gian cụ thể hoặc họ đến từ đâu. Tương tự, các hệ thống như HubSpot sẽ cho bạn biết có bao nhiêu cá nhân đã mở một email cụ thể hoặc tham gia vào một chiến dịch.
Nhưng sau đó, có hai kỹ thuật cơ bản phát huy tác dụng trong phân tích mô tả; tổng hợp dữ liệu và khai thác dữ liệu. Quá trình thu thập và trình bày dữ liệu ở dạng tóm tắt được gọi là tổng hợp dữ liệu.
(Giả sử rằng một công ty thương mại điện tử thu thập nhiều thông tin khác nhau về khách hàng và khách truy cập vào trang web của họ. Dữ liệu tổng hợp, còn được gọi là dữ liệu tóm tắt, sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về tập dữ liệu lớn hơn. Điều này bao gồm độ tuổi khách hàng trung bình hoặc số lần mua hàng trung bình được thực hiện).
Mặt khác, quá trình tìm kiếm các mẫu, mối tương quan và điểm bất thường trong các tập dữ liệu khổng lồ để dự báo kết quả được gọi là khai thác dữ liệu. Nói một cách đơn giản, đây là khi nhà phân tích xem xét dữ liệu để xem có bất kỳ mẫu hoặc xu hướng nào không. Mô tả trực quan về dữ liệu, chẳng hạn như biểu đồ thanh hoặc biểu đồ hình tròn, là kết quả của phân tích mô tả.
Kết quả là, phân tích mô tả cô đọng lượng dữ liệu khổng lồ thành một bản tóm tắt cơ bản, rõ ràng về những gì đã xảy ra. Như chúng ta sẽ thấy ở phần sau, đây thường là điểm khởi đầu để phân tích sâu hơn.
# 2. Phân tích chẩn đoán (Tại sao điều đó xảy ra?)
Đây là loại phân tích cố gắng tìm ra lý do tại sao điều gì đó xảy ra bằng cách tìm hiểu sâu hơn. Mục tiêu chính của phân tích chẩn đoán là tìm và phản hồi các điểm bất thường trong dữ liệu của bạn. Ví dụ: nếu phân tích mô tả của bạn cho thấy doanh số bán hàng trong tháng 20 giảm XNUMX%, bạn sẽ muốn tìm hiểu lý do. Kiểm tra chẩn đoán về cơ bản sẽ giúp bạn vượt qua điều đó.
Các ứng dụng của Phân tích chẩn đoán
Sử dụng loại phân tích này, nhà phân tích tìm kiếm bất kỳ nguồn dữ liệu mới nào có thể cung cấp thêm thông tin chi tiết về lý do doanh số bán hàng giảm. Họ có thể đi xa hơn và phát hiện ra rằng mặc dù có lượng lớn khách truy cập trang web và số lượng hành động “thêm vào giỏ hàng” cao, chỉ một tỷ lệ nhỏ khách truy cập thực sự mua hàng. Điều tra sâu hơn có thể phát hiện ra rằng phần lớn khách hàng đã bỏ học tại thời điểm nhập địa chỉ giao hàng của họ.
Điều này cung cấp cho nhà phân tích manh mối về vấn đề là gì… Vấn đề có thể là với biểu mẫu địa chỉ; có thể nó tải sai trên thiết bị di động, hoặc đơn giản là nó quá dài và bất tiện. Bạn đang tiến gần hơn đến việc tìm ra câu trả lời cho sự bất thường về dữ liệu của mình nếu bạn thăm dò sâu hơn một chút.
Nhưng sau đó, phân tích chẩn đoán không chỉ để chẩn đoán các vấn đề; nó cũng có thể được sử dụng để tìm ra những gì gây ra kết quả thuận lợi.
# 3. Phân tích dự đoán (Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai?)
Phân tích dự đoán nhằm mục đích đoán trước những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Tuy nhiên, điều này khả thi dựa trên các mô hình và xu hướng trong quá khứ sẽ giúp ước tính cơ hội của một sự kiện hoặc kết quả trong tương lai trong doanh nghiệp.
Các mô hình dự đoán theo nghĩa đen tạo ra các dự đoán dựa trên mối quan hệ giữa một tập hợp các biến. Ví dụ: bạn có thể sử dụng mối tương quan giữa thời vụ và số lượng bán hàng để dự đoán khi nào doanh số sẽ giảm. Vì vậy, nếu mô hình dự đoán của bạn dự đoán rằng doanh số bán hàng sẽ giảm vào mùa hè, bạn có thể sử dụng thông tin này để tạo chiến dịch khuyến mại theo chủ đề mùa hè hoặc giảm chi tiêu ở những nơi khác để bù đắp cho sự sụt giảm theo mùa.
Mặt khác, bạn có thể điều hành một nhà hàng và muốn biết bạn sẽ nhận được bao nhiêu đơn hàng mua vào vào tối thứ Bảy thông thường. Kết quả từ loại phân tích này có thể giúp bạn quyết định thuê thêm một tài xế giao hàng.
Hơn nữa, phân tích dự đoán bao gồm một thành phần được gọi là học máy. Về cơ bản, các mô hình học máy được thiết kế để khám phá các mẫu trong dữ liệu và tự động phát triển để đưa ra các dự đoán chính xác. Điều này tương tự như con người sử dụng phân tích dự đoán để đưa ra mô hình và ước tính kết quả trong tương lai. Tuy nhiên, như bạn có thể nói, có rất nhiều sự khác biệt giữa phân tích do con người dẫn dắt và tự động.
Vì vậy, nói chung, phân tích dự đoán được sử dụng để dự đoán một loạt các kết quả trong tương lai, và mặc dù nó có thể không bao giờ đúng 100%, nhưng nó loại bỏ rất nhiều phỏng đoán. Đây là phần quan trọng nhất khi đưa ra quyết định kinh doanh và xác định hướng hành động tốt nhất.
#4. Phân tích mô tả (Dòng hành động tốt nhất là gì?)
Để giúp xác định hành động tốt nhất, phân tích mô tả kiểm tra những gì đã xảy ra trong quá khứ, lý do tại sao điều đó đã xảy ra và điều gì có thể xảy ra trong tương lai. Nói một cách khác, phân tích mô tả giải thích cách tận dụng tốt nhất các phân tích mô tả, chẩn đoán và dự đoán.
Tuy nhiên, đây là loại phân tích khó thực hiện nhất. Điều này là do nó kết hợp rất nhiều bao gồm máy học thuật toán, phương pháp tiếp cận thống kê và thủ tục mô hình tính toán.
Về cơ bản, một mô hình quy định đánh giá tất cả các mẫu hoặc con đường lựa chọn khác nhau mà một công ty có thể thực hiện, cũng như các tác động có thể xảy ra của chúng. Điều này cho phép bạn hình dung mỗi bộ quyết định có thể ảnh hưởng như thế nào đến tương lai, cũng như định lượng mức độ ảnh hưởng của một quyết định cụ thể. Tiếp tục, tổ chức sẽ có thể xác định các tuyến đường tối ưu để thực hiện dựa trên tất cả các kịch bản và hậu quả có thể hình dung được.
Ứng dụng bản đồ và giao thông là những ví dụ phổ biến về phân tích mô tả đang hoạt động. Google Maps sẽ kiểm tra tất cả các hình thức giao thông hiện có (ví dụ: xe buýt, đi bộ hoặc lái xe), tình trạng giao thông hiện tại và các công việc làm đường có thể xảy ra khi tính toán tuyến đường tối ưu để đưa bạn từ điểm A đến điểm B.
Các mô hình mô tả được sử dụng theo cách tương tự để tính toán tất cả các “lộ trình” khác nhau mà một công ty có thể thực hiện để đạt được các mục tiêu của mình; với tùy chọn tốt nhất trong chế độ xem. Và biết những hành động cần thực hiện để có tỷ lệ thành công cao nhất là một lợi thế rất lớn đối với bất kỳ công ty nào. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi phân tích mô tả đóng một vai trò quan trọng như vậy trong kinh doanh.
Analytics nhận thức
Phân tích nhận thức là một nhánh của phân tích cố gắng bắt chước bộ não con người bằng cách rút ra các suy luận từ dữ liệu và mẫu hiện có, rút ra kết luận dựa trên cơ sở kiến thức hiện có, sau đó chèn lại thông tin vào cơ sở kiến thức cho các suy luận trong tương lai - một bản thân vòng lặp phản hồi học tập.
Ngữ nghĩa, thuật toán trí tuệ nhân tạo, học sâu và học máy chỉ là một vài trong số những công nghệ thông minh tạo nên Phân tích nhận thức. Một ứng dụng nhận thức có thể học hỏi từ các tương tác của nó với dữ liệu và con người, đồng thời phát triển thông minh và thành công hơn theo thời gian bằng cách sử dụng các chiến lược này.
Vì vậy, nói một cách dễ hiểu, các doanh nghiệp không cần phải đưa ra quyết định theo cách thủ công dựa trên dữ liệu từ bốn loại phân tích. Phân tích nhận thức sẽ tự động giải quyết vấn đề đó.
5 loại phân tích là gì?
Trái ngược với quan niệm sai lầm phổ biến, chỉ có 5 loại phân tích chứ không phải XNUMX loại. Chúng bao gồm Mô tả. Phân tích dự đoán, chỉ định, chẩn đoán.
4 loại phân tích là gì?
4 loại phân tích là Mô tả. Phân tích dự đoán, chỉ định, chẩn đoán
4 loại phân tích kinh doanh là gì?
4 loại phân tích kinh doanh bao gồm Mô tả. Phân tích dự đoán, chỉ định, chẩn đoán
3 trụ cột của phân tích là gì?
Phân tích dữ liệu nâng cao được xây dựng trên ba trụ cột: tốc độ, sự linh hoạt và hiệu suất, tất cả đều cần thiết để phát huy hết tiềm năng của nó. Những trụ cột này giúp thúc đẩy chiến lược phân tích và cải thiện doanh nghiệp của bạn theo nhiều cách khác nhau.
Phân tích cơ bản là gì?
Phân tích dữ liệu được phân thành bốn loại: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn. Bốn loại phân tích dữ liệu này, khi được kết hợp, có thể hỗ trợ tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Chìa khóa chính
Ở một khía cạnh nào đó, phân tích dữ liệu tương tự như một cuộc truy tìm kho báu. Bạn có thể tìm ra động thái tiếp theo của mình dựa trên manh mối và hiểu biết sâu sắc từ quá khứ. Tất cả các loại hình doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng dữ liệu của họ để đưa ra quyết định tốt hơn, đầu tư một cách thông minh, nâng cao quy trình nội bộ và cuối cùng là nâng cao cơ hội thành công với loại phân tích chính xác.
