Czym jest analiza biznesowa?
Analiza biznesowa to proces wykorzystywany do oceny i optymalizacji działań biznesowych. Polega na zbieraniu, przetwarzaniu i interpretowaniu danych, aby uzyskać informacje, które pomogą firmie w podjęciu lepszych decyzji. Analiza biznesowa może być stosowana w różnych obszarach, takich jak marketing, sprzedaż, finansowanie i zarządzanie. Może być również stosowana do określenia skuteczności strategii biznesowych i identyfikacji słabych punktów.
Analiza biznesowa może być wykorzystywana do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą pomóc firmom w przewidywaniu przyszłych trendów i zmian. Może również pomóc firmom w identyfikacji nowych możliwości rozwoju oraz w optymalizacji istniejących procesów biznesowych.
Podstawowe pojęcia analizy biznesowej
Analiza biznesowa opiera się na kilku podstawowych pojęciach. Są to: cel, dane, metody i narzędzia. Cel oznacza cel badania lub problem do rozwiązania. Dane to informacje potrzebne do realizacji celu badania. Metody to sposoby gromadzenia i analizowania danych. Narzędzia to technologie lub programy komputerowe umożliwiające gromadzenie i analizowanie danych.
Ponadto istnieje kilka innych pojęć związanych z analizą biznesową, takich jak modele analityczne, algorytmy uczenia maszynowego i narzędzie Business Intelligence (BI). Modele analityczne służą do tworzenia prognozy lub predykcji na podstawie dostarczonego zestawu danych. Algorytmy uczenia maszynowego służą do tworzenia modeli predykcyjnych na podstawie dużej ilości danych. Narzędzie BI służy do łatwego przechwytywania, przechowywania i analizowania dużej ilości danych.
Metody analizy biznesowej
Istnieje wiele metod stosowanych w analizie biznesowej. Najpopularniejsze metody obejmują: regresję liniową, drzewa decyzyjne, algorytmy uczenia maszynowego i modele predykcyjne. Regresja liniowa jest metodą statystyczną stosowaną do określania zależności między dwoma lub większa liczbami zmiennych. Drzewa decyzyjne służą do tworzenia modeli predykcyjnych na podstawie dostarczonego zestawu danych. Algorytmy uczenia maszynowego służą do tworzenia modeli predykcyjnych na podstawie dużej ilości danych. Modele predykcyjne służą do tworzenia prognozy lub predykcji na podstawie dostarczonego zestawu danych.
Inne popularne metody obejmują: analizy czas-serii, clustering oraz analize skupisk (ang. cluster analysis). Analiza czas-serii polega na określeniu tendencji w czasie poprzez obserwowanie serii czasowej danych historycznych. Clustering jest technikami grupujacymi obiekty według ich cechy lub atrybutów. Analiza skupisk (cluster analysis) jest technikami grupujacymi obiekty według ich cechy lub atrybutów.
