7 аспектов бизнес-аналитики, которые должны знать все менеджеры

СохранитьСохраненоУдалён 0

Бизнес-аналитика очень важна для будущего бизнеса. Использование данных распространилось практически на все отрасли. И данные больше не передаются только в отдел статистического анализа.

Диапазон использования данных варьируется от маркетингового отдела, пытающегося нацелить нужную демографию потребителя до производителей, оптимизирующих операции на заводе.

Бизнес-аналитика также стала важным инструментом для руководителей проектов при разработке подробных планов проектов и является ключевым для финансовых отделов при планировании того, как тратить и инвестировать деньги.

Станьте Аналитиком
Подробнее

За 4 месяца Вы получите готовый набор практик и умений для эффективного управления современной data-driven организацией и прогнозируемого роста вашего подразделения или целого бизнеса.

Определенные аспекты аналитики должны быть частью образования каждого менеджера. Даже для тех, кто не работает напрямую каждый день с аналитикой, следует тщательно понимать стратегию, лежащую в основе важнейших методов.

Они включают в себя семь следующих концепций анализа данных.

1. Корреляционный анализ

Этот метод позволяет сравнивать две отдельные переменные, чтобы определить, существует ли связь между ними. Аналитики обычно используют этот подход, когда бизнес-лидеры подозревают, что две переменные так или иначе работают вместе.

Корреляционный анализ предлагает способ проверить предположение. Примером может служить проверка того, ведет ли страница, через которую люди заходят на сайт, к более актуальным покупкам продукта или услуги.

вернуться в меню ↑

2. Сбор данных

Этот термин охватывает большую часть того, что аналитики делают с большими наборами данных, которые часто называют большими данными.

Используя сложный статистический анализ, они исследуют большие объемы данных в поисках моделей и тенденций, которые могут оказаться полезными для бизнеса.

Они также ищут корреляции между двумя переменными. Ключевым моментом здесь является предоставление действенных рекомендаций, основанных на большом количестве информации.

Пример включает в себя поиск медицинских записей по демографическим данным некоторых крупных пациентов, чтобы определить шаги, которые можно предпринять для улучшения результатов в отношении здоровья.

вернуться в меню ↑

3. Экспериментальный дизайн

В этой области аналитика используется для проверки обоснованности стратегического бизнес-плана. Это может включать гипотезу, новую упаковку для продукта или стратегический маркетинговый план.

Обычно это включает внесение изменений в один отдел внутри организации и сравнение его с «контролем» — отделом, где изменения не были внесены.

Станьте Аналитиком
Подробнее

За 4 месяца Вы получите готовый набор практик и умений для эффективного управления современной data-driven организацией и прогнозируемого роста вашего подразделения или целого бизнеса.

Этот подход может определить, повлияло ли изменение на повышение производительности, экономию средств или повышение качества продукта или услуги.

вернуться в меню ↑

4. Факторный анализ

Этот метод обычно используется при сравнении большого количества переменных, а не только двух. Статистические подходы, используемые в факторном анализе, могут помочь уменьшить количество этих переменных, что приведет к уменьшению количества необходимых данных.

В качестве примера можно привести бейсбол, статистически богатый вид спорта, который все чаще использует аналитику данных для разработки внутриигровой стратегии.

Например, бейсбольная команда может взять большой набор данных из тысяч отдельных игр и определить, что лишь несколько факторов обычно определяют результат.

вернуться в меню ↑

5. Линейная оптимизация

Этот метод помогает организациям сократить объем информации из больших наборов данных в последовательность действий. Используя линейную математическую модель, аналитики определяют наилучший возможный результат на основе набора ограничений.

В бизнесе эти ограничения могут включать в себя рабочую силу, время, деньги и материалы.

Линейная оптимизация помогает определить наилучшую комбинацию этих факторов для достижения наилучшего возможного результата — как правило, увеличения прибыли при снижении затрат.

вернуться в меню ↑

6. Мета-анализ

Иногда в бизнес-аналитике лучше не изобретать велосипед. Метаанализ включает в себя исследования исследований, ранее проведенных по данной проблеме.

Исследователи обращаются к более ранней работе, часто проводимой в течение десятилетий, чтобы определить тенденции, найти закономерности и обнаружить взаимосвязи между переменными.

Такой подход может сэкономить время и деньги, связанные с проведением оригинальных статистических исследований.

вернуться в меню ↑

7. Регрессионный анализ

Этот метод включает исследование того, оказывает ли одна переменная большое влияние на другую. Например, какое влияние оказывает спрос на структуру цен?

Этот анализ является типом, который авиакомпании выполняют ежедневно для определения цен на авиабилеты.

Использование регрессионного анализа для проверки прошлых данных о влиянии одной переменной на другую может помочь бизнес-лидерам принимать точные решения в таких областях, как ценообразование, прежде чем тенденция станет очевидной для конкурентов.

Они представляют некоторые из ключевых статистических методов, используемых при анализе данных. Менеджеры в организации должны сделать их частью своего общего образования в управлении своей частью бизнеса.

Это может помочь не только в понимании аналитики данных, но и в том, чтобы знать, о чем просить при разработке новой стратегии.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0