تجزیه و تحلیل آماری در تصمیم گیری بهتر
- تجزیه و تحلیل آماری فرآیند جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روندها و اطلاع رسانی در تصمیم گیری است.
- دو نوع اصلی تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد: آمار توصیفی دادههای شما را توضیح میدهد و تجسم میکند، در حالی که آمار استنباطی دادههای شما را بر روی جمعیت بزرگتری تعمیم میدهد.
- تجزیه و تحلیل آماری میتواند به شرکتها در کاهش هزینهها و بهبود کارایی محل کار، از جمله مزایای دیگر کمک کند.
- این مقاله برای صاحبان مشاغلی است که علاقه مند به این هستند که تجزیه و تحلیل آماری چگونه می تواند برای شرکت هایشان مفید باشد.
بسیاری از کسب و کارها برای سازماندهی اطلاعات جمعآوری شده و پیشبینی روندهای آتی بر اساس آن دادهها، بر تحلیلهای آماری تکیه میکنند. در حالی که سازمانها گزینههای زیادی در مورد اینکه با کلان دادههای خود چه کنند دارند ، تجزیه و تحلیل آماری راهی برای بررسی کل دادهها و همچنین تجزیه آنها به نمونههای جداگانه است.
تجزیه و تحلیل آماری سنگ بنای هوش تجاری موفق است. ما زیرساخت را برای تجزیه و تحلیل آماری و اینکه چگونه می تواند به رشد کسب و کار شما کمک کند، و همچنین برخی از محبوب ترین ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری که می توانید برای شروع استفاده کنید، گردآوری کرده ایم.
تحلیل آماری چیست؟
تجزیه و تحلیل آماری یا آمار، فرآیند جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روندها، حذف سوگیری و اطلاع رسانی در تصمیم گیری است. این جنبه ای از هوش تجاری است که شامل جمع آوری و بررسی دقیق داده های تجاری و گزارش روندها می شود.
راههای مختلفی وجود دارد که کسبوکارها میتوانند از تجزیه و تحلیل آماری به نفع خود استفاده کنند، از جمله تعیین خطوط تولید با عملکرد برتر، شناسایی کارکنان فروش با عملکرد ضعیف و دریافت این که چگونه عملکرد فروش در مناطق مختلف کشور متفاوت است.
ابزارهای تحلیلی آماری می توانند به مدل سازی پیش بینی کمک کنند. ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری به جای نشان دادن پیشبینیهای ساده روند که میتوانند تحت تأثیر تعدادی از عوامل خارجی قرار گیرند، به کسبوکارها این امکان را میدهند که برای دیدن اطلاعات بیشتر عمیقتر کاوش کنند.
نکته کلیدی تجزیه و تحلیل آماری
تجزیه و تحلیل آماری به شما کمک می کند تا روندها و الگوهای داده را شناسایی کنید. شما می توانید از این برای دستیابی به درک بهتری از جنبه های مختلف شرکت خود و همچنین برای برون یابی روندهای بالقوه آینده استفاده کنید.
انواع تحلیل های آماری چیست؟
دو نوع اصلی تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد: توصیفی و استنباطی که به عنوان مدل سازی نیز شناخته می شود.
آمار توصیفی
آمار توصیفی چیزی است که سازمان ها برای خلاصه کردن داده های خود استفاده می کنند. این نوع معمولاً شامل نمودارهای خلاصه، نمودارها و جداول است که داده ها را برای درک آسان تر به جای تکیه بر داده های خام و سازماندهی نشده نشان می دهد.
از جمله برخی از دادههای مفیدی که از آمار توصیفی به دست میآیند، حالت، میانه و میانگین، و همچنین دامنه، واریانس و انحراف معیار است. گفته می شود، آمار توصیفی برای نتیجه گیری نیست.
آمار استنباطی
آمار استنباطی راهی برای گرفتن داده ها از یک نمونه نماینده و استفاده از آن برای ترسیم حقایق بزرگتر ارائه می دهد. این به سازمان ها اجازه می دهد تا فراتر از مجموعه داده ها برون یابی کنند و یک گام فراتر از آمار توصیفی بروند.
استنباط آماری به شدت به یافتن نمونهای تا حد امکان معرف برای نتیجهگیری در مورد جمعیت وسیعتری متکی است.
از آنجایی که همیشه عدم قطعیت در مورد برون یابی از یک مجموعه محدود از داده ها به یک جمعیت گسترده تر وجود خواهد داشت، استنتاج آماری بر تخمین عدم قطعیت در پیش بینی ها متکی است.
نکته مهم
نتیجه گیری یک استنتاج آماری یک گزاره آماری است. برخی از اشکال رایج گزاره های آماری شامل موارد زیر است.
- تخمین: برآورد مقدار خاصی است که به بهترین وجه برخی از پارامترهای مورد علاقه را تقریب میکند.
- بازه اطمینان: بازهای که با استفاده از مجموعه دادهای که از یک جمعیت گرفته میشود ساخته میشود تا در نمونهگیری مکرر از این مجموعه دادهها، چنین بازههایی حاوی مقدار پارامتر واقعی با احتمال در سطح اطمینان اعلامشده باشد، به عنوان فاصله اطمینان تعریف میشود.
- به عبارت دیگر، فاصله اطمینان معیاری است برای اینکه مدل چقدر دادههایی را که واقعاً ثبت میشود پیشبینی میکند.
- فواصل اطمینان: مجموعهای از ارزشها که مثلاً ۹۵ درصد از باورهای پسین را شامل میشود، بهعنوان فاصله معتبر نامیده میشود. این راهی برای استاندارد کردن فواصل اطمینان است. هنگامی که شما در مورد یک مطالعه با اطمینان ۹۵٪ مطالعه می کنید، آنها به یک فاصله زمانی معتبر اشاره می کنند.
غذای آماده کلیدی
از آمار توصیفی برای توصیف داده ها استفاده می شود، در حالی که از آمار استنباطی برای استنتاج نتیجه گیری و فرضیه در مورد همان اطلاعات استفاده می شود.
مزایای تجزیه و تحلیل آماری چیست؟
آیا واقعا ارزش سرمایه گذاری در کلان داده ها و تحلیل های آماری را دارد؟ بهترین راه برای پاسخ به این سوال، بررسی مزایای آن است.
به طور کلی، آمار می تواند به صاحبان مشاغل کمک کند تا روندهایی را شناسایی کنند که بدون این روش ها از توجه و تمرکز خارج می شوند. این تحلیل همچنین به تصمیم گیری عینیت می بخشد .با آمارهای خوب، تصمیم گیری های درونی ضروری نیست.
در اینجا برخی از مزایای تجاری خاص استفاده از تجزیه و تحلیل آماری آورده شده است.
کاهش هزینه های عملیاتی
تجزیه و تحلیل آماری می تواند به شرکت ها کمک کند تا داده ها و هزینه های خود را با دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کنند و همچنین روند هزینه ها را تشخیص دهند
. پس از شناسایی دقیق این اطلاعات، کسبوکارها میتوانند بینشهایی در مورد هزینههای بالقوه آینده یا تکنیکهای صرفهجویی در هزینهها برای محدود کردن هزینهها و کاهش ضایعات به دست آورند.
فرض کنید یک دستگاه خودکار در لابی خود اجاره میدهید تا مشتریان و کارمندان از نوشیدنیها و تنقلات لذت ببرند، اما مطمئن نیستید که برای توجیه هزینهها از آن استفاده کافی میکنید یا خیر
. تجزیه و تحلیل آماری می تواند به شما کمک کند تعداد دفعات خرید و مقدار پول وارد شده در مقابل هزینه دستگاه و قیمت نگهداری آن را تعیین کنید
. ممکن است متوجه شوید که دستگاه استفاده زیادی نمیکند و هزینهای است که میتوانید بدون تأثیر منفی بر عملکردتان، از بودجه خود کم کنید.
تحلیل بازار
تجزیه و تحلیل آماری همچنین می تواند به کسب و کارها در انجام تحلیل دقیق بازار کمک کند.
دادهها میتوانند نشان دهند که بیشترین فروش در کجا اتفاق میافتد، فروش در کجا بیشترین ارزش را دارد و چه بازاریابی به آن فروش متصل است
. این امکان را برای بهبود کارایی در هر جنبه از فروش و بازاریابی فراهم می کند.
صاحب کسب و کاری را با یک کافه موفق در نظر بگیرید که به دنبال افتتاح مکان دوم است. این شرکت می تواند تجزیه و تحلیل بازار را انجام دهد تا تخمین هایی از میزان ترافیک پیاده در یک محله خاص، میزان درآمد قابل تصرف ساکنان آن منطقه و سلیقه مشتریان بالقوه ارائه دهد
. این اطلاعات تصویر واضحی از قابلیت حیات مکان احتمالی را ترسیم میکند و به صاحب کسبوکار اجازه میدهد تصمیمی آگاهانه بگیرد.
آیا میدانستید؟
هوش تجاری و هوش بازار می توانند دست به دست هم دهند تا بینش های ارزشمندی در مورد عملیات داخلی و خارجی شرکت شما ارائه دهند.
افزایش کارایی کار
تجزیه و تحلیل آماری می تواند کارایی کار را بهبود بخشد. به عنوان مثال، ما می دانیم که ارائه ابزارهای مناسب می تواند بهترین کار را از کارمندان بگیرد
. تجزیه و تحلیل آماری می تواند به کارفرمایان کمک کند تا کارایی هر ابزار را برای تمرکز بر ابزارهایی که بهترین عملکرد را دارند بررسی کنند
. رهبران کسبوکار همچنین میتوانند از تجزیه و تحلیل آماری برای شناسایی متغیرهایی استفاده کنند که ممکن است به کارایی محل کار کمک کند یا به آن آسیب برساند.
یک نمونه مفید خاص از استفاده از تجزیه و تحلیل آماری برای تجزیه و تحلیل کارایی محل کار، اندازه گیری خروجی کارکنان پس از اتخاذ یک ابزار یا روش جدید است. برای مثال، یک شرکت میتواند ببیند که آیا استفاده از مجازیسازی محل کار ، کارایی کارگران را افزایش میدهد یا خیر.
بهبود تصمیم گیری
تجزیه و تحلیل آماری ستون فقرات هوش تجاری و تصمیم گیری آگاهانه است. آمار توصیفی همراه با تست A/B دیدگاه روشنی را در مورد اینکه چه انتخاب هایی با مشتریان یا سرنخ ها طنین انداز می شود، ارائه می دهد.
این امر به ویژه برای شرکت هایی که به دنبال افزایش پیشنهادات یا لیست مشتریان خود هستند و همچنین برای مشاغلی که مشتریان ثابتی ندارند بسیار مهم است.
هر تصمیم بزرگ تجاری باید تنها پس از آزمایش ایده و بررسی داده ها گرفته شود . طراحی مجدد وب سایت یکی از نمونه های آن است. به جای راهاندازی یک سایت کاملاً جدید، یک کسبوکار باید ابتدا یک طراحی جدید بالقوه را برای انتخاب بازدیدکنندگان در آزمون A/B راهاندازی کند.
سازمان می تواند از این فرآیند برای جمع آوری اطلاعات روشنگری مانند مدت زمان بازدید از سایت، کلیک های احتمالی و افزایش یا کاهش فروش با طراحی جدید استفاده کند
. سپس، آنها می توانند از تجزیه و تحلیل آماری برای مقایسه این مقادیر با سایت قدیمی استفاده کنند و ببینند که آیا طراحی مجدد باید به طور کامل اجرا شود، بیشتر بهینه شود یا به طور کلی حذف شود.
نرم افزار تحلیل آماری چیست؟
از آنجایی که همه افراد نابغه ریاضی نیستند که بتوانند به راحتی آمار مورد نیاز را بر روی انبوه داده هایی که یک شرکت به دست می آورد محاسبه کند، بیشتر سازمان ها از نوعی نرم افزار تحلیل آماری استفاده می کنند
. این نرم افزار می تواند تجزیه و تحلیل خاصی را که یک سازمان برای بهبود کسب و کار خود نیاز دارد ارائه دهد.
spss spls Amos ایویوز لیزرل ahp دیمتل فازی
چنین نرم افزاری قادر است به سرعت و به راحتی نمودارها و نمودارها را هنگام انجام آمار توصیفی تولید کند و در عین حال محاسبات پیچیده تری را که هنگام انجام آمار استنباطی مورد نیاز است را اجرا کند.
ویژگی های نرم افزار دو ویژگی مهم نرم افزارهای آماری تجزیه و تحلیل و ارائه است. ویژگی های آنالیز شامل ابزارهای آماری است که در محاسبات کار سنگین را انجام می دهند.
توابع تحلیلی معمولی شامل مدل سازی استاندارد، فواصل اطمینان و محاسبات احتمال می باشد. آنها ارزش اصلی نرم افزارهای آماری را فراهم می کنند و در وهله اول دلیل اصلی سرمایه گذاری در چنین سیستم هایی هستند. با وجود آن، ویژگی های تحلیلی نباید دغدغه اصلی شما هنگام خرید نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری باشد.
مسلماً ارائه اهمیت بیشتری دارد. این همان چیزی است که نمودارها و نمودارها را پر می کند. این امکان گزارش بلادرنگ و تمام ویژگی های بصری را فراهم می کند که نتایج آماری را در دسترس قرار می دهد. هنگام انتخاب نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری، ارائه آماری باید همیشه مورد توجه قرار گیرد.
اهمیت تحلیل آماری و هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری، که تجزیه و تحلیل آماری تنها بخشی از آن است، برای پایداری حیاتی است. صاحب کسب و کاری که به طور منظم سهام شرکت خود را بررسی نمی کند، نمی تواند به اندازه کافی به مشکلات رسیدگی کند، موفقیت را تکرار کند یا برای آینده برنامه ریزی کند
شرکت ها باید به طور منظم برای درک بهتر سازمان، خود ارزیابی هایی را انجام دهند. علاوه بر تجزیه و تحلیل آماری، انجام تحلیل پارتو را برای بهبود کارایی و تصمیم گیری توصیه می کنیم.
در مجموع ارزیابی آماری برای هر سازمان یا شرکتی بسیار مهم و با اهمیت است چرا که با حدث گمان تحلیل و نتیجه گیری دارای خطا یا تورش بوده که می تواند صدمات قابل توجهی به شرکت وارد کند.
ولی با ارزیابی و تجزیه و تحلیل آماری دقیق نتایج بسیار خوبی را شاهد خواهیم بود که می توان ارتباط آن را با سایر نهاده و متغییر ها حساب کرد . و برای تصمیم گیری به روش کاملا منطقی و دور از احساسات یا حدث گمان های دور از واقعیت دست یافت .
لذا توصیه میکنم هم اکنون تماس بگیرید و دلایل عمکرد پایین شرکت یا سازمان خود را با بررسی آماری شناسایی کنید.