İçindekiler:
Video: Exposing the Secrets of the CIA: Agents, Experiments, Service, Missions, Operations, Weapons, Army 2024
Tahmini analitik üretmek veya uygulamak için iki yol vardır: yalnızca verilerinize dayanarak (sonra ne olduğunu önceden bilen olmadan) veya verilerin destekleyebileceği veya desteklemeyebileceği önerilen iş hedefi. Birini ya da öberi seçmek zorunda değilsiniz; iki yaklaşım tamamlayıcı olabilir. Her birinin avantajı ve dejavantajı var.
Tahmin edici analitik yaklaşımların her iki sınırlaması da vardır; sonuçlarını çapraz inceleyerek riski göz önünde bulundurun. Hem iyi sonuçlar vaat eden nispeten güvende olmak için hangi yaklaşımı buluyorsunuz?
Her iki analiz türünün birleştirilmesi, işinizi güçlendirir ve işinize ve müşterilerinize ilişkin anlayışınızı, bilgilerinizi ve farkındalığını artırmanızı sağlar. Kararınızı daha akıllıca ve daha sonra daha karlı hale getirir.
Veriye dayalı tahmini analiz nasıl üretilir
Analizinizi salt mevcut verilere dayandırıyorsanız, şirketiniz tarafından yıllar içerisinde biriken dahili verileri veya harici verileri (çoğunlukla dış kaynaktan satın alabilirsiniz) kullanabilirsiniz sizin şirketinizle ilgili).
Bu verileri anlamanız için, veri madenciliği araçlarını karmaşıklığını ve boyutunu aşmak için kullanabilirsiniz; Farkında olmadığınız bazı kalıpları ortaya çıkarın; verilerinizdeki bazı dernekleri ve bağlantıları ortaya çıkarmak; bulgularınızı yeni kategorizasyon, yeni bilgiler ve yeni anlayış oluşturmak için kullanın.
Veri odaklı analiz, işinizi radikal bir şekilde artırabilen bir veya birkaç taşı bile ortaya çıkarabilir; bunların hepsi de bu yaklaşımı, merak uyandıran ve beklenti oluşturan bir sürpriz unsuru sunar.
Veri odaklı analiz en büyük veri kümeleri için uygundur, çünkü insanlar büyük miktarda verinin etrafında zihinlerini sarmak zordur. Veri madenciliği araçları ve görüntüleme teknikleri, daha yakından bakmanıza ve ezici kütleleri küçültmenize yardımcı olur. Şu genel ilkeleri göz önünde bulundurun:
-
Verileriniz ne kadar eksikse, veri odaklı analitiklerin sonucu o kadar iyi olur. Ölçmekte olduğunuz değişkenlere ilişkin önemli bilgiler içeren kapsamlı veriler varsa ve uzun süre devam ediyorsa, işletmeniz hakkında yeni bir şey keşfetmeniz garanti edilir.
-
Veri odaklı analitik tarafsızdır, çünkü verilerle ilgili daha önce hiçbir bilgiye ihtiyaç duyulmaz ve özellikle belirli bir hedefin peşinde değilsiniz, ancak bunun için veri analiz ediyorsunuz.
-
Bu analizin niteliği geniştir ve önceden düşünülmüş bir fikrin belirli bir araştırması veya geçerliliği ile ilgilenmez.Analize yönelik bu yaklaşım, rastgele ve geniş veri madenciliği türü olarak görülebilir.
-
Bu tür bir veri analizi yaparsanız ve analizinizden işiniz hakkında bir şeyler öğrenirseniz, elde ettiğiniz sonuçların uygulanmaya değer olup olmadığına karar vermeniz gerekir.
-
Yalnızca veri tabanlı analize dayanılarak, ortaya çıkan iş kararlarına bir miktar risk katılır. Bununla birlikte, kullanıcı odaklı analitiği karakterize eden gerçekçilikten bazılarını dahil ederek bu riski sınırlandırabilirsiniz.
Gerçek dünya verileri, orijinal fikirlerinizin doğruluğunu kanıtlar (veya en azından desteklerken), o zaman uygun karar zaten uygulanır. Veriler tarafından bilgilendirilmiş bir önsezinin geçerliliği onaylandığında, bütün analiz kendisini takip etmeye ve doğrulamaya değer stratejik fikirler tarafından yönlendirildiğini gösterir.
Kullanıcı odaklı tahmini analiz nasıl üretilir
Tahmini analitiklere yönelik kullanıcı odaklı yaklaşım, sizinle (veya yöneticileriniz) fikirlerinizi düşünerek ve verilerinize sığındıktan sonra, fikirlerin üstünlüğü vardır, test etmeye devam eder ve veriler tarafından desteklenir.
Test verileri, toplam işletme verilerinizin çok küçük bir alt kümesi olabilir; Bu, tanımladığınız ve fikirlerinizi test etmek için uygun gördüğünüz gibi seçtiğiniz bir şeydir.
Doğru veri kümelerini seçme ve doğru sınama yöntemleri tasarlama süreci, aslında başlangıçtan benimsemeye kadar tüm süreç dikkatli bir dikkatle ve titiz bir planlamayla yönlendirilmelidir.
Kullanıcı odaklı analitik, stratejik düşünmeyi değil, aynı zamanda stratejiyi yedeklemek için işletme alanının yeterince derinlemesine bilgisini gerektirir. Görme ve sezgi burada çok yardımcı olabilir; verilerin, önemli ve stratejik olduğunu düşündüğünüz fikirlere nasıl destek verdiğini araştırıyorsunuz. Tahmini analitik yaklaşımı, araştırmakta olduğunuz fikirlerin kapsamı ile tanımlanır. Veriler fikirlerinizi desteklediğinde karar verme daha kolaylaşır.
Fikirlerinizi inceleme süreci, tüm veri kümelerini analiz etmek kadar kolay olmayabilir. İlk varsayımların doğruluğunu kanıtlamak için önyargılarınızdan da etkilenebilir.
İşte, veri odaklı ve kullanıcı odaklı verilerin bir karşılaştırması.
| Özellikler | Veri Tabanlı | Kullanıcı Tarafından Yapılmış |
|---|---|---|
| Gerekli İş Bilgisi | Ön bilgiye sahip değil | Ayrıntılı alan bilgisi |
| Kullanılan Analiz ve Aletler | Geniş veri kullanımı | Analiz ve test için özel tasarım |
| Büyük Veriler | Büyük ölçekli veriler için uygundur | Küçük veri kümeleri üzerine uygulanır |
| Analiz Kapsamı | Açık kapsam | Sınır kapsamı > Analiz Sonuç |
| Sonuçların doğrulanması gerekiyor | Analiz sonuçlarının daha kolay benimsenmesi | Veri Kalıbı |
| Kalıpları ve ilişkileri açığa çıkarır | Gizli kalıpları ve ilişkileri özlüyor olabilir |
