Cách tạo Analytics tiên đoán với dữ liệu và dữ liệu do người dùng tạo - núm vú

Có hai cách để tạo ra hoặc triển khai phân tích tiên đoán: hoàn toàn dựa trên dữ liệu của bạn (không có kiến ​​thức về những gì bạn đang theo sau) hoặc với một mục tiêu kinh doanh đề xuất mà dữ liệu có thể hoặc không thể hỗ trợ. Bạn không phải lựa chọn một trong hai; hai cách tiếp cận có thể được bổ sung. Mỗi người đều có những lợi thế và bất lợi.

Cả hai cách tiếp cận để phân tích tiên đoán đều có những hạn chế; giữ quản lý rủi ro trong tâm trí khi bạn kiểm tra chéo kết quả của họ. Bạn nhận thấy cả hai phương pháp tiếp cận có kết quả tốt và tương đối an toàn?

Kết hợp cả hai loại phân tích cho phép doanh nghiệp của bạn tăng cường sự hiểu biết, hiểu biết và nhận thức về doanh nghiệp và khách hàng của bạn. Nó làm cho quá trình ra quyết định của bạn thông minh hơn và sau đó mang lại nhiều lợi nhuận hơn.

Làm thế nào để tạo phân tích tiên đoán dựa trên dữ liệu

Nếu bạn dựa vào phân tích hoàn toàn vào dữ liệu hiện có, bạn có thể sử dụng dữ liệu nội bộ - tích lũy được bởi công ty của bạn qua nhiều năm - hoặc dữ liệu bên ngoài (thường mua từ một nguồn bên ngoài công ty của bạn) có liên quan đến ngành kinh doanh của bạn.

Để có thể hiểu được dữ liệu đó, bạn có thể sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu để vượt qua cả độ phức tạp và kích thước của nó; tiết lộ một số mẫu bạn không biết; khám phá một số hiệp hội và liên kết trong dữ liệu của bạn; và sử dụng các phát hiện của bạn để tạo ra các phân loại mới, những hiểu biết mới và hiểu biết mới.

Phân tích theo dữ liệu thậm chí có thể tiết lộ một hoặc hai loại đá quý có thể cải thiện triệt để doanh nghiệp của bạn - tất cả đều mang lại cho cách tiếp cận này một yếu tố gây ngạc nhiên, thu hút sự tò mò và xây dựng sự mong đợi.

Dữ liệu của bạn hoàn thiện hơn, thì kết quả của phân tích dữ liệu càng tốt. Nếu bạn có dữ liệu rộng rãi có thông tin quan trọng đối với các biến bạn đang đo và kéo dài một khoảng thời gian, bạn sẽ được khám phá những điều mới mẻ về công việc kinh doanh của bạn.

• Phân tích định hướng dữ liệu là trung tính bởi vì không có kiến ​​thức về dữ liệu trước đó và bạn không phải sau một mục tiêu cụ thể cụ thể, nhưng phân tích dữ liệu vì lợi ích của nó.

• Bản chất của phân tích này rất rộng và nó không liên quan đến việc tìm kiếm cụ thể hoặc xác nhận ý tưởng đã được định sẵn.Cách tiếp cận phân tích này có thể được xem như một loại khai thác dữ liệu ngẫu nhiên và rộng rãi.

• Nếu bạn thực hiện phân tích dữ liệu như vậy và nếu bạn tìm hiểu điều gì đó về doanh nghiệp của mình từ phân tích, bạn vẫn cần phải quyết định liệu các kết quả bạn nhận được có đáng để thực hiện hay hành động.

• Chỉ dựa vào phân tích dữ liệu theo định hướng dữ liệu sẽ làm tăng thêm rủi ro cho các quyết định kinh doanh. Tuy nhiên, bạn có thể hạn chế rủi ro bằng cách kết hợp một số tính thực tế mô tả phân tích theo người dùng.

• Khi dữ liệu trên thế giới chứng minh (hoặc ít nhất là hỗ trợ) tính đúng đắn của các ý tưởng ban đầu của bạn, thì quyết định phù hợp thực tế đã được thực hiện. Khi một linh hồn thông báo được xác nhận bởi dữ liệu, toàn bộ phân tích cho thấy chính nó như là những ý tưởng chiến lược được thúc đẩy theo đuổi và xác minh.

  Cách phân tích tiên đoán dựa vào người dùng

Phương pháp tiếp cận

người dùng theo hướng đối với phân tích dự đoán bắt đầu với việc bạn nghĩ ra các ý tưởng (hoặc quản lý của bạn) và sau đó lánh nạn dữ liệu của bạn để xem liệu ý tưởng có thành tích, sẽ đứng thử nghiệm, và được hỗ trợ bởi các dữ liệu. Dữ liệu thử nghiệm có thể là tập hợp con rất nhỏ trong tổng số dữ liệu kinh doanh của bạn; đó là một cái gì đó bạn xác định và lựa chọn như bạn thấy có liên quan để thử nghiệm các ý tưởng của bạn.

Quá trình chọn đúng bộ số liệu và thiết kế các phương pháp thử chính xác - trên thực tế, toàn bộ quá trình từ khi bắt đầu đến khi áp dụng - phải được hướng dẫn cẩn thận và lập kế hoạch tỉ mỉ.

Phân tích theo người dùng đòi hỏi không chỉ tư duy chiến lược mà còn đủ kiến ​​thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh để hỗ trợ chiến lược. Tầm nhìn và trực giác có thể rất hữu ích ở đây; bạn đang tìm kiếm cách dữ liệu cho vay hỗ trợ cụ thể cho những ý tưởng mà bạn coi là quan trọng và chiến lược. Cách tiếp cận này để phân tích tiên đoán được xác định bởi phạm vi của những ý tưởng bạn đang thăm dò. Việc đưa ra quyết định trở nên dễ dàng hơn khi dữ liệu hỗ trợ ý tưởng của bạn.

Quá trình thăm dò ý tưởng của bạn có thể không đơn giản như phân tích toàn bộ bộ dữ liệu. Nó cũng có thể bị ảnh hưởng bởi sự thiên vị của bạn để chứng minh tính đúng đắn của các giả định ban đầu của bạn.

Dưới đây là so sánh dữ liệu và người dùng điều khiển dữ liệu.

Phân tích và sử dụng các công cụ

Sử dụng rộng rãi dữ liệu	Các đặc điểm	Dữ liệu được điều khiển
Người dùng có động lực	Kiến thức kinh doanh cần thiết	Không có kiến ​​thức sẵn có
Các thiết bị đặc biệt để phân tích và thử nghiệm	Dữ liệu lớn	Thích hợp với dữ liệu quy mô lớn
Áp dụng trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn	Phân tích Phạm vi	Mở phạm vi
Phạm vi hạn chế > Phân tích Kết luận	Cần xác minh các kết quả	Dễ dàng chấp nhận các kết quả phân tích
Mẫu dữ liệu	Khám phá các mẫu và liên kết	Có thể bỏ lỡ các mẫu và liên kết ẩn