Sie wissen, welche die besten sind Datenanalysetechniken für Entscheidungen, die ein Manager verwenden kann?
Das ist die Frage, die mir einer meiner Interessenten neulich gestellt hat.
Die Wahrheit ist, dass es eingefroren war. Ich weiß fast nicht, was ich ihm sagen soll. Ich bin kein Statistiker und das Wenige, an das ich mich an diese Disziplin erinnere, habe ich während meines Studiums bei Deusto im Jahr 1975 gelernt.
Komm schon, es gibt eine Ewigkeit im letzten Jahrhundert!
Die Wahrheit ist, dass ich aus dieser Frage herausgekommen bin, so gut ich konnte.
Und für ein paar Tage habe ich eine brauchbare Antwort erraten. Nach einigen Recherchen und internen Fragen an mein Team habe ich beschlossen, diesen Beitrag über Datenanalysetechniken zu schreiben, die alle Manager zumindest kennen sollten.
(* 13 *) Liste nützlicher Datenanalysetechniken für Ihr Unternehmen
Kommerzielle Werbung. Ich werde in diesem Beitrag nicht auf die möglichen Tools eingehen, um diese Analysen durchzuführen. Ich reserviere dies für andere Beiträge in diesem Blog.
Trotzdem werde ich diese Datenanalysetechniken auflisten, die Ihren Entscheidungsprozess in Ihrem Unternehmen unterstützen können:
1 .- # Korrelationsanalyse
Es ist eine Technik der statistischen Datenanalyse. Es wird verwendet, um festzustellen, ob ein Zusammenhang zwischen zwei verschiedenen quantitativen Variablen besteht. und wie stark ist diese Verbindung zwischen den Variablen. Im Allgemeinen wird es verwendet, wenn der Verdacht besteht, dass zwei Variablen folgen oder eine äquivalente Entwicklung haben. Beispiel: der IBEX 35 Index und der DAXX. Mehr finden Sie hier Korrelationsanalyse sí aquí.
2.- #-Regressionsanalyse
Dies ist eine weitere statistische Datenanalysetechnik Untersuchen Sie den Zusammenhang zwischen verschiedenen Variablen. Es wird verwendet, wenn der Verdacht besteht, dass eine der Variablen das Verhalten der anderen (abhängige Variable) oder anderer beeinflusst (unabhängige Variable). Sie können weitere Informationen über erhalten Regressionsanalyse hier Ja Hier.
3 .- # Datenvisualisierung
das Datenvisualisierung Es ist bei weitem eine der gefragtesten und am meisten geschätzten Datenanalysetechniken, da es einfach ist, Muster in den Daten über ein Diagramm oder ein Bild zu erkennen. Dies ist von grundlegender Bedeutung, wenn wir große Datenmengen schnell und einfach verstehen möchten. Infografiken und Diagramme sind die beliebteste Form dieser Art von Techniken. mit Software wie Tableu Boureu oder Qlick View
4 .- # Szenarioanalyse
Bei der Szenarioanalyse geht es um eine Reihe zukünftiger Ereignisse analysieren mit alternativen Ergebnissen. Es ist gut, es zu verwenden, wenn wir uns nicht sicher sind, welche Entscheidung wir treffen sollen oder wie es weitergehen soll. Das ist gut Beispiel für eine Szenarioanalyse
5.- # Data Mining
Data Mining oder Datenverarbeitung ist ein Datenanalyseverfahren, das für die Arbeit mit großen Datenmengen entwickelt wurde. Es ist jetzt besser bekannt als Große Daten und wird verwendet, um Muster, Beziehungen oder relevante Informationen zu erkennen, die die Leistung des Kundenbetriebs und des Internet der Dinge verbessern können.
6.- # Stimmungsanalyse
Dies ist eine weitere Datenanalysetechnik, die wurde dank Social Media sehr beliebt. Versuchen Sie, die Einstellung eines Einzelnen oder einer Gruppe zu einem bestimmten Thema festzustellen. Es wird verwendet, um zu versuchen, die Meinungen der verschiedenen Agenten zu verstehen, die in einer Branche interagieren. Die große Schwierigkeit dieser Art der Analyse besteht darin, dass basierend auf subjektiven Aspekten sehr schwer zu messen, was mit menschlichen Emotionen zu tun hat.
7.- # Semantische Analyse von Texten
Diese Art der Analyse, auch Text Mining genannt, ist a Prozedur, die versucht, Wert durch semantische Analyse zu extrahieren große Textmengen. In Verbindung mit dem Stand der Technik sollen PCs verstehen können, was sie indizieren, und Daten aus unstrukturierten Texten abrufen. Das Werkzeug, das ich für diese Art der Analyse am besten kenne, ist BItext.
8.- # Analyse von Patenten und wissenschaftlicher Literatur
Diese Datenanalysetechnik verwendet Metadaten aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Patenten, um Informationen über Trends und Beziehungen zwischen Studien, Autoren oder geistigem Eigentum zu extrahieren. Es ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Überwachung technologischer Trends.
9.- # Monte Carlo Simulation
Diese mathematische Wahrscheinlichkeitstechnik wird verwendet, um das ungefähre Risiko eines bestimmten Ereignisses zu messen. Es ist sehr nützlich zu verstehen, welche Auswirkungen eine bestimmte Vorgehensweise aus einer Entscheidung haben kann.
10.- # Programmierung und mathematische Optimierung
Auch bekannt als lineare Optimierungist eine Methode, um zu ermitteln, welches Ergebnis angesichts bestimmter spezifischer Einschränkungen unserer Situation das bestmögliche Ergebnis ist. Es wird häufig verwendet, um bestimmte Probleme in Produktionsprozessen zu lösen und festzustellen, wie Kosten minimiert oder Gewinne maximiert werden können.
11.- # Mathematische Vorhersage
Es handelt sich um eine Zusammenstellung statistischer Techniken, die Zeitreihendaten verwenden, um das wahrscheinlichste Ergebnis vorherzusagen, das in naher Zukunft auftreten kann. Die Grundlage dieser Datenanalysetechniken besteht darin, zu untersuchen, was in der Vergangenheit passiert ist, um herauszufinden, was in Zukunft passieren wird. Es ist weit verbreitet in makroökonomischen Projektionen.
12.- # Neuronale Netze
Dies ist möglicherweise eine der komplexesten verfügbaren Datenanalysetechniken. das Neuronale Netze Sie versuchen, den Entscheidungs- und Informationsprozess des Gehirns oder von Gruppen von Neuronen zu simulieren. Das Ziel dieser Netzwerke ist es, den Lernvorgang eines menschlichen Gehirns in einem Computer zu simulieren, um das zu erleichtern Entscheidungsfindung in künstlichen Intelligenzen.
13.- # AB Erfahrungen
Además conocido como Prueba AB o prueba dividida Es una de las técnicas más usadas en marketing digital para chequear la reacción del usuario a una publicación y ver cuál funciona mejor. Se usa principalmente para probar hipótesis al lanzar un nuevo producto, campaña publicitaria o mensaje en un anuncio.
Andere Datenanalysetechniken sind auf dem Vormarsch
Abschließend diesen Artikel und zögern Sie nicht zu viel zu diesem Thema. Ich denke, es ist notwendig, zumindest einige andere Datenanalysetechniken zu erwähnen, die auf dem Vormarsch sind:
- Bildanalyse: Es ist ein Verfahren zur Extraktion von Informationen durch Bilder wie Fotos, medizinische Bilder und Grafiken. Es wird in der Gesundheitsbranche zur Erkennung von Krankheiten und in der Sicherheitsbranche zur Gesichtserkennung eingesetzt.
- Videoanalyse: Entsprechend dem vorherigen versucht es auch, das Verhalten einer Person zu erkennen und vorherzusagen.
- Sprachanalyse: Es ist ein Verfahren zum Extrahieren von Informationen per Audio, um das Verständnis von Gesprächen zu erleichtern. Dies kann verwendet werden, um Telefongespräche in einem Callcenter zu analysieren.
Bild-, Sprach- und Videoanalyse sind Tools, mit denen große Unternehmen ihre Prozesse optimal nutzen können. Auch wenn sie weit von der Öffentlichkeit entfernt sind.
Empfohlene Lektüre zur Datenanalyse
Weitere Informationen zu Datenanalysetechniken finden Sie in den folgenden Handbüchern:
Es ist entschieden nicht alles in der Welt der Datenanalyse, aber es ist ein guter Anfang, das versichere ich Ihnen.
Ich freue mich auf diesen Zusammenstellungseintrag von Datenanalysetechniken Es war eine große Hilfe für Sie. Wenn Sie ein zusätzliches Handbuch kennen, das ich nicht erwähnt habe, können Sie dies in den Kommentaren mitteilen.
