Duomenų analizė leidžia įmonėms sužinoti, kas joms tinka ir ką tobulinti, kad jos augtų. Įmonės jau seniai naudojasi kiekybiniais duomenimis, tačiau iš kokybinių duomenų galite gauti daug daugiau įžvalgų. Nors jums reikės praleisti daugiau laiko ruošdami tokio tipo duomenis, kokybinių duomenų analizės veiksmai yra tokie patys. Be to, pati analizė yra lengvesnė, greitesnė ir tikslesnė dėl teksto analizės įrankių. Derindamos tiek kiekybinę, tiek kokybinę duomenų analizę, įmonės gali pastebėti tendencijas ir iš tikrųjų pradėti klausytis savo klientų poreikių.
Naudokite kasdienius įrankius, kurie susiję su verslo analitika, kad analizuotumėte duomenis ir suprastumėte, kas vyksta. Tada suaktyvinkite duomenų analizę naudodami sisteminio mokymosi įrankius, pvz., MonkeyLearn, kad suprastumėte, kodėl skaičiai ir kreivės didėja arba mažėja. Prisiregistruokite gauti nemokamą demonstracinę versiją, kad pamatytumėte, kaip lengva atlikti išsamią duomenų analizę.
Kaip analizuoti duomenis?
Kad gautų kuo daugiau duomenų, organizacijos turi įgyvendinti duomenų analizės procesą. Šis procesas apima: nustatant tikslus, siekis rinkti, valyti ir analizuoti duomenis, vizualizuoti duomenis prietaisų skydeliuose. Štai keli žingsniai, kuriuos organizacijos turėtų atlikti analizuodamos savo duomenis:
Apibrėžkite tikslus. Aiškių tikslų apibrėžimas padės įmonėms nustatyti, kokio tipo duomenis reikia rinkti ir analizuoti. Integruoti duomenų analizės įrankius. Šiuos įrankius galima integruoti naudojant verslo analizės sisteminius įrankius ir vieno paspaudimo integravimą. Tačiau organizacijoms gali prireikti kūrėjo pagalbos nustatant, jeigu norima integruoti visą sistemą.
Surinkite duomenis. Organizacijos turi surinkti visus duomenis į vieną vietą, kad būtų galima juos analizuoti. Tiek kiekybiniai, tiek kokybiniai duomenys gali būti saugomi „Excel“. Įmonės taip pat naudoja API ir integracijas savo duomenų šaltiniams tiesiogiai prijungti prie duomenų analizės įrankių. Išvalykite duomenis. Kad gautų tikslius rezultatus, įmonės turi išvalyti savo duomenis prieš juos analizuodamos. Pašalinkite tokius dalykus kaip skyrybos ženklai, specialieji simboliai, HTML žymos ir pasikartojantys įrašai.
Išanalizuokite duomenis. Organizacijos turėtų naudoti duomenų analizės programinę įrangą ir kitus įrankius, padedančius suprasti duomenis. Kai kurie duomenų analizės įrankiai apima Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash, Excel, Python, R, Looker ir Microsoft Power BI.
Daryti išvadas. Įmonės turėtų giliai pasinerti į duomenis, kad gautų veiksmingų įžvalgų. Tada interpretuokite tuos rezultatus, kad nustatytumėte geriausius veiksmus.