Cele mai dificile decizii, in domeniul afacerilor, presupun cunoasterea prealabila a datelor. Vă prezentăm cele mai comune tipuri de analiză a datelor, astfel încât să o puteți alege pe cea care se potrivește cel mai bine nevoilor dumneavoastră , în funcție de volumul de date pe care îl manipulați, de caracteristicile acestuia și de capacitățile companiei.

În era digitală, caracterizată de accesul facil la datele utilizatorilor și clienților, precum și de existența unor instrumente care ne permit să efectuăm o astfel de analiză, toată lumea ar trebui să fie capabilă să interpreteze informațiile disponibile. Întrebarea este cum abordăm această analiză . Ne concentrăm asupra unor probleme preliminare pe care ar trebui să le cunoașteți și apoi trecem la enumerarea tipurilor.

  • Puteți citi și: Cele 16 tipuri de cercetare (calitativă și cantitativă).

CONȚINUTUL ARTICOLULUI

1. Tipuri de analiză a datelor după natura lor.

2. Tipuri de analiză a datelor conform metodologiei.

Tipuri de analiză în funcție de natura datelor

De obicei, mai întâi facem diferența între aceste două tipuri largi în funcție de natura datelor pe care le examinăm. În acest sens, volumul de muncă și metodologia pe care o vom urma vor fi diferite.

Analize calitative

În acest caz nu există o măsurătoare numerică a datelor exprimate într-o valoare . Pur și simplu analizăm datele pentru a trage o concluzie care, în multe cazuri, poate fi subiectivă. Are de-a face cu concepte non-economice precum calitatea serviciului unei companii sau satisfacția clienților, pentru a numi câteva exemple.

Analiza cantitativa

În acest tip de analiză există o măsurătoare numerică. Colectăm date de același tip pentru a le parametriza , a căuta corelații sau a trage concluzii și a lua deciziile corecte. Are de-a face cu analiza statistică și de multe ori manipulăm un volum mare de date, atât de mult încât uneori este necesară intervenția unui sistem informatic, ca în cazul Big Data.

Tipuri de analiză a datelor conform metodologiei

Metodele de colectare a datelor sunt multe. Acestea pot fi chestionare, sisteme informatice automatizate sau focus grupuri. În acest caz, ne concentrăm pe cele mai comune tipologii pe care fiecare om de afaceri, statistician sau analist ar trebui să le cunoască.

1. Big Data

Big Data este un model care este în plină ascensiune, deoarece noile tehnologii permit manipularea unor cantități uriașe de date care, mecanic sau analogic, nu au putut fi comandate și comparate corect. Cu alte cuvinte, este necesară   intervenția unui software neconvențional pentru a procesa informația într-un timp rezonabil care să permită o marjă de răspuns.

  • Pentru a afla mai multe: Big data: ce sunt și pentru ce sunt.

2. Testul AB

Are o mulțime de nume, cum ar fi teste AB sau testare divizată . Constă în a propune două rezultate și a vedea cum reacţionează clientul sau utilizatorul la fiecare dintre ele. Este folosit în marketingul digital la lansarea unei noi campanii, în lumea online pentru a vedea utilitatea și eficacitatea a două pagini web sau la lansarea de produse noi. Principala limitare (și posibil motivul eficienței sale) este că permite doar două scenarii posibile.

3. Rețele neuronale

Folosind sisteme informatice avansate, este simulată funcționarea unui grup neuronal simplu . Informația trece prin rețeaua neuronală și este procesată, astfel încât sistemul efectuează o învățare automată care îi permite să tragă concluzii din ce în ce mai bune. Se realizează printr-o serie de reguli și algoritmi matematici.

4. Optimizare liniară

În optimizarea liniară, numită și optimizare matematică sau programare matematică, se pune o situație specifică și   se aplică o serie de variabile sau restricții , astfel încât să putem verifica care este cel mai bun rezultat posibil. Acest tip de analiză este utilizat în sistemele de producție pentru a reduce costurile de producție și a crește profiturile.

5. Analiza corelației

O tehnică statistică utilizată pe scară largă. În acest caz, expunem două variabile cantitative diferite, le comparăm și vedem dacă există o relație   între ele. Un exemplu practic ar fi să vedem dacă prețul de intrare într-un parc de distracții are o influență asupra scăderii consumului de băuturi în cadrul aceluiași parc. Pentru a vedea o relație, trebuie să analizați o cantitate mare de date. Altfel, am putea ajunge la o concluzie greșită.

Alegeți metodologia potrivită pentru datele pe care le gestionați. | Imagine de: Stephen Dawson/Unsplash.

6. Analiza scenariului

Vă propunem o serie de scenarii sau evenimente posibile , cu rezultate diferite, și vedem care ne este mai favorabil. Acest tip de analiză este similar cu testul AB, dar include mai multe opțiuni și, prin urmare, este mai puțin fiabil.

7. Analiza sentimentelor

Un concept care a apărut ca urmare a popularizării rețelelor sociale este analiza sentimentelor. În acest caz, încercăm   să determinăm care este atitudinea unui individ sau a unui grup de indivizi față de un anumit subiect. Se bazează pe variabile foarte subiective, deci este dificil să tragi o concluzie. Cu toate acestea, ne oferă o idee fiabilă despre care este opinia consumatorului, a clientului sau a grupului social.

8. Analiza semantică

Dacă   natura datelor pe care dorim să le analizăm este de tip semantic (texte) , cel mai bine este să recurgem la analiza semantică. Cel mai bun exemplu este Google, care accesează cu crawlere și indexează mii de pagini web în fiecare zi, analizându-le textul (și multe alte variabile) pentru a ordona rezultatele.

9. Sondaje

Obiectivul principal al unui sondaj este de a obține rezultate din interacțiunea intervievatului. Ele fac parte dintr-o investigație pe termen lung și servesc la colectarea datelor cu caracter personal pe care altfel nu le-am putea obține . Pentru un rezultat satisfăcător, trebuie mai întâi să selectăm un public țintă și obiectul de interes. Acestea pot fi realizate prin diferite canale (față în față, web sau e-mail).

10. Studii de caz

Studiul de caz se bazează pe simpla observare a unui mediu real . Prin urmare, cercetătorii nu au control asupra variabilelor implicate. Sunt ușor de proiectat, deși nu pot fi repetate, deoarece fiecare dintre studiile de caz depinde de contextul în care a fost realizat. În acest sens, este dificil să tragem o concluzie obiectivă.

  • Te poate interesa: Diferența dintre prevalență, incidență și incidență cumulativă?

11. Experimente formale

Spre deosebire de studiile de caz, experimentele formale implică diferite variabile determinate de cercetători. Prin urmare, necesită mai mult timp de pregătire, dar concluziile vor fi mai precise. Prin experimente formale putem vedea   relația dintre diferite variabile atunci când interacționează într-un mediu real .

12. Recenzii sistematice (SR)

Această analiză este utilizată pentru a compara mai multe studii științifice sau publicații (studii primare) și pentru a sintetiza diferitele rezultate. Se pleacă de la următoarea premisă: rezultatul unui singur proces nu este suficient de fiabil pentru a fi generalizat. Pe de altă parte, trebuie să fim clari cu privire la criteriile de includere sau excludere a studiilor.

13. Comparație (evaluare comparativă)

Pentru a face o comparație, trebuie mai întâi să stabilim care este rezultatul standard . Odată ce avem acel punct de plecare, îl comparăm cu alte rezultate și observăm diferențele. Dacă aruncăm o privire pe net, putem vedea benchmarking -ul produselor hardware. Luăm unul dintre ele drept referință și vedem dacă următorul oferă performanțe mai bune sau mai proaste.

14. Simulați Monte Carlo

Simularea Montecarlo este o tehnică de analiză complexă, foarte utilă pentru a determina fezabilitatea unui proiect având în vedere că unele variabile se pot schimba de la un moment la altul. Prin urmare, ia în considerare riscul și face acest lucru substituind factorii reali cu numere aleatorii. Astfel, putem măsura impactul dacă unul dintre factori nu funcționează conform așteptărilor .

15. Predicție matematică

Cel din urmă tip de analiză a datelor este bine cunoscut. Încercați să identificați cel mai probabil rezultat în viitor . Printr-o serie de tehnici și instrumente, observăm ce s-a întâmplat în trecut pentru a avea o idee aproximativă (niciodată exactă) a ceea ce se va întâmpla în viitor. Este utilizat în proiecțiile macroeconomice sau în gestionarea veniturilor .

  • Mai multe despre cele mai comune metode de analiză.