改善决策的 4 种数据分析类型

2021/9月/23BI 3.00 条评论

早在17世纪,约翰·德莱登就写道:”寻找珍珠的人必须潜入下面。虽然作者没有考虑到高级数据分析,但引文完美地描述了其本质。与 DataFocus 一起,让我们了解一个人应该深入到数据中,以寻找急需的、基于事实的见解。

数据分析类型

有4种不同类型的分析。在这里,我们从最简单的开始,并进一步到更复杂的类型。碰巧,分析越复杂,它带来的价值就越多。

描述性分析

描述性分析回答了所发生的事情的问题。让我们从DataFocus的实践中举一个例子:在分析了每个产品组的月收入和收入,以及每月生产的金属零件总量之后,制造商能够回答一系列”发生了什么”问题,并决定重点产品类别

描述性分析兼顾来自多个数据源的原始数据,为过去提供有价值的见解。然而,这些发现只是表明有些事情是错的或正确的,而没有解释原因。因此,我们的数据顾问不建议高度数据驱动的公司只满足于描述性分析,他们宁愿将其与其他类型的数据分析相结合。

诊断分析

在这个阶段,历史数据可以根据其他数据来测量,以回答为什么会发生某些事情的问题。例如,您可以查看 DataFocusBI 演示,了解零售商如何将销售额和毛利润下放到类别中,以找出他们为何未能达到净利润目标。我们数据分析项目的另一个闪回:在医疗保健行业,客户细分加上应用了多个过滤器(如诊断和处方药)可以识别药物的影响。

诊断分析深入了解特定问题。同时,公司应该掌握详细的信息,否则,数据收集可能会成为每个问题的个人,而且非常耗时。

预测分析

预测分析可以预测可能发生的情况。它使用描述性和诊断性分析的结果来检测集群和异常,并预测未来趋势,这使得它成为预测的宝贵工具。

预测分析属于高级分析类型,具有基于机器的复杂分析或基于深度学习和预测启用的主动方法等诸多优势。然而,我们的数据顾问清楚地指出:预测只是一个估计,其准确性在很大程度上取决于数据质量和情况的稳定性,因此它需要仔细处理和持续优化。

规范性分析

规定性分析的目的是从字面上规定采取什么行动来消除未来问题或充分利用有希望的趋势。我们项目组合中规范分析的一个例子:一家跨国公司能够根据客户分析和销售历史记录确定重复购买的机会。

规范分析使用先进的工具和技术,如机器学习、业务规则和算法,这使得实施和管理变得复杂。此外,这种最先进的数据分析类型不仅需要历史内部数据,还需要外部信息,因为它基于算法的性质。因此,在决定采用规范性分析之前,DataFocus 强烈建议权衡所需的努力与预期的附加值。

公司选择哪些类型的数据分析?

要确定是否有普遍的数据分析类型,让我们来谈谈 2016-2019 年期间关于该主题的不同调查。

在2016 年全球数据和分析调查中:重大决策中,超过 2,000 名高管被要求选择最能描述公司决策过程的类别。此外,C-suite 还被询问了他们最依赖哪种类型的分析。结果如下:描述性分析在”很少数据驱动决策”类别中占主导地位(58%):诊断分析在”数据驱动型”类别中名列前茅(34%);预测分析 (36%) 在”高数据驱动”类别中处于领先领先。

调查结果符合DataFocus的实践经验,因为它们表明在公司发展的不同阶段需要一种或另一种类型的分析。例如,那些努力寻求知情决策的公司发现描述性分析不足,并综合了诊断分析,甚至甚至达到预测性分析。

在另一项调查中,BARC的BI趋势监测2017,2,800名高管分享了他们对高级分析日益重要的看法。高级分析一词是预测和规定性分析类型的总称。

根据2018年高级和预测分析市场研究,高级分析首次被大多数受访者视为”关键”或”非常重要”。

在BARC 的 BI 趋势监测 2019 调查中,C-suite 仍将高级分析列为最重要的商业智能趋势之一。

您的业务需要哪些类型的数据分析?

要为您的组织定义正确的数据分析类型组合,我们建议回答以下问题:

  • 我公司的数据分析现状如何?
  • 我需要深入到数据中去?我问题的答案清楚吗?
  • 我目前的数据洞察距离我需要的洞察力有多远?

这些问题的答案将帮助您确定数据分析策略。理想情况下,该战略应允许逐步实施分析类型,从最简单到更高级。下一步是设计具有最佳技术堆栈的数据分析解决方案,并制定详细的路线图,以便成功实现和启动该解决方案。

您可以尝试通过内部团队的努力完成所有这些任务。在这种情况下,您需要找到并培训高素质的数据分析专家,这很可能变得漫长而昂贵。为了最大限度地提高在组织内实施数据分析的 ROI,我们建议您求助于具有行业背景的经验丰富的数据分析提供商。成熟的供应商将分享最佳实践并处理所有问题,从分析您当前的数据分析状态和选择正确的数据分析组合到将技术解决方案带入生活。如果描述的方法引起您的共鸣,我们的数据分析服务随时为您提供。

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