Ứng dụng [ Đăng ngày (08/10/2022) ]
Các loại phân tích dữ liệu
Hầu hết các tổ chức bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu của họ bằng phân tích mô tả. Theo thời gian, chúng mở rộng sang phân tích chẩn đoán, sau đó là phân tích dự đoán. Nhiều người mong muốn cuối cùng có một chương trình phân tích hoàn chỉnh để cung cấp thông tin tốt hơn cho việc ra quyết định kinh doanh của họ.

Không phải tất cả các phân tích dữ liệu đều giống nhau. Hầu hết các chuyên gia chia phân tích dữ liệu thành bốn loại chính:

Phân tích mô tả: Mô tả những gì đã xảy ra trong quá khứ hoặc những gì hiện đang xảy ra. Loại phân tích này trả lời các câu hỏi như ai, cái gì, ở đâu, khi nào và như thế nào. Ví dụ: báo cáo bán hàng cho biết doanh số hàng tháng của bạn trong bốn quý qua là một ví dụ về phân tích mô tả. Đây là loại phân tích dễ thực hiện nhất, nhưng nó chỉ có giá trị giới hạn đối với tổ chức. Tuy nhiên, bạn không thể bỏ qua vì phân tích mô tả là nền tảng cần thiết cho các loại phân tích nâng cao hơn.

Phân tích chẩn đoán: Cho bạn biết tại sao điều gì đó lại xảy ra. Ví dụ: nếu phân tích mô tả của bạn thông báo cho bạn rằng doanh số bán hàng giảm trong quý trước, thì phân tích chẩn đoán sẽ giúp bạn tìm ra điều gì đã xảy ra. Loại phân tích này thường liên quan đến việc kết hợp nhiều bộ dữ liệu để tạo ra đánh giá đầy đủ và chính xác hơn về tình huống của bạn. Có thể doanh số bán hàng của bạn giảm do các vấn đề về chuỗi cung ứng hoặc thời tiết xấu hoặc do bạn bị mất tài khoản quan trọng sau khi thuê một nhân viên bán hàng mới. Phân tích chẩn đoán có thể giúp bạn tìm ra điều đó.

Phân tích dự đoán: Giúp bạn hiểu điều gì có thể xảy ra tiếp theo. Nó xem xét các xu hướng lịch sử, tìm kiếm các mô hình sẽ cung cấp thông tin chi tiết về tương lai. Thông thường , các công cụ phân tích dự đoán dựa trên các mô hình dữ liệu tiên tiến và công nghệ máy học có thể chắt lọc những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất trong quá khứ và áp dụng những yếu tố đó vào tình hình hiện tại. Đây là một dạng phân tích mang tính suy đoán và tiên tiến hơn nhiều với giá trị tiềm năng cao. Nó đang trở thành một công cụ rất phổ biến, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp lớn.

Phân tích: Mô tả cố gắng cho bạn biết bạn nên làm gì về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Ví dụ: nếu phân tích dự đoán của bạn dự báo doanh số bán hàng thấp hơn trong quý tới, phân tích dự đoán có thể giúp bạn biết điều đó có thể thay đổi như thế nào nếu bạn giảm giá hoặc thay đổi chiến lược tiếp thị hoặc nguồn sản phẩm từ một nhà cung cấp khác. Rõ ràng, lợi ích tiềm năng của phân tích mô tả là cực kỳ cao, nhưng cũng rất khó để thực hiện tốt phân tích mô tả. Hiện nay, rất ít tổ chức có đủ nguồn lực và khả năng để thực hiện phân tích theo quy mô.

N.T.T
Theo www.eweek.com
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Video

Công nghiệp  
 
Robot dòng DOBOT M1
DOBOT M1 là một cánh tay robot thông minh cho ngành công nghiệp nhẹ. Nó có thể được sử dụng trong các ứng dụng đa dạng, bao gồm công việc dây chuyền lắp ráp, hàn, nhận dạng trực quan. Robot giúp xây dựng hệ thống công nghiệp thông minh thông qua độ chính xác cao, phạm vi làm việc rộng và phát triển thứ cấp.


 
Nông nghiệp  
 
Triển vọng từ ứng dụng công nghệ cao trong nông nghiệp
Những năm qua, Hậu Giang tích cực áp dụng công nghệ tiên tiến, hiện đại vào phục vụ sản xuất nông nghiệp, qua đó đã góp phần giảm sức lao động, giảm chi phí đầu tư, nâng cao sức cạnh tranh cho nông sản, tăng hiệu quả kinh tế. Đồng thời, giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhân lực làm nông nghiệp và thúc đẩy liên kết sản xuất giữa các doanh nghiệp, hợp tác xã với nông dân.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - Quận Ninh Kiều - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->