¿Cómo hacer bien el análisis de datos?
Para hacer un buen trabajo en el análisis de datos, debemos partir de dos direcciones: datos y análisis:
1. Entrenamiento de datos
El entrenamiento de datos es Para. Para construir la infraestructura para un análisis de datos eficaz, no todos los datos se pueden utilizar para el análisis de datos. Si bien las empresas se centran en la acumulación de volumen de datos, también deben prestar atención a la calidad de la acumulación de datos y combinar la conciencia del cultivo de datos con los requisitos de la tarea. Y luego implementar el mecanismo de cultivo de datos.
Por ejemplo, muchas empresas se han dado cuenta de la importancia de la informatización y la construcción digital, y han puesto el despliegue de inteligencia empresarial BI en la agenda para la construcción de la informatización. Sin embargo, al planificar un proyecto de BI de inteligencia empresarial, es fácil encontrar que la empresa no tiene las condiciones para implementar BI de inteligencia empresarial para el análisis y visualización de datos. La razón es que faltan datos y se producen errores con frecuencia. La base de datos del sistema no se ha creado y faltan datos comerciales. Esto es la consecuencia de no realizar bien la capacitación de datos.
Data Warehouse-Pico 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 el corto plazo, sino que requiere que los empleados produzcan y administren datos de acuerdo con procesos y especificaciones unificados en las actividades comerciales diarias, persistan en ellos durante mucho tiempo, acumulen datos en las actividades comerciales y sigan la estandarización. , procesos y estandarización llenan gradualmente las bases de datos clave de la empresa.
Por supuesto, permitir que los empleados realicen tareas de capacitación en datos no puede imponerse únicamente mediante regulaciones. Se debe establecer un sistema completo de recompensas y castigos y los datos deben usarse como indicador de evaluación diaria. Al mismo tiempo, las empresas también deben implementar sistemas de información empresarial para permitir que los empleados de diferentes departamentos, como finanzas, ventas, producción y operaciones, tengan herramientas de capacitación en datos, transmitan datos automáticamente después de completar las actividades comerciales y precipiten los datos en los procesos y procesos comerciales diarios. procesos en 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 para el análisis de datos y una aplicación experta de métodos analíticos, no importa cuán buenos sean los datos, no se pueden convertir en información valiosa. Antes de realizar un 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.
Para dar un ejemplo simple, los seres humanos son naturalmente muy sensibles al tamaño de los números. Si muestra un conjunto de datos sin ninguna identificación, las personas analizarán la diferencia de tamaño de estos datos. están relacionados entre sí, entonces este es un análisis comparativo válido.
Método de análisis: Pico Data Business Intelligence BI
El análisis comparativo se utiliza generalmente, generalmente dentro de un área de tiempo seleccionada, para comparar las diferencias en los negocios en diferentes circunstancias y analizar si el negocio ha crecido o disminuido.
Por ejemplo, en la imagen de arriba, el volumen de ventas en septiembre de 2021 ha disminuido en comparación con el volumen de ventas en agosto. En este momento, es necesario realizar un análisis en profundidad de por qué el mes. El volumen de ventas intermensual ha disminuido. Puede considerar recuperar los datos de marzo de este año y de marzo del año pasado para ver si la producción ha disminuido mes a mes, lo que ha resultado en menores ventas. Del mismo modo, también podrás comparar y analizar la cadena de suministro, distribuidores, tráfico, etc. para confirmar qué afecta a las ventas.
En definitiva, la ventaja del análisis comparativo es que puede analizar claramente las diferencias entre diferentes valores y así obtener las razones detrás de dichas diferencias.