I 15 tipi di analisi dei dati esistenti

Le decisioni piu difficili, in ambito aziendale, riguardano la conoscenza preventiva dei dati. Ti presentiamo le tipologie piu comuni di analisi dei dati in modo che tu possa scegliere quella piu adatta alle tue esigenze , a seconda del volume di dati che stai gestendo, delle sue caratteristiche e delle capacita dell’azienda.

Nell’era digitale, caratterizzata da un facile accesso ai dati degli utenti e dei clienti, nonche dall’esistenza di strumenti che consentono di effettuare tali analisi, tutti dovrebbero essere in grado di interpretare le informazioni a loro disposizione. La domanda e come ci avviciniamo a tale analisi . Ci concentriamo su alcune questioni preliminari che dovresti conoscere e poi andiamo a elencare i tipi.

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CONTENUTO DELL’ARTICOLO

1. Tipi di analisi dei dati secondo la loro natura.

2. Tipi di analisi dei dati secondo la metodologia.

Tipi di analisi in base alla natura dei dati

Di solito prima distinguiamo questi due tipi generali in base alla natura dei dati che stiamo esaminando. In questo senso, il carico di lavoro e la metodologia che seguiremo saranno diversi.

Analisi qualitativa

In questo caso non esiste una misura numerica dei dati espressi in un valore . Analizziamo semplicemente i dati per trarre una conclusione che, in molti casi, puo essere soggettiva. Ha a che fare con concetti non economici come la qualita del servizio di un’azienda o la soddisfazione del cliente, solo per citare alcuni esempi.

Analisi quantitativa

In questo tipo di analisi c’e una misura numerica. Raccogliamo dati dello stesso tipo per parametrizzarli , cercare correlazioni o trarre conclusioni e prendere le giuste decisioni. Ha a che fare con l’analisi statistica e spesso gestiamo un volume di dati elevato, tanto che a volte e necessario l’intervento di un sistema informatico, come nel caso dei Big Data.

Tipi di analisi dei dati secondo la metodologia

Le modalita di raccolta dei dati sono molte. Possono essere questionari, sistemi informatici automatizzati o focus group. In questo caso, ci concentriamo sulle tipologie piu comuni che ogni uomo d’affari, statistico o analista dovrebbe conoscere.

1. Big Data

I Big Data sono un modello in crescita, poiche le nuove tecnologie consentono di gestire enormi quantita di dati che, meccanicamente o analogicamente, non possono essere ordinati e confrontati correttamente. In altre parole, e necessario   l’ intervento di software non convenzionali per elaborare le informazioni in un tempo ragionevole che consenta un margine di risposta.

• Per saperne di piu: Big data: cos’e ea cosa serve.

2. Prova AB

Ha molti nomi come test AB o test divisi . Consiste nel proporre due risultati e vedere come il cliente o l’utente reagisce a ciascuno di essi. Viene utilizzato nel marketing digitale quando si lancia una nuova campagna, nel mondo online per vedere l’usabilita e l’efficacia di due pagine web o quando si lanciano nuovi prodotti. Il limite principale (e forse il motivo della sua efficacia) e che consente solo due possibili scenari.

3. Reti neurali

Utilizzando sistemi informatici avanzati, viene simulato il funzionamento di un semplice gruppo neuronale . L’informazione passa attraverso la rete neurale e viene elaborata, in modo che il sistema esegua un apprendimento automatico che gli consente di trarre conclusioni sempre migliori. E fatto attraverso una serie di regole matematiche e algoritmi.

4. Ottimizzazione lineare

Nell’ottimizzazione lineare, detta anche ottimizzazione matematica o programmazione matematica, si pone una situazione specifica e   si applicano una serie di variabili o restrizioni , in modo da poter verificare quale sia il miglior risultato possibile. Questo tipo di analisi viene utilizzato nei sistemi di produzione per ridurre i costi di produzione e aumentare i profitti.

5. Analisi di correlazione

Una tecnica statistica ampiamente utilizzata. In questo caso, esponiamo due diverse variabili quantitative, le confrontiamo e vediamo se esiste una relazione   tra loro. Un esempio pratico potrebbe essere quello di vedere se il prezzo di ingresso ad un parco divertimenti influisca sul calo del consumo di bevande all’interno dello stesso parco. Per vedere una relazione, e necessario analizzare una grande quantita di dati. In caso contrario, potremmo giungere a una conclusione sbagliata.

6. Analisi di scenario

Proponiamo una serie di possibili scenari o eventi , con risultati diversi, e vediamo quale ci e piu favorevole. Questo tipo di analisi e simile al test AB, ma include piu opzioni ed e quindi meno affidabile.

7. Analisi del sentimento

Un concetto emerso a seguito della divulgazione dei social network e l’analisi del sentimento. In questo caso, cerchiamo   di determinare qual e l’atteggiamento di un individuo o di un gruppo di individui nei confronti di un particolare argomento. Si basa su variabili molto soggettive, quindi e difficile trarre una conclusione. Tuttavia, ci offre un’idea affidabile di quale sia l’opinione del consumatore, del cliente o del gruppo sociale.

8. Analisi semantica

Se   la natura dei dati che vogliamo analizzare e di tipo semantico (testi) , e meglio ricorrere all’analisi semantica. L’esempio migliore e quello di Google, che scansiona e indicizza migliaia di pagine web ogni giorno, analizzandone il testo (e molte altre variabili) per ordinare i risultati.

9. Sondaggi

L’obiettivo principale di un’indagine e ottenere risultati dall’interazione dell’intervistato. Fanno parte di un’indagine a lungo termine e servono a raccogliere dati personali che non potremmo altrimenti ottenere . Per un risultato soddisfacente, dobbiamo prima selezionare un pubblico di destinazione e l’oggetto di interesse. Possono essere effettuati attraverso diversi canali (faccia a faccia, web o e-mail).

10. Casi di studio

Il caso di studio si basa sulla semplice osservazione di un ambiente reale . I ricercatori, quindi, non hanno alcun controllo sulle variabili coinvolte. Sono facili da progettare, anche se non possono essere ripetuti, poiche ciascuno dei casi di studio dipende dal contesto in cui e stato realizzato. In questo senso, e difficile trarre una conclusione oggettiva.

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11. Esperimenti formali

A differenza dei casi di studio, gli esperimenti formali coinvolgono diverse variabili determinate dai ricercatori. Pertanto, richiede piu tempo di preparazione, ma le conclusioni saranno piu accurate. Attraverso esperimenti formali possiamo vedere la   relazione tra le diverse variabili quando interagiscono in un ambiente reale .

12. Revisioni sistematiche (RS)

Questa analisi viene utilizzata per confrontare diversi studi o pubblicazioni scientifiche (studi primari) e sintetizzare i diversi risultati. Si parte dalla premessa seguente: il risultato di un singolo test non e sufficientemente affidabile per essere generalizzato. D’altra parte, dobbiamo essere chiari sui criteri per includere o escludere gli studi.

13. Confronto (benchmarking)

Per fare un confronto, dobbiamo prima stabilire qual e il risultato standard . Una volta che abbiamo quel punto di partenza, lo confrontiamo con altri risultati e osserviamo le differenze. Se diamo un’occhiata in rete, possiamo vedere il benchmarking dei prodotti hardware. Prendiamo uno di questi come riferimento e vediamo se il prossimo offre prestazioni migliori o peggiori.

14. Simulazione Monte Carlo

La simulazione Montecarlo e una tecnica di analisi complessa, molto utile per determinare la fattibilita di un progetto considerando che alcune variabili possono cambiare da un momento all’altro. Pertanto, tiene conto del rischio e lo fa sostituendo i fattori reali con i numeri casuali. Pertanto, possiamo misurare l’impatto se uno dei fattori non funziona come previsto .

15. Prediccion matematica

L’ultimo tipo di analisi dei dati e ben noto. Cerca di identificare il risultato piu probabile in futuro . Attraverso una serie di tecniche e strumenti, osserviamo cosa e successo in passato per avere un’idea approssimativa (mai esatta) di cio che accadra in futuro. Viene utilizzato nelle proiezioni macroeconomiche o nella gestione delle entrate .

• Maggiori informazioni sui metodi di analisi piu comuni.