Phân tích nâng cao bao gồm các kỹ thuật phức tạp, hiện đại mà các tổ chức sử dụng để dự đoán và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
Phân tích dữ liệu truyền thống và kỹ thuật kinh doanh thông minh dường như không hiệu quả đối với nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới công nghệ tiến bộ này.
Ngày nay, nhiều tổ chức đang chuyển từ các phương pháp truyền thống sang sử dụng các kỹ thuật hiện đại và tận dụng các phân tích nâng cao.
Nhiều kỹ thuật được sử dụng trong phân tích nâng cao bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và các kỹ thuật khác để trợ giúp các tổ chức theo nhiều cách khác nhau.
Cho dù đó là phát triển các chiến dịch tiếp thị, tìm ra lỗ hổng trong chính sách thể chế mới hay cải thiện an ninh trong hệ thống ngân hàng, việc sử dụng phân tích nâng cao đang ngày càng gia tăng.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về phân tích nâng cao và ý nghĩa của nó đối với doanh nghiệp của bạn.
Hãy bắt đầu!
Phân tích nâng cao là gì?
Phân tích nâng cao là phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích để dự báo sự kiện, dự đoán kết quả, đưa ra quyết định tốt hơn và thu được những hiểu biết có giá trị để cải thiện hoạt động kinh doanh của bạn.
Các kỹ thuật phân tích được sử dụng ở đây bao gồm trí tuệ nhân tạo, thuật toán học máy, mô hình dự đoán, tự động hóa quy trình kinh doanh, học sâu, v.v. để tìm hiểu và phân tích dữ liệu kinh doanh từ nhiều nguồn. Các giải pháp và công cụ phân tích nâng cao mở rộng và kết hợp cả phân tích theo quy định và phân tích dự đoán để trực quan hóa dữ liệu, tìm mẫu và cải thiện việc ra quyết định.
Phân tích nâng cao được sử dụng trong nhiều ngành và doanh nghiệp khác nhau, bao gồm khai thác dữ liệu, tiếp thị, quảng cáo và an ninh mạng. Nhiều công ty sử dụng nó để hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của họ, tìm ra những lỗ hổng chính sách, dự đoán động lực thị trường, tìm xu hướng thị trường mới và sử dụng chúng cho nhiều mục đích khác.
Nhiều phương pháp phức tạp như văn hóa số, phân tích cụm, xử lý sự kiện phức tạp, thống kê đa chiều, ra quyết định thông minh, v.v. dự kiến sẽ được đưa vào phân tích nâng cao.
Danh sách các phương pháp tạo nên phân tích nâng cao tiếp tục phát triển, với các kỹ thuật mới được áp dụng theo thời gian. Tuy nhiên, các nhiệm vụ cơ bản mà phương pháp phân tích này thực hiện là phân đoạn, phân loại, tương quan, dự đoán và liên kết.
- Phân đoạn giúp bạn kết hợp các dữ liệu tương tự khác nhau
- Phân loại giúp phân loại các mục chưa được phân loại
- Tương quan là một nhiệm vụ xác định mối quan hệ giữa các thuộc tính của các mục
- Nhiệm vụ dự báo mang lại cho công ty một kết quả có thể dự đoán được trong tương lai
- Sự liên kết này giúp công ty ước tính số lần hai dữ liệu có thể xuất hiện cùng nhau trong tập dữ liệu thô. Nó cũng giúp xác định nguồn gốc của các quy tắc
Phân tích nâng cao: lợi ích
Phân tích nâng cao là một phương pháp mạnh mẽ được nhiều công ty trên thế giới sử dụng. Nó cung cấp cho các công ty quyền truy cập vào nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu giúp họ tránh được những thách thức kinh doanh và phát triển tổ chức.
Lợi ích của phân tích nâng cao bao gồm:
- Dự báo chính xác: Ưu điểm chính của phân tích nâng cao đã thu hút hầu hết các công ty là mức độ dự báo chính xác cao. Không giống như các công cụ BI cũ vẫn sử dụng các yếu tố không chắc chắn, phân tích nâng cao có thể dự đoán kết quả hiệu quả hơn và giúp bạn quyết định xem có nên đưa ra quyết định kinh doanh theo hướng này hay không.
- Quản lý rủi ro tốt hơn: rủi ro vốn có trong mỗi doanh nghiệp và phân tích nâng cao đóng vai trò là giải pháp tốt nhất để giảm thiểu rủi ro. Độ chính xác dự đoán cao giúp tổ chức quản lý rủi ro tốt hơn và giảm khả năng xảy ra sai lầm tốn kém. Cho dù bạn đang bắt đầu một dự án kinh doanh mới hay ra mắt một sản phẩm, phân tích nâng cao có thể giúp bạn ngăn ngừa những tổn thất tiềm ẩn.
- Đi sâu vào chi tiết: Với các công cụ phân tích nâng cao, bạn có thể hiểu sâu hơn, hữu ích về dữ liệu thị trường. Bằng cách phân tích động lực thị trường và sử dụng mô hình dự đoán, bạn có thể xác định tiềm năng cho bước kinh doanh tiếp theo của mình trên thị trường.
- Quyết định nhanh hơn: Với những dự báo có độ chính xác cao cho tương lai, bạn có thể đưa ra quyết định nhanh hơn về bất kỳ chiến lược kinh doanh nào. Nó giúp bạn hỗ trợ bất kỳ quyết định nào mà bạn dự đoán một kết quả thuận lợi.
- Giảm thành kiến: Một lợi ích quan trọng khác của việc triển khai phân tích nâng cao là khả năng giảm thành kiến về nhận thức có thể tác động tiêu cực đến bất kỳ quyết định kinh doanh nào. Phân tích nâng cao sử dụng công nghệ máy học và AI để mang lại kết quả dựa trên dữ liệu nhiều hơn và đưa ra quyết định hợp lý hơn.
- Dự đoán các cơ hội và vấn đề: Sử dụng các công cụ phân tích nâng cao đáng tin cậy, các công ty có thể xác định các cơ hội mới trên thị trường và hành động theo yêu cầu. Hơn nữa, nó cũng có thể giúp bạn phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong cách tiếp cận kinh doanh của mình và thực hiện các thay đổi tương ứng.
Kỹ thuật phân tích nâng cao
Phân tích nâng cao bao gồm nhiều kỹ thuật phối hợp với nhau để giúp các tổ chức đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định kinh doanh. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến:
- Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một trong những kỹ thuật được sử dụng rộng rãi nhất được sử dụng để xác định các mẫu, khoảng trống và xu hướng trong một tập dữ liệu nhất định. Nó cũng giúp bạn thiết lập mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu của mình để khắc phục các sự cố tiềm ẩn. Khai thác dữ liệu kết hợp AI, thống kê và học máy để hoàn thành công việc một cách hiệu quả.
- Phân tích tình cảm: Phân tích tình cảm là một kỹ thuật hiện đại sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), sinh trắc học và phân tích văn bản để xem văn bản là tiêu cực, trung tính hay tích cực. Nó giúp các công ty phân tích cảm xúc của khách hàng tiềm năng và cách họ nhìn nhận một thương hiệu hoặc sản phẩm mới.
- Phân tích dữ liệu lớn: Đây là một kỹ thuật nổi tiếng khác được sử dụng trong phân tích nâng cao để đánh giá lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc. Kỹ thuật này rất hữu ích để tìm kiếm xu hướng thị trường, mối tương quan giữa các đơn vị, mô hình ẩn, sở thích của khách hàng và các thông tin ẩn khác từ một tập dữ liệu lớn.
- Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu hiển thị dữ liệu ở định dạng đồ họa. Đây là phương pháp phân tích tiêu chuẩn dành cho các thực thể kinh doanh để trình bày các phân tích và thông tin khác bằng cách sử dụng cách trình bày bằng đồ họa. Trực quan hóa dữ liệu không chỉ là biểu đồ và sơ đồ; hiển thị nhiều thông tin hơn, chẳng hạn như doanh nghiệp của bạn đang hoạt động như thế nào và nó sẽ đi đến đâu.
- Phân tích cụm: Phân tích nâng cao sử dụng phân tích cụm để phân tích các tập dữ liệu phi cấu trúc và xác định các cụm điểm dữ liệu tương tự. Đây là một phương pháp phân tích phổ biến giúp các công ty phân loại dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng nó để tìm thông tin liên quan. Không chỉ có những điểm tương đồng, kỹ thuật này còn giúp tìm ra sự khác biệt trong các điểm dữ liệu này và thể hiện chúng một cách trực quan.
- Học máy: Không còn nghi ngờ gì nữa, học máy là một kỹ thuật phân tích nâng cao được sử dụng thường xuyên, trong đó nó học thông tin liên quan từ các nguồn dữ liệu được thu thập và tạo ra một mô hình chi tiết. Điều này giúp xác định các mẫu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác giúp xác định kế hoạch hành động của tổ chức.
- Xử lý sự kiện phức tạp: Xử lý sự kiện phức tạp là một phương pháp hữu ích giúp bạn theo dõi và phân tích các luồng dữ liệu có cấu trúc trong thời gian thực và dự đoán những kết luận có độ chính xác cao có thể được đưa ra. Nó sử dụng kỹ thuật khớp mẫu chuyên dụng để nhận biết bất kỳ sự kiện hoặc hoạt động nào và cung cấp tất cả thông tin liên quan về cách phản ứng với sự kiện đó.
- Phân tích theo nhóm: Kỹ thuật này giúp bạn chia các tập dữ liệu khổng lồ thành các tập hợp có liên quan và sử dụng thông tin chi tiết để thực hiện bước đi tiếp theo trong thị trường mục tiêu của mình.
Các công ty sử dụng kỹ thuật này để sắp xếp lượng lớn thông tin khách hàng dựa trên nhiều phân tích khác nhau và sau đó tách nó thành các nhóm liên quan. Nó thường được sử dụng để kiểm tra tính hợp lệ của các giả thuyết của các giả định khác nhau dựa trên dữ liệu mẫu.
- Mô hình dự đoán: Mô hình dự đoán được các công ty sử dụng rộng rãi vì nó giúp họ dự đoán kết quả tương lai của chiến lược kinh doanh. Dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và kỹ thuật này sử dụng máy học và mô hình thống kê để dự đoán kết quả. Bằng cách sử dụng dự báo, các công ty có thể đưa ra quyết định phù hợp về những bước đi tiếp theo của mình đồng thời giảm thiểu rủi ro.
- Phân tích mô phỏng: Phân tích mô phỏng có lợi cho các công ty vì kỹ thuật này giúp dự đoán các kết quả thay thế có thể xảy ra trong, trước hoặc sau khi thực hiện quyết định.
- Thống kê đa biến: Đây là một kỹ thuật rất phức tạp bao gồm nhiều phương pháp khác nhau để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến khác nhau trong tập dữ liệu. Đồng thời, nó xác định kết nối để đảm bảo kết quả chính xác.
- Phân tích phát trực tuyến: Phân tích phát trực tuyến là một kỹ thuật hiện đại, tiên tiến, liên tục đánh giá dữ liệu phát trực tuyến có băng thông cao, ngay cả trong thời gian thực. Nhiều công ty thương mại điện tử thường sử dụng kỹ thuật này để hiểu nhiều loại thông tin liên quan đến bán hàng và hành vi của khách hàng.
- Phân tích theo quy định: Phân tích theo quy định thường được các tổ chức sử dụng vì nó kết hợp các tính năng của phân tích dự đoán và phân tích kinh doanh. Kỹ thuật này giúp các tổ chức quyết định bước đi tiếp theo của họ và mở đường dựa trên hồ sơ trong quá khứ. Nó đặc biệt được sử dụng khi một tổ chức nghi ngờ về cách tiếp cận của họ và muốn biết cách tiếp cận nào sẽ mang lại cho họ kết quả kinh doanh tốt hơn.
Thông minh kinh doanh và phân tích nâng cao
Business Intelligence (BI) và phân tích nâng cao là hai trong số những lựa chọn phổ biến nhất dành cho các tổ chức kinh doanh để giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, có độ chính xác cao. Mặc dù chúng có nhiệm vụ tương tự nhau nhưng có nhiều điểm khác biệt giữa chúng.
Phân tích nâng caoKinh doanh thông minhĐịnh nghĩaPhân tích nâng cao sử dụng nhiều kỹ thuật và chiến lược lập mô hình hiện đại để dự đoán tương lai và đưa ra quyết định phù hợp.
Nó chủ yếu hướng tới các sự kiện trong tương lai. BI sử dụng các kết quả và dữ liệu lịch sử trước đó để giúp tổ chức cải thiện hoạt động của mình.
Nó chủ yếu hướng đến các sự kiện trong quá khứ và hiện tại. Mục đích chính Mục đích chính của nó là phát hiện các vấn đề phức tạp trong công ty và quyết định hướng hành động. Giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu lịch sử và khắc phục các sự cố nhỏ. Các kỹ thuật chính liên quan đến Kỹ thuật bao gồm khai thác dữ liệu, học máy, phân tích ngữ nghĩa, phân tích đoàn hệ, khớp mẫu và nhiều kỹ thuật khác. Các kỹ thuật bao gồm khai thác dữ liệu, báo cáo và truy vấn. Sử dụng dữ liệu lớn. Anh ấy thường sử dụng Dữ liệu lớn. Anh ấy sử dụng Dữ liệu lớn gần như thường xuyên. Loại phân tích. Nó thực hiện phân tích dự đoán rất chính xác. Tìm nguyên nhân gốc rễ của mẫu dữ liệu. Sử dụng loại dữ liệu Phân tích nâng cao sử dụng cả loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thông minh kinh doanh chủ yếu bao gồm các loại dữ liệu có cấu trúc. Được tạo tự động. Kiến thức được tạo theo cách thủ công. Người dùng Các nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu là những người dùng chính của phân tích nâng cao. Nó chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phân tích kinh doanh và người dùng.
Các trường hợp sử dụng phân tích nâng cao
Phân tích nâng cao có thể được sử dụng theo nhiều cách trong hệ sinh thái kinh doanh hiện tại, ví dụ:
- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Phân tích nâng cao có thể giúp tổ chức của bạn đánh giá nhu cầu, thay đổi sở thích của khách hàng, điều chỉnh biến động chi phí và tạo chuỗi cung ứng năng động. Nó làm cho chuỗi cung ứng có thể thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của thị trường và giúp giảm sự chậm trễ, giảm chi phí phân phối và hợp lý hóa các quy trình.
- Phân tích tiếp thị: Giúp doanh nghiệp tạo các chiến dịch tiếp thị tùy chỉnh và nhắm mục tiêu cũng như bán sản phẩm. Bằng cách này, bạn có thể tránh được các chiến lược không hiệu quả và giảm lãng phí tiền bạc. Bằng cách phân tích hiệu suất trong tương lai, bạn có thể xác định các đợt bán thêm và bán kèm, đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng của mình.
- Hợp lý hóa hoạt động kinh doanh: Với các phân tích nâng cao, bạn có thể hợp lý hóa hoạt động kinh doanh của mình và điều chỉnh nó cho phù hợp với xu hướng thị trường đang thay đổi. Không giống như các công cụ BI có thể không thích ứng đầy đủ với việc thay đổi điều kiện thị trường, phân tích nâng cao có thể giúp cải thiện hiệu quả, doanh thu và năng suất của tổ chức bạn.
- Phân tích vectơ rủi ro: Bằng cách triển khai phân tích nâng cao, các công ty có thể phân tích các bộ dữ liệu và luồng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Điều này cho phép bạn phát hiện các mẫu trong dữ liệu có thể gây rủi ro lớn hơn cho tổ chức của bạn. Từ gian lận thanh toán và lỗ hổng chính sách cho đến trách nhiệm bảo hiểm và giám sát danh tiếng khách hàng, phân tích nâng cao có thể giúp giảm thiểu rủi ro và tiết kiệm tiền.
Một số công cụ phân tích nâng cao
# 1. đếm
Countly là một công cụ phân tích nâng cao, mạnh mẽ có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về doanh nghiệp của mình dựa trên ứng dụng của bạn. Nó có sẵn trên một đám mây riêng hoặc có thể tự lưu trữ. Nó cho phép bạn theo dõi hiệu suất sản phẩm, hành vi và hành trình của khách hàng trên các ứng dụng máy tính để bàn, web và thiết bị di động.
Các tính năng và lợi ích:
- Quyền sở hữu và kiểm soát dữ liệu đầy đủ
- Nó có thể mở rộng với các plugin
- Truy cập dữ liệu dễ dàng hơn với bảng điều khiển có thể tùy chỉnh
- Phân tích sản phẩm
- Hỗ trợ chiến lược theo dõi
- Thông báo đẩy tương tác
- Email và báo cáo sự cố
- Bảo mật tốt hơn với quyền của người dùng
- Bảo mật dữ liệu tốt hơn bằng cách tuân thủ các quy định tuân thủ như HIPAA, GDPR và COPPA
Trên GitHub, anh ấy đã kiếm được tổng cộng hơn 5,1 nghìn các ngôi sao và 949 cái nĩa.
#2. siêu bộ Apache
Superset là một nền tảng trực quan hóa và khai thác dữ liệu Apache. Ứng dụng Business Intelligence hiện đại, sẵn sàng cho doanh nghiệp này có thể mở rộng hoặc thay thế các công cụ BI độc quyền cho nhiều công ty.
Các tính năng và lợi ích:
- Bạn có thể nhanh chóng tạo biểu đồ bằng giao diện Superset mà không cần mã
- Thực hiện các truy vấn nâng cao với trình soạn thảo SQL trực tuyến mạnh mẽ
- Nhanh chóng xác định các chỉ số và thứ nguyên tùy chỉnh bằng ngữ nghĩa đơn giản
- Nó hỗ trợ hầu hết tất cả các cơ sở dữ liệu SQL ngay lập tức
- Trực quan hóa dữ liệu với nhiều hình ảnh đẹp mắt như biểu đồ thanh, hình ảnh không gian địa lý, v.v.
- Tùy chọn vai trò bảo mật và xác thực mở rộng
- Lớp bộ nhớ đệm nhẹ và có thể định cấu hình để đơn giản hóa việc tải cơ sở dữ liệu
- Tùy chỉnh thông qua API
Nó cũng tích hợp khá tốt với nhiều nguồn dữ liệu và có kiến trúc gốc đám mây được xây dựng từ đầu để dễ dàng mở rộng quy mô.
#3. Kỳ vọng lớn
Great Expectations (GX) cho phép các nhóm dữ liệu xây dựng sự hiểu biết chung về dữ liệu được thu thập thông qua việc lập hồ sơ, tài liệu và kiểm tra chất lượng tốt hơn. Nó giúp bạn quản lý hiệu quả các đường ống dữ liệu và nhanh chóng thực hiện các bài kiểm tra chất lượng linh hoạt và có thể mở rộng.
Các tính năng và lợi ích:
- Nó phù hợp hoàn toàn với hệ thống công nghệ hiện tại của bạn và tích hợp với các quy trình CI/CD
- Phát hiện dữ liệu được tăng tốc, ngay cả với lượng dữ liệu lớn hơn
- Tài liệu dữ liệu được tạo tự động
- Kiểm soát và bảo quản dữ liệu tốt hơn nhờ quy trình quản lý và bảo mật
- Cảnh báo và thông báo
- Nó tích hợp tốt với nhiều hệ thống và công cụ như AWS S3, GCP, v.v.
Tài liệu của nó rất dễ hiểu đối với cả người dùng không chuyên về kỹ thuật và kỹ thuật.
Tài nguyên để tìm hiểu phân tích nâng cao
# 1. Phân tích dữ liệu nâng cao bằng Python
Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững các phân tích nâng cao với Python và giải quyết các vấn đề trong thời gian thực.
#2. Phân tích nâng cao với Excel – Bộ phân tích dữ liệu/Bộ giải
Khóa học này dạy phân tích dữ liệu nâng cao trong Excel bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Bộ công cụ thống kê và Bộ giải tối ưu hóa tuyến tính.
#3. Phân tích nâng cao với Spark- Patterns for Learning
Cuốn sách thực hành này của bốn nhà phân tích dữ liệu Cloudera cho phép bạn tiến hành phân tích dữ liệu quy mô lớn với Spark. Ở đây bạn sẽ tìm thấy các ví dụ về cách tiếp cận và giải quyết các vấn đề phân tích khác nhau.
#4. Phân tích nâng cao trong Power BI với R và Python
Tác giả Ryan Wade đã cung cấp các công thức Python và R để giúp bạn áp dụng các ngôn ngữ khoa học dữ liệu khác nhau vào công việc của mình trong MS Power BI.
#5. Phân tích nâng cao với Excel 2019
Tác giả Manisha Nigam cho phép bạn khám phá các phương pháp và cách phân tích phức tạp, hợp nhất và dự báo dữ liệu khác nhau dựa trên các xu hướng mới nhất.
Ứng dụng
Phân tích nâng cao có thể trở thành một chiến lược kinh doanh hiệu quả và hiệu quả cao, giúp bạn phát triển và định hình các mục tiêu, đồng thời giảm thiểu rủi ro. Nó không ngừng phát triển khi công nghệ tiến bộ, bổ sung thêm nhiều quang phổ và ngày càng trở nên hữu ích hơn. Các thương hiệu lớn đã sử dụng phân tích nâng cao và nó sẽ sớm lan rộng sang các thương hiệu khác.
Bạn cũng có thể xem Phân tích tăng cường.
