Главная » финансы мира » Пособие для начинающих для бизнес-аналитики

Пособие для начинающих для бизнес-аналитики

[ad_1]

Компания хочет запустить на рынок новый продукт, требует иного, кроме замечательного продукта, есть данные, подтверждающие каждое свое решение, чтобы сделать продукт успешным и выгодным на рынке.

По данным techtarget .com

Бизнес аналитика — практика итеративного, методического изучения данных организации, с акцентом на статистический анализ. Он используется компаниями, которые осуществляют управление решениями, управляемыми данными

Целью аналитики является обработка больших наборов данных компании и помощь в процессе принятия решений

Бизнес аналитика является одним из важнейших домены любого бизнеса в мире. это стало невод & # 39; емким инструментом, который определяет стратегию развития компании.

Бизнес-аналитика начинается с набора данных (простого сбора данных или файла данных) или обычно с базой данных (набор файлов данных, содержащих информация о людях, местоположение и т.д.).

Данные стали важнейшим активом компании, и они используют свои ресурсы, чтобы найти важную информацию и основные идеи, которые полезны для своей компании напрямую.

Типы бизнес-аналитики :

Описательная аналитика :

Это описывает текущее состояние компании, отслеживая ключевые показатели и определяет тенденции с текущего набора данных. Цель этого типа аналитик, чтобы определить, что произошло.

он обеспечивает первичный метод обработки данных для дальнейшего продления.

Также анализируется способ вида данных на текущий момент и определяется будущее поведение

. К примеру. карта расположения местоположение для туристической компании, которая хочет нацелить клиентов на местоположение.

Интеллектуальная аналитика :

Это важнейшая и самая современная аналитика, которая создает модели для прогнозирования определенного события или производительность определенного продукта с помощью исторических и текущих наборов данных

как правило, это область данных ученых и аналитиков данных, которые создают интеллектуальные модели данных с использованием передового алгоритма, регрессионного анализа, анализа временных рядов, деревья решений

. Он стал более важным с большими данными, а финансовыми компаниями был ведущим пользователем, чтобы определить события до их появления.

Пример: многократная регрессия используется для выявления н & # 39; связи (или отсутствии отношений) между возрастом, весом и физическую нагрузку на диетические продукты питания.

Пресрективна аналитика :

Это определяет лучшее решение для конкретной проблемы при представлении различных решений.

Он также предоставляет варианты принятия решений путем обработки новых данных для повышения точности прогнозов и вариантов принятия решений. Это смесь науки и науки, обеспечивает лучший маршрут для определенного пути

Пример: спорт Магазин имеет ограниченный маркетинговый бюджет для целевых клиентов

Применение и использование :

это дает представление о ключевых решениях компании в различных областях, которые помогают компании получить преимущество над своим конкурентом. .

• Он использует аналитику для получения большей прибыли для компании и повышения ее эффективности.

• Компании по всем причинам используют его, чтобы определить и улучшить их оптимальное распределение ресурсов, оптимизацию цепочки поставок, управление запасами, производительность работников, скорость завершения проекта, мастерство карт, улучшение их портфеля продуктов и тому подобное.

• Две основные направления — бизнес-анализ и статистический анализ.

• В статистическом анализе статистические алгоритмы применяются к данным для прогнозирования производительности услуги или продукта.

[ad_2]