¿Cómo hacer bien el análisis de datos?
1. Cultivo de datos
El cultivo de datos es la base para un análisis de datos eficaz. todos los datos se pueden utilizar para el análisis de datos. Las empresas deben prestar atención a la calidad de la acumulación de datos mientras se centran en la cantidad de datos, combinar la conciencia del cultivo de datos con los requisitos de las tareas e implementar un mecanismo de cultivo de datos de arriba hacia abajo.
Por ejemplo, muchas empresas son conscientes de la importancia de la informatización y la digitalización, y han puesto en la agenda el despliegue de inteligencia empresarial BI. Sin embargo, al planificar proyectos de BI, es fácil encontrar que las empresas simplemente no tienen las condiciones para implementar BI para el análisis y la visualización de datos. La razón es que faltan datos, ocurren errores con frecuencia, no se ha establecido la base de datos del sistema de los departamentos comerciales relevantes y faltan datos comerciales. Esta es la consecuencia de no cultivar datos.
Almacén de datos - Parker Data Business Intelligence BI
Si desea cultivar datos de alta calidad, debe elaborar un plan de cultivo de datos con anticipación y movilizar a todos los empleados de la empresa para completarlo. el mecanismo de gestión de datos. Esto no es algo que pueda completarse en poco tiempo, sino que requiere que los empleados produzcan y administren datos de acuerdo con procesos y especificaciones unificados en las actividades comerciales diarias, los cumplan durante mucho tiempo, acumulen datos en las actividades comerciales y los llenen gradualmente. según la estandarización, el proceso y la estandarización. La base de datos clave de la empresa.
Por supuesto, no se trata sólo de obligar a los empleados a realizar tareas de formación de datos de acuerdo con la normativa, sino también de establecer un sistema completo de recompensas y castigos y utilizar los datos como indicador de evaluación diaria. Al mismo tiempo, las empresas también deben implementar sistemas de información empresarial para que los empleados de diferentes departamentos de la empresa, como finanzas, ventas, producción y operaciones, tengan herramientas para la capacitación en datos, transmitan datos automáticamente después de completar las actividades comerciales y precipiten los datos. en los procesos y procesos comerciales diarios a la base de datos backend del sistema.
2. Método de análisis
El método de análisis es un medio importante para utilizar los datos de forma eficaz y obtener su valor. Sin talentos de análisis de datos y métodos de análisis calificados, no importa cuán buenos sean los datos, no se pueden convertir en información valiosa. Antes de realizar el análisis de datos, los analistas de datos deben dominar los métodos de análisis convencionales, como el análisis comparativo, el análisis de cuadrantes, el análisis de tendencias, el análisis descriptivo, el análisis predictivo, etc.
Por poner un ejemplo sencillo, los humanos somos naturalmente muy sensibles al tamaño de los números. Tome un conjunto de datos sin ningún logotipo y muéstrelo claramente de un vistazo, y la gente analizará sus diferencias de tamaño. Si estos datos están correlacionados, entonces este es un análisis comparativo válido.
Método de análisis: Xu Weixian Data Business Intelligence BI
El método de análisis comparativo se utiliza generalmente, generalmente dentro de un área de tiempo seleccionada, para comparar las diferencias en los negocios en diferentes condiciones y analizar el negocio va a aumentar o disminuir.
Por ejemplo, en la imagen de arriba, las ventas en septiembre de 2021 han disminuido en comparación con agosto. En este momento es necesario realizar un análisis en profundidad de por qué disminuirán las ventas en cadena. Puede considerar recopilar las cantidades de producción de productos en marzo de este año y marzo del año pasado para ver si la cadena de producción se ha reducido, lo que ha resultado en una reducción de las ventas. Del mismo modo, también podrás comparar y analizar cadenas de suministro, distribuidores, flujo de personas, etc. e identificar qué impacta las ventas.
En resumen, la ventaja del análisis comparativo es que puede analizar claramente las diferencias entre diferentes valores y así derivar las razones detrás de estas diferencias.