金融业中的数据分析应用

金融业是一个持续发展的行业,金融业正在使用数据分析进行金融,以最大程度地减少管理各种金融活动所需的精力和时间。这些公司正在利用数据分析和机器学习原理的力量。这有助于他们发现金融行业各个领域所需的进步,以重塑其业务战略。他们正试图从市场数据中获得一些有意义的见解,以设计更好的财务解决方案。

金融领域的数据分析正在发展为一个多学科领域,为金融行业带来了新的机遇。他们这样做是为了使他们能够将科学技术应用于大数据,以利用基础信息来提高组织中的情报。数据分析金融有类似领域中的许多用途的风险分析,客户数据 管理,等等。

金融中数据分析的各种用例:1.风险分析

风险分析和管理是金融业的重要因素。,它有助于保持可信赖性,提高安全性以及做出一些有关业务策略的重要决策。这些公司现在正在从传统方法转变为使用各种先进的机器学习模型来分析和处理风险。在金融部门,公司必须处理可能源自市场,信贷,竞争对手,投资者,客户等的大量风险。同样,这些风险中的每一个对公司的业务都有其自身的重要性和影响。因此,对于公司而言,在做出任何营销决策之前分析所有这些风险就变得非常重要。通过有效利用大量的客户数据可以解决此问题。

因此,公司正在针对客户数据训练各种机器学习模型,以识别,确定优先级并监控风险。具备解决问题能力,数学和统计能力的专业人员可以轻松地执行风险分析中涉及的流程。这些模型不仅有助于创建评分模型,而且在优化 成本和可持续性方面也发挥着重要作用。风险管理和分析的最有希望的优势在于,它有助于确定客户的信誉。两家公司正在寻找可以有效应用机器学习算法的数据分析家。这将帮助他们根据过去的行为和模式为各个客户确定合适的信用额度。现在,在财务领域的数据分析的帮助下,两家公司正在尝试使风险分析过程自动化以增加利润。

2.管理客户数据

数据是金融行业获得有关客户的一些重要信息的最强大工具,数据分析在财务中的应用完全依赖于数据之后,金融界的动态已经发生了革命性的变化。因此,要在商业环境中取得成功,就需要对数据进行有效的管理。如今,可以从社交媒体平台,移动记录,客户交易的详细信息等收集大量数据。这些数据可以是结构化的,也可以是非结构化的。结构化数据非常容易处理。但是,大部分收集的数据大多是非结构化的,因此更难处理。两家公司正在将机器学习与数据管理流程相集成,以从数据中提取一些有意义的见解。诸如自然语言处理(NLP),数据挖掘,文本分析等各种工具正在为行业提供帮助。只是,要设计更好的业务解决方案并通过了解市场趋势来最大化其利润。

 3.欺诈检测

几乎所有金融机构都在欺诈检测领域中最常使用数据分析和人工智能,这背后的原因是,公司的首要考虑是确保为其客户提供相当水平的安全性。因为,即使是一些小故障,泄漏或缺口也会使公司蒙受巨大的财务损失。它也会影响公司的声誉。两家公司正在尽一切努力使欺诈的可能性降到最低。因为随着客户数据的增加,欺诈的可能性也在增加。

欺诈最常见的例子之一是信用卡欺诈。因此,这些公司正在寻找可以应用机器学习算法的数据分析家。这将帮助他们开发欺诈检测系统。这样,他们就可以对试图开发新策略以窃取重要信息的犯罪分子进行检查。

例如,一个系统会警告员工有关任何包含任何异常情况的财务购买或阻止有关大额现金提取的某些操作,直到客户自己进行验证为止。各种机器学习工具可以识别数据中的异常或不良模式,并指示公司的安全部门采取适当措施的风险。

4.个性化

如今,几乎所有行业都在尝试以各种可能的方式改善客户体验,金融行业也不例外。不同的机器学习算法正在帮助金融业。它有助于了解目标受众提供个性化服务的期望。这将有助于保持与客户的良好关系,从而确保组织的忠诚度和更高的利润。通过向真正感兴趣的客户提供此类产品,公司可以大大提高销售量。为了实现此目的,业界正在使用多种工具和技术,例如NLP,语音识别等,分析客户数据以从中提取可行的见解。

从客户的评论,先前的交易历史,反馈等收集的客户数据中获得的信息正被公司用来产生更高的利润。公司可以利用洞察力来提供更好的客户服务并制定最佳策略。

5.实时分析

传统的数据分析和处理方法非常耗时,因为它涉及批量分析数据,即一次而不是实时地进行一批分析。此外,在分析时还存在一些有关数据更新的问题,这些问题可能会影响结果的准确性。

但是今天,实时分析正在帮助金融业解决这一问题。它有助于分析可从离散来源获得的大量数据,并从中获得最佳结果。技术的各种进步使金融业能够在最短的时间范围内根据当前的市场情况获得见识。现在,金融行业可以通过在财务中使用数据分析来检查所有客户交易,信用评分和各种财务属性。

6.消费者分析

消费者分析是实时分析的非常重要的应用程序,从实时分析中获得的见解有助于改善个性化服务。不同的机器学习算法和客户情感分析技术正在帮助数据分析家通过他们的反馈来分析客户的行为,它使金融公司可以制定更好的战略和业务决策。

各种金融机构都在将数据分析应用于金融领域,以增加销售额并衡量客户的生命周期价值。

7.算法交易

该领域受实时分析结果的影响最大,算法交易为分析大量客户数据提供了最快的方法。它有助于做出一些重要的财务决策,以在这个竞争激烈的行业中脱颖而出。数据分析和人工智能通过引入不同的算法交易策略在该领域掀起了一场革命。他们考虑到来自推文,新闻,电视节目等的所有信息。

这将有助于预测市场的变化趋势并增强业务战略,使用Hadoop,SQL等先进技术,数据工程师正在改变金融行业以前的工作方式。

概括

数据是任何业务的核心,但是同时,如果我们不知道如何从中提取信息以及如何应用这些信息来解决我们的问题,那么这些数据就毫无用处。

金融领域的数据分析为金融行业重塑业务打开了许多大门。金融领域的数据分析正在帮助金融部门进行风险管理,欺诈检测,改善个性化等等。

医疗保健行业中的数据分析

数据分析目前已成为几乎每个行业不可或缺的一部分,医疗保健是将医疗服务提高到全新水平的行业之一。我们一定在想如何?通过在医疗保健行业实施数据分析

如今,医生正在使用各种可产生大量健康数据的先进医疗设备。在美国,每年产生约12亿份临床文件。其中近80%的数据是非结构化的,形式是医生写的便笺,图像和其他一些文件。

因此,处理如此大量的数据正成为医生和科学家的一项艰巨的任务。

在这里,数据分析为医疗保健行业提供了大量的机会,使它们可以以最有效的方式收集,组织和分析这些数据。

医疗保健中的数据分析

数以千计的数据分析师将数据分析应用于医疗保健的主要目的是,对人体的每个细节都有更深入的了解。这将帮助医疗界为世界各地的患者提供更好的治疗。

医疗保健中的数据分析用例

1、医学图像分析

数据分析在医疗保健中的应用极大地受益于医学成像。这是医疗保健领域中有助于找出更好的治疗策略的领域之一。

IBM估计,医学图像约占整体医学数据的90%。医生使用医学成像技术来有效地可视化身体内部。同样,分析某些器官的功能以诊断和治疗任何疾病。从这些图像中获得的见解可以对患者的治疗产生影响。

各种成像技术包括磁共振成像(MRI),X射线, 计算机断层扫描,乳房X线照相,CT扫描等。数据分析中有很多方法用于处理这些医学图像的分辨率,模态和尺寸上的差异。这些方法有助于提高这些图像的质量。而且,可以更有效地从图像中提取有意义的见解并做出准确的解释。

整个医学分析过程使用以下几种算法:

一些采用输入图像以增强,分割和去噪这些图像的图像处理算法。然后使用描述性图像识别算法从这些图像中提取见解,并解释结果以提出更好的治疗方案。为此,可以使用几种有监督和无监督的机器学习算法。使用一些基于深度学习的算法可提供更准确的结果。一些高级应用是癌症检测,肿瘤检测等。

Hadoop是最流行的分析框架之一,它通过使用机器学习算法(例如SVM,Wavelet分析等),在多个任务中为图像分析做出了贡献。

2、遗传学与基因组学

医学领域中涉及任何生物的基因组序列及其分析的领域称为基因组学。基因组专家负责鉴定DNA序列,然后分析遗传图谱以了解疾病。将数据分析应用于基因组学和遗传学的主要原因是为患者提供个性化治疗。因此,目的是分析DNA对患者健康的影响,并预测处方药将如何影响患者。所有的遗传数据都与其他医学数据整合在一起,以找到遗传学,疾病和患者对药物反应之间的关系。

这些可帮助医生为单个患者找到最合适的治疗方法。

为此目的采用的技术是:

A.地图缩小

它提供了遗传序列的映射,从而减少了数据处理所需的时间。MapReduce处理信息,MapReduce实际上是一系列Java应用程序,它们从Hadoop集群中提取请求的数据。将Hadoop实施为知识仓库的一部分,可使组织处理和处理以前无法研究的数据。

B.SQL

它有助于获取基因组数据,BAM文件操作以及过程中涉及的计算。要求像医生,护士和其他医护人员这样的专业人员来了解从数据库检索信息的方式。采用结构化命令语言从电子数据库中提取信息,以处理一系列业务信息需求。

该领域仍在进行大量研究,并且仍然存在尚未探索的领域。

3、药物发现

毒品的发现是一个复杂的过程,涉及的成本约为26亿美元。将一种药物从实验室投放到市场大约需要12年的时间。这些行业正在使用数据分析来简化和缩短“药物发现”中涉及的过程和测试的数量。

因此,研究人员正在使用各种机器学习算法和数学模型。预测这些药物将如何影响人体以发现更有效的药物。不同的算法和模型减少了药物发现过程中涉及的实验室工作。它为计算药物发现提供了更多功能。计算药物发现的目的是开发等效于生物网络的计算机模型。这将有助于更准确,更轻松地预测药物的未来结果。

它有助于选择应执行的实验并预测可能的副作用。数据分析使研究人员能够分析各种化学组合的结果。这样他们就可以提取有意义的见解,例如细胞类型,遗传突变和其他次要细节。

各种无监督的机器学习算法有助于执行这些各种活动,并为人们发现更好的药物。

4、为患者和客户支持提供虚拟协助

医疗保健行业正在努力改善临床过程,以至于消除了某些一般情况下患者亲自见医生的必要性。在某些情况下,开发可将医生带给患者的移动应用程序可以正常工作。另一个可用的替代方法是AI驱动的聊天机器人。病人可以简单地描述自己的症状,并提出疑问。

聊天机器人将通过链接您提供的各种症状来回答您的医疗状况。此类应用可以提醒您按时服药,与医生预约定期的健康检查等。这些方法鼓励人们采取健康的生活方式。这些应用程序利用使用自然语言处理(NLP)的机器学习算法来分析客户的数据并提供个性化的体验。

一些类似的流行应用是YourHD,Babylon Health等。

这些算法有助于使一些一般情况自动化,并使医生能够完全专注于更重要和更关键的情况。

5、数据管理和数据治理

在大数据时代,每经过一秒钟就会生成大量数据,因此无法在手写寄存器中管理所有这些数据。数据分析通过使用几种机器学习算法帮助将所有这些文书工作转换为更有希望的数字形式。

它还可以确保在任何时间点,所有数据都可供参与医疗保健的人员随时使用。这些算法简化了医疗保健行业的工作。由于患者的全部医疗数据(过去和现在)都存储在单个位置。同时获得所有数据将有助于医生做出更好的决策。

一些其他研究可以填补数据库中患者数据中的空白。并且,一些基于云的解决方案用于提供更快的测试结果和可能的最佳处理。不同的机器学习算法有助于从患者当前可用的数据中提取有意义的见解。

然后将其与数据库中存储的数据进行比较,以为患者确定最佳的治疗方法。这些算法还负责数据的安全性。

6、预测分析与疾病预防

数据分析在医疗保健领域最重要的优势之一就是使医生能够预测事件。这可以预先在整个治疗过程中进行。

如果在正确的时间发现,许多重大疾病可以治愈。因此,预测疾病或治疗中涉及的风险将有助于制定更好的预防计划。预测模型是在诸如患者病史,当前状况,医生记录,基因研究 细节等数据的帮助下建立的。

这些模型可以找到相关性,症状的相互联系,搜索相似的病例,分析生物学因素(即基因组结构)的影响。使用所有信息,预测分析算法将运行模型,以预测疾病及其演变,涉及的风险以及治疗对患者的影响。

这样的预测算法可以通过在适当的时间感染疾病来帮助挽救一个人的生命。

它可以帮助医生更准确地做出与治疗有关的各种决定。

数据分析在医疗保健案例研究中,Cognizant如何使用Data Science为患者提供更好的医疗服务:

Cognizant是一家领先的美国公司,提供IT服务以满足当今数字时代不断增长的需求。

他们进行了一项名为“医疗保健提供者和系统的消费者评估”(CAHPS)的调查,以了解所有患者的观点。该公司想了解美国每家医院所提供的服务,进行此调查的原因是为了了解客户的期望并提供定制的医疗服务。

在2017年,在美国,普遍的健康网络问他们通过应用各种先进的计算机科学技术来分析从调查收集的数据。他们采用了不同的机器学习算法,例如决策树,回归算法等,以从数据中获得一些有意义的见解。Cognizant团队对六个月内访问不同医疗中心的约60,000名患者的数据进行了详细分析。

在分析了这些数据之后,研究小组认识到了患者报告的一些重要问题。例如沟通效率低下,缺乏即时反应,疼痛管理等。利用这些信息,Cognizant向美国的各种医疗保健行业提出了这些不同的问题,指出了它们所缺少的地方以及需要改进的地方。他们利用这些见解来建议行业需要采取的一些具体措施,以便为患者提供更多个性化的服务。

总结

数据分析解决方案以几种不同的方式正在改变医疗保健行业的动态。我们了解了医疗保健领域的数据分析如何帮助医疗保健行业。改善服务并满足客户不断增长的需求。数据分析和医疗保健行业仍然可以携手合作,拥有无限的可能性,只是为了探索一些未触及的领域。

零售行业中的数据分析应用

数据分析涉及各行各业,譬如零售业就在利用大数据方面处于领先地位。零售业成功的关键在于零售商了解客户选择的能力十分突出,他们深知客户的喜好,同时预测销售和管理的总费用。

如今,了解全球数百万客户的心态并将我们的产品卖给他们已经变得非常困难。这就是零售商开始在零售业中使用数据分析的原因,而数据分析也为零售行业注入了灵魂。

如今,数据分析以各种不同的方式对零售业产生了巨大的影响,可以说数据分析为零售商提供了无限的可能性。

在零售业中采用数据分析的主要目标是满足用户不断增长的期望。零售行业正在生成大量的客户数据,数据分析有助于从这些数据中获得有关客户和市场趋势的见解。有效利用这些信息将使行业能够在正确的时间做出一些重要的数据驱动决策。

零售商可以制定各种策略来通过数据分析来影响客户。

首先了解零售中数据分析的一些经典案例:

1.推荐系统

系统基于客户的先前历史来工作,可以帮助零售商了解客户的偏好,并在他们上网时向他们提供相关的建议。推荐引擎通常利用协作过滤或基于内容的过滤。

在此过程中,将考虑客户过去的选择以及他们喜欢的产品。推荐引擎使用此信息来应用各种算法。然后,它找出一些类似的建议,并相应地向用户提供各种商品和服务,建议最终将有助于改善该行业的销售。

2.个性化营销

多年来,零售商一直从个性化营销中获利。该过程涉及从数百万客户的交易中收集大量数据。然后对其进行分析,以预测将来的客户选择或决定。该分析是基于对各种产品的客户的喜欢、喜欢和评论进行的。这将帮助零售商做出一些有关定价政策的重要决定,并为客户提供个性化的建议。从数据中提取的见解可帮助行业改善其发展战略,营销技术和销售。

3.价格优化

据普华永道称,总消费者中有60%认为购买任何产品的主要原因是价格。数据分析引入了解决此问题的新方法。各种价格优化技术可帮助零售商确定其产品的适当价格。随机购物、位置细节、客户细分等是用于价格优化的一些工具。

价格优化模型使用的不同算法对客户对价格,折扣,节日销售,营销活动等的响应进行实时分析。例如,沃尔玛是全球领先的跨国行业之一,已开发了自己的数据分析中心,即Data Cafe。Data Cafe厌倦了超过40 PB的客户数据,这有助于他们了解市场趋势。这项先进的分析表明,沃尔玛的杂货店团队发现,由于价格无关,某件商品的销售突然减少了。

因此,只要产品的销量突然下降,该算法就会向他们发出警报,从而可以采取适当的措施。

4.库存管理

零售商旨在随时满足客户需求,库存管理涉及确保在任何给定时间点都有待售产品的可用性。零售商可以使用数据分析预测需求水平,并维持安全缓冲区以应对不断变化的需求。

预测需求将帮助零售商保留更多产品库存,以便在危机时期为客户提供服务。各种先进的机器学习算法都用于构建模型。他们具有确定供应链不同方面之间的各种趋势和关系的能力。这些算法可帮助零售商根据即将到来的销售模式保持产品库存。

5.实施增强现实

零售业正在慢慢适应增强现实的概念,以在没有实际拥有产品的情况下为客户提供产品的体验。宜家家具和家庭装饰品是瑞典领先的公司之一,客户可以扫描自己喜欢的产品,然后将它们虚拟放置在房屋中,以体验其原始外观。这将帮助他们通过使用图像识别技术来感觉产品。消费者可以在购买产品之前消除对颜色,尺寸等的疑问。这有助于客户确定并做出更好的购买决定。当然,公司必须承担较少的回报和负销售额。

6.新店选址

事实证明,数据分析是一种选择合适位置以建立新商店的有效工具。做出这样的决定需要分析大量数据。例如在线提供的客户数据,该地区的市场趋势,其他附近商店的位置等。该算法在分析过程中考虑了所有这些因素。然后,它以一种有助于零售商做出有关新店位置的各种决定的方式评估结果。

7.客户情绪分析

客户情绪分析不仅限于零售行业,而且在许多其他行业中也起着非常重要的作用。零售业中数据分析的实施使其变得更加简单。客户情绪分析是通过使用几种复杂的机器学习 算法进行的。该算法适用于通过各种社交媒体平台和在线服务反馈收集的客户数据。这样他们就可以了解客户对产品的态度。该分析利用语言处理来识别表明客户态度积极或消极的单词。分析所有检测到的客户情绪,输出表示文本的整体情绪。

8.利用社交媒体

社交媒体不仅仅是与我们的朋友联系的一种媒介。它为零售商提供了大量的客户数据。这有助于他们了解购买模式,客户行为和趋势。但是,在提取此数据时,我们不应违反客户的隐私政策。

例如,Nordstrom是美国领先的时装零售商。它探索了各种社交媒体平台,例如Facebook,Twitter,Instagram等,以获取有关最受欢迎产品的信息并在其商店中提供。他们正在使用NLP(自然语言处理)来收集数据,并使用不同的机器学习算法从中提取这种有意义的见解。

9.欺诈检测

影响行业成功的最重要因素之一就是赢得客户的信任。

但是,某些欺诈活动可能会破坏客户一生的宝贵信任,这将给整个行业造成巨大损失。

零售业的数据分析有助于保护公司的声誉。对于零售商而言,欺诈检测已成为一个具有挑战性的问题。

在蒙受了巨大的财务损失之后,两家公司现在正在借助多种机器学习算法和深度神经网络。

这使他们能够始终检查所有活动并捕获任何欺诈活动。这些算法不仅可以检测欺诈,还可以帮助预测未来的欺诈活动。

10.推销

商品推销是指当客户访问我们的商店时可以帮助我们促销和销售产品的每项活动。因此,它成为零售业不可或缺的一部分。在视觉上令人满意的视线中展示产品可以帮助在购买任何产品时操纵客户的决定,并鼓励更多的购买。各种销售技术包括有效地在货架上布置产品,精美的包装,产品展示,诱人的价格(折扣),提供礼物等。所有这些销售技术均受应用数据分析从客户数据中提取的各种见识的启发。

我们可以看到零售行业对于数据分析的应用,同时说明,数据分析师在零售业的需求与日俱增。

数据分析教育——期待已久的变革

今天,我们将了解数据分析在教育中的各种应用。但是,在此之前,我们需要了解数据分析的概念及其在当今世界中的用途。

数据分析是一个涉及许多从不同来源收集数据的方法和技术的领域。然后以某种方式进行处理,以便我们可以从中提取一些有意义的见解来解决实际问题。数据分析是一个多学科领域,需要数学,计算机科学,统计等技能。

在过去的几年中,几乎在每个领域,包括教育领域,数据分析的使用都在迅速增长。

今天我们将介绍可以有效应用数据分析的几个不同的教育领域。

教育中的数据分析

大量教育数据的可用性为数据分析师发现数据分析在教育中的一些创新应用提供了许多机会。

同样,对大数据的分析可以通过了解不同类型的学生来帮助教育部门解决问题。

学校,学院和大学拥有大量的学生数据,例如学术记录,成绩,成绩,个人兴趣,文化兴趣等,需要处理。

对这些数据的分析可以帮助他们找到帮助学生学习的先进方法。现代数据分析工具可以为教育部门带来很大的帮助。

为此,在这个过程中使用了各种机器学习算法,例如随机森林,逻辑回归,决策树,向量机等。

但是,目前来说,数据分析在教育中的应用还不多,仍然有许多未探索的数据分析用例可能会导致教育领域的成功。

这里列出了数据分析在教育中的一些优势。

数据分析在教育中的用例

1.改善适应性学习数据分析教育——适应性学习

每个学生都有自己独特的方式,并且学习新事物的方式也有所不同。

因此,对于教育组织而言,选择最适合所有学生的适应教学的方法已成为一项艰巨的任务。

自适应学习是指通过个性化的内容,实时反馈和资源提供个性化的学习体验,从而满足人们的独特需求。它力求为每个用户提供一种独特而个性化的体验,现在,大数据和数据分析可以帮助教师采用自适应学习技术。

大数据可以帮助教师发现学生的能力,并根据他们使用最佳的教学技术。

2.家长参与

教师可以使用大量的学生数据,并应用各种分析方法来评估学生的表现。这有助于与父母沟通有关可能影响孩子在学业,体育等不同领域表现出的问题。这些信息可以帮助父母关注孩子的活动。

家长和老师之间进行更多的交流有助于学生在课堂上更有动力。他们在课堂上的自尊心和态度得到改善。该分析不仅帮助家长,而且帮助机构采取不同的举措来改善教育体系,以增强学生的学习体验。

3.更好地评估教师

教育中的数据分析使管理员可以轻松地关注教师的活动和教学方法。

这有助于他们确定最有效的教学方法。

可以用不同的方式对数据进行分析,以得出一些有意义的见解,以显示教师的强项和弱项。同时还可以对从学生出勤记录,结果,反馈等收集的数据进行分析。

4.改善学生的表现可以使得教育中的数据分析更有助于提高学生的学习效果

教育中的数据分析可帮助我们对完整的学生数据进行集中控制,以评估学生的表现并采取适当的行动。

这种分析将帮助您做出有益于学生的改变,并以各种可能的方式帮助他们解决问题。

例如,如果一个学生的表现越来越差,那么,大数据和数据分析教育可以帮助教师找出背后的原因和帮助解决他的问题的方法。

数据分析教育可以帮助教育机构提高学生的表现,通过分析他们在哪些方面缺乏努力,以及在哪些方面需要改进以产生更好的学生成绩。

5.更好的组织

从组织的角度来看,各种数据分析技术可以帮助学校,学院和大学更好地计划和组织其行动。更好组织起来还将帮助他们做出一些有关业务运营的重要决定,不同的数据分析工具可以帮助教育组织重塑其策略。

6.课程的定期更新

教育是一个非常广阔的领域,并且只会随着时间而发展。各种教育机构的主要目的是为学生做好准备,以应对这一竞争时代的挑战。

为此,他们需要及时了解市场需求,以便为学生设计更好,更高效的课程。因此,教育组织正朝着数据分析的方向发展,以从数据中获取见识。并且,为了预测未来的市场趋势和需求,向学生提供必要的知识。

由此可见,数据分析在教育中的应用非常之广,如果对教育行业感兴趣的数据分析师可以考虑加入哦。

2021年数字化转型的趋势

随着人工智能的发展,一切都在变化,尤其是现代技术。定期开发和优化新的更有效的系统已然成了充要条件。数字化转型也是如此,就像促进变革和适应一样,实践本身也是其中的主题。为了带来最好的结果,出现了一些趋势。其中包括:

·全面提高采用率

·人工智能和机器学习

·更广泛的云采用

·早期采用者进一步超越传统业务

·强制采用技术

·对数字计划的投资变得司空见惯

·变革的新成功指标

·与IT咨询公司的合作关系

·从未考虑过IT外包的公司

那么,什么是数字化转型?

从广义上讲,数字化转型(通常缩写为DX)是一项涉及人类生活各个方面并引入技术的根本变化。尽管它确实具有大量功能,例如人工智能,大数据,云解决方案,物联网等众多技术,但它也致力于改变文化。这种整体方法对于数字转换的成功至关重要。

工作流程的所有领域以软件和硬件的形式引入技术。它应该对其操作方式进行实质性的改变,因此也就称为转换。它还涉及一定程度的文化变革。现状将与旧的等级制度和已建立的传统一起受到质疑。实践才是这种做法的核心,初次尝试对公司进行改变策略时,通常会失败,有时甚至可以将这种经验视为过程的一部分。

数字化转型的定义非常广泛,但是我们不用过于纠结。甚至“数字化”一词对于不同的人似乎也意味着不同的事物。对于某些人而言,这意味着摆脱繁琐的文字工作,对于其他人而言,则意味着彻底离开了办公室。结果,这个词总是被误解和混乱所包围。

如我们所见,很多趋势要么是已经建立的动态的持续增长,要么是它们的直接结果。这意味着数字化转型的实践过程将是一个漫长的过程,它正在将自身确立为任何现有公司的有效增长目标的必要举措之一。

需要注意的重要一点是它确实具有结果。数字化企业一直在超越其模拟竞争对手,并且没有迹象表明它很快就会停止。数字化转型似乎是任何现代和相关组织成长的下一个逻辑步骤,而不仅仅是一个简单的选择与决定,就像我们无法想象没有技术的日常生活一样,我们的工作场所也在发生这种情况。

四舍五入

商业数字化转型是必要的演进步骤,包括将技术解决方案集成到公司的工作流程中。它涉及的文化转变也同样重要。实施新技术是一回事,但我们还需要让员工参与进来。就像公司范围内的任何变化一样,数字化转型不是即时的。企业的大部分经营活动都将随着任何颠覆性创新而发生变化。但是,如果我们在这方面取得成功,我们将在未来的几年中获得数字化转型的好处。

数据分析师使用统计数据的7种方式

1.设计和解释实验以指导产品决策

  观察:广告变体A的点击率比变体B高5%。

  数据分析师可以帮助确定这种差异是否足够显着,以致需要引起更多的关注,关注和投资。

  它们可以帮助我们了解实验结果,这在我们测量多个指标,运行相互影响的实验或结果中发生某些Simpson悖论时特别有用。

  假设我们是一家全国性的零售商,并且我们正在尝试测试新的营销活动的效果。数据分析师可以帮助我们确定应分配给实验组的存储,以在实验组和对照组之间取得良好的平衡,应分配给实验组的样本量以获得清晰的结果,以及如何进行研究支出尽可能少的钱。

  使用的统计数据:实验设计,频率统计(假设检验和置信区间)

2.建立预测信号而非噪声的模型

  观察:12月的销售额增长了5%。

  数据分析师可以告诉你可能的原因,为什么销量增长了5%。数据分析师可以帮助我们了解推动销售的因素,下个月的销售情况以及需要注意的潜在趋势。

  请参阅什么是过度拟合的直观解释,尤其是对于少量样本集?过度拟合实际上是在做什么?高R²,低标准误差的过高承诺如何发生?了解为什么仅适合信号这一点很重要。

  使用的统计数据:回归,分类,时间序列分析,因果分析

3.将大数据变成大局

  观察:一些顾客只购买健康食品,而另一些顾客仅在有销售时才购买。

  任何人都可以观察到该企业有100,000个客户在我们的杂货店购买10,000个项目。

  数据分析师可以帮助我们标记每个客户,将他们与相似的客户分组,并了解他们的购买习惯。这样一来,我们便可以查看业务发展如何影响特定人群,而不必整体看待每个人或单独看待每个人。

  邓恩比(Dunhumby)将杂货店购物者分为以下几个组:“预算购物者”,“最精打细算”,“以家庭为中心”,“观看腰围”和“挥霍与保存” [1]

  使用的统计信息:聚类,降维,潜在变量分析

4.了解用户的参与度,保留率,转化率和潜在客户

  观察:很多人都在注册我们的网站,而且再也没有回来。

  为什么我们的客户从我们的网站上购买商品?我们如何保持客户回头客?为什么用户会退出我们的渠道?他们什么时候出来?我们公司最喜欢哪种电子邮件来吸引用户?参与,活动或成功的一些主要指标是什么?有哪些好的销售线索?

  使用的统计数据:回归,因果分析,潜在变量分析,调查设计

5.给用户他们想要的东西

  给定用户(客户,客户,用户)及其与公司项目(广告,商品,电影)之间的互动(点击,购买,评级)的矩阵,我们能否建议用户接下来要购买哪些项目?

  使用的统计信息:预测建模,潜在变量分析,降维,协作过滤,聚类

6.智能估算

  观察:我们有一面横幅,其印象数为100,点击次数为0。

  0%可以很好地估算点击率吗?

  数据分析师可以结合数据,全局数据和先验知识来获得理想的估计值,告诉我们该估计值的属性,并总结该估计值的含义。

  如果我们对估算点击率的更好方法感兴趣,请查看Web数据中的贝叶斯方法比常客方法有什么优势?

  使用的统计数据:贝叶斯数据分析

7.用数据讲故事

  数据分析师在公司中的角色是充当数据与公司之间的使者。沟通是关键,并且数据分析师必须能够以公司可以使用的方式解释他们的见解,而又不牺牲数据的保真度。

  数据分析师不仅简单地总结了数字,还解释了数字为何如此重要以及从中可以得到哪些可行的见解。

  数据分析师是公司的讲故事者,负责传达数据的含义及其对公司的重要性。

  前六点的成功可以衡量和量化,但是最后一点不能,可以说这一点是最重要的。

  以上就是数据分析师对于统计数据的使用方式,感兴趣的小伙伴可以在下面留言评论哦~

细说数据分析的类型、方法和技术

数据分析是收集,检查,清理,转换和建模数据的过程,以发现有用的信息并为业务决策提供有用的结论。使用分析或统计工具评估数据以发现有用信息的人被称为数据分析师。以可视形式呈现数据的过程称为“数据可视化”,主要目的是从原始数据中提取有用的信息,然后根据所分析数据的事实做出决策。

为什么要进行数据分析

数据驱动的企业不断根据数据和事实制定决策,这样,由于拥有可用的数据来支持他们,因此他们可以更有信心采取行动。

由于许多个人,企业都依赖于数据和事实,因此需要通过研究来制定更具战略意义的决策,以帮助其企业更有效地运作,从而避免犯下可以避免的错误,因此需要数据分析师进行数据分析以帮助分析数据,收集所有有用信息并提供做出正确决策所需的所有必要详细信息。

如今,小型企业,离线和在线零售公司,医学界甚至体育界都使用数据分析。

方法与技巧

尽管用于数据分析的方法多种多样,包括数据挖掘文本分析,商业智能,组合数据集和数据可视化,但它们都基于两个主要类别:定性和定量分析。

定性分析

定性分析是一种数据分析方法,主要回答寻求的问题。诸如为什么,什么或如何等问题通常通过定量技术来解决,例如问卷,标准结果,态度定标等等。

定量分析

通常,此分析是根据数字来衡量的。此处的数据以测量范围表示自身,并扩展以进行更多的统计操作。

数据分析类型

根据业务和技术需求,所有行业中都在使用几种类型的数据分析方法和技术。

但是,数据分析的五种主要类型是:文本分析统计分析(推理和描述性分析)诊断分析预测分析规范分析。

文字分析

文本分析也称为数据挖掘,是一种使用数据库或数据挖掘工具分析文本以提取机器可读事实并发现大型数据集中模式的技术。文本分析的主要目的是从非结构化的免费内容中创建结构化数据,以形成业务信息。

统计分析

顾名思义,统计分析是一种执行多种统计操作的技术,例如数据的收集,分析,解释,表示和建模,以对数据进行量化,了解过去数据发生了什么然后应用统计方法。

这种类型的分析中的数据通常是描述性的;例如调查和观测数据。许多数据分析人员喜欢将其称为描述性分析,即使这种分析有两类:描述性和推理性分析。

描述性分析

描述性分析是当今企业中最简单,最常见的数据使用方式,因为它通过总结过去的数据(通常以仪表板的形式)来回答“发生了什么”类型的问题。它分析完整的数据或汇总的数值数据样本,并显示连续数据的平均值和偏差–分类数据的百分比和频率。

业务中描述性分析的主要功能是跟踪关键绩效指标(KPI),这些指标描述了基于所选基准的业务绩效。

描述性分析的业务应用包括:KPI仪表板、月收入报告、销售线索概述。

推论分析

推论分析从完整数据中分析数据样本。通过推论分析,只需选择不同的样本,就可以从同一数据中找到不同的结论。

诊断分析

当描述性分析显示发生了什么时,诊断分析会根据从描述性分析中获得的见解找到原因,从而尝试了解“原因为何”,然后将其范围缩小以找到导致这些结果的原因。

诊断分析也称为根本原因分析,它具有数据发现,挖掘和追溯等过程,是向统计分析迈出的一步,以提供更深入的信息来回答问题,这种分析的主要功能是识别数据的行为模式。

如果您在业务流程中遇到新问题,则此分析可以帮助您找到该问题的相似模式,并且可能有机会对新问题使用相似的处方。

预测分析

预测分析用于根据当前或过去的数据进行预测。它使用从描述性和诊断性分析中总结的数据对事件的结果进行逻辑预测,以了解可能发生的情况。

使用预测分析时,重要的是要注意预测只是一种估计;预测的准确性取决于质量和详细的数据。

预测分析的业务应用包括:风险评估和欺诈检测、销售预测和营销活动优化、使用客户细分确定哪些线索最有可能转化

运营改进:预测库存和管理资源有助于改善业务运营。例如,航空公司使用预测分析来设置机票价格。

规范分析

规范性分析相应地结合了来自描述性,诊断性和预测性分析的见解,以确定采取何种行动方案来解决当前问题或做出战略性业务决策。它更强调可操作的见解,而不是数据监视。

描述性分析旨在提供对已发生事件的洞察力,而诊断分析可解释发生原因的原因,而预测性分析则有助于对可能发生的事情进行建模和预测,而描述性分析旨在确定各种选择中的正确解决方案或结果,因为参数是已知的。

规范分析的一个完美示例是人工智能(AI),因为AI系统会消耗大量数据以进行连续学习,然后使用所学的信息,数据或模式来做出明智的决策。当前,大多数大数据驱动的公司都在使用规范性分析和AI来改善决策。

小伙伴们在考虑转行或择业时可以考虑从事数据分析师这一行业,美好未来在等着大家~

Python和R在数据分析方面的主要区别

  Python和R都具有广阔的软件生态系统和社区,因此这两种语言都几乎适合于任何数据分析任务。也就是说,在某些领域中,一个领域比另一个领域更强大。

Python的用武之地

大多数的深度学习研究都是使用Python完成的,因此Keras和PyTorch之类的工具具有“ Python优先”的开发工具。我们可以在之后的深度学习中了解这些内容。

Python在R之上具有优势的另一个领域是将模型部署到其他软件中。Python是一种通用的编程语言,因此,如果我们使用Python编写应用程序,则包含基于Python的模型的过程将是无缝的。我们在使用Python设计机器学习工作流中介绍了部署模型。和构建Python中的数据工程管道。

Python通常被认为是一种通用语言,具有易于理解的语法

R的用武之地

在R中进行了大量的统计建模研究,因此有更多的模型类型可供选择。如果我们经常有关于最佳数据建模方法的疑问,R是更好的选择。

R的另一个大窍门是使用Shiny轻松创建仪表板。这使没有太多技术经验的人们可以创建和发布仪表板以与同事共享。Python确实有Dash作为替代方案,但还不成熟。我们可以在我们的R中使用Shiny构建Web应用程序课程中了解Shiny。

R的功能在开发时就考虑了统计学家的问题,因此赋予了R特定领域的优势,例如数据可视化的强大功能。

此列表远非详尽无遗,专家们无休止地争论着用一种或另一种语言可以更好地完成哪些任务。此外,Python程序员和R程序员倾向于相互借鉴好主意。例如,Python的plotnine数据可视化软件包是受R的ggplot2启发的包,而R的rvest网页抓取包的灵感来自Python的BeautifulSoup包裹。因此,最终,两种语言的最佳创意都进入了另一种语言,这使得两种语言都同样有价值。

如果我们急于等待所选语言中的特定功能,则还应注意,Python和R之间具有出色的语言互操作性。也就是说,我们可以使用rpy2包从Python运行R代码,并且我们还可以使用网状结构从R环境里运行Python代码。这意味着可以从另一种语言访问以一种语言显示的所有功能。例如,深度学习软件包Keras的R版本实际上调用Python。同样,rTorch调用PyTorch。

除了功能之外,有时还会由不同的团队或个人根据其背景使用这些语言。

使用Python的人

Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的(后来添加了数据分析工具),因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。

因此,从其他流行的编程语言(例如Java或C ++)到Python的过渡比从那些语言到R的过渡容易。

使用R的人

R有一组称为Tidyverse的软件包,这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具,用于导入,操作,可视化和报告数据。使用这些工具,没有任何编程或数据分析经验(至少是轶事)的人可以比Python更快地提高生产力。

总体而言,如果我们或我们的员工没有数据分析或编程背景,R可能更有意义。

总结一下,尽管可能很难知道是使用Python还是R进行数据分析会更好,但这两个都是不错的选择。一种语言并不比另一种语言好,所有语言都取决于我们的用法和我们要解决的问题。

数据分析师高薪资背后的原因

从数据分析师的市场上来看,出现了一个很疯狂的现象,一个职位的基本薪水可能是100-200k,但是仅凭几年的经验,总薪酬就可以达到300k +。

为什么是这样?

首先要考虑的一个重要因素——数据分析师的工资是由两个核心因素决定的:

价值——数据分析师为公司带来多少价值?

竞争——其他公司向数据分析师支付多少钱?

竞争(供应和需求)决定了公司招聘具有适当技能的数据分析师所需支付的薪资范围。目前,大量公司正在招聘数据分析师,因此需求就在那里。同时,供应受到限制,寻找合格的数据分析师很难。数据分析是典型的多学科工作,需要将数学和统计学以及编程结合在一起,并具有一定的商业头脑和流畅的沟通技巧。像我们所理解的理想的数据分析师那样,在三个或四个不同领域都有出色表现的数据分析师就是招聘主管所说的独角兽人才,而现状是即使是只在一个领域表现出色而在其他领域却不及格的数据分析师也很少。

薪资上涨并不是全部,公司需要相信,聘请数据分析师可以证明他们将从公司的支出中获得足够的价值。任何一家功能完备的公司都不会在对利润或实现长期战略目标无关的职位上浪费30万。

公司正在为数据分析师支付这些薪水,因为他们确信这会给公司产生真正的价值。这种想法一定正确吗?对于任何的公司都很难说,但是谁说一个经营战略会轻易成功呢?

我认为大多数公司是可以从对数据分析师的投资中获得巨大的收益。很多公司收集了很多数据,但大多数都没有利用它。一个更好的数据驱动决策可以提供真正的、可量化的效率提高方案,而通常这种规模很小的变化都可以转化为绝对的巨大收益,足以支付数倍于一组数据分析师的费用。

因此,这是一个必然的趋势——数据分析师可以为任何一家公司提供足够的价值,使其增加利润,很多公司都在寻求数据分析师,因此加剧了薪水上涨的趋势。

数据分析领域的薪水包含了很多复杂性,其他影响因素将导致薪资不一致:

就业市场是不透明的

尤其是对数据分析师而言,这使公司在招聘的过程效率低下并且极为不顺利。

数据分析师”的角色定义不清

由不同公司(甚至同一公司的不同团队)中的“数据分析师”以不同的技能从事截然不同的工作。许多数据分析项目只能在很长的时间范围内产生可衡量的影响,从而使价值计算变得更加模糊。

薪金高低取决于个人的谈判技巧

实际上,处于同一水平的人员之间的薪水差异大部分归因于个人加入公司时的谈判水平,而不是他们的实际技能或影响力。考虑到谈判是数据分析师所做的实际工作的很小组成部分,所以这是一个非常不恰当的系统。它还会导致不健康的动态,例如激励人们每隔几年就更换公司以有效地重新协商其薪酬,这对公司和个人而言都是不良的动态。

公司在评估数据分析师方面的能力很糟糕,因此不得不接受片面但社会认可的观点, 即使他们的实际影响相差很大,也有压力要求保持担任同一职位的人员的工资水平相一致。

跨行业的数字化转型

在21世纪,技术使我们的工作场所,家庭,每个行业以及我们生活的各个方面发生了显着变化。如今,几乎每个公司都可以说是科技公司,技术进步比以往任何时候都更快。这就是为什么企业采用数字化转型的原因。数字化转型被定义为——与数字技术在人类社会各个方面的应用相关的变化,即技术的大规模采用。数字化转型不是流行语,它是所有企业所有者和管理者的必备和优先事项。

为什么数字化转型至关重要?

超过50亿人正在使用无线互联网,35亿部智能手机将近占世界人口的近一半,他们每天花费至少3个小时使用它们。客户已经成为本地用户,他们期望公司也是如此。这不是一个新的过程——数字转型实际上已经在大约三十年前开始-差不多是在互联网进入公司和房屋的同时进行的。

客户的期望很简单-他们希望更快,更便宜,更易于使用且相互关联。同时,对于任何企业,尤其是不像初创企业那样灵活的大型组织,这都不是那么简单。但是,事实是,无论如何都会发生这种变化-无法适应的公司可能会被抛在后面。

数字化转型值得学习的例子

尽管数字转换是必须的并且已经在每个人的口中流传很久了,但这并不总是一个容易的过程。让我们仔细研究一下彻底改变了与客户互动并推广其产品或服务的方式的公司。

披萨外卖

让我们从一个相对简单的示例开始,例如披萨交付。我们已经提到过,客户希望快速,轻松地订购和交付产品或服务。多米诺(Domino)已意识到在该行业中仍有改进的空间,因此决定掌握交付方式。现在,可以从几乎任何设备上从智能手机,平板电脑,智能电视,智能手表订购披萨。此外,多米诺(Domino)通过社交媒体订购比萨饼的实验。实际上,可以使用表情符号在Twitter上下订单。偏爱老式的人仍然可以通过电话订购比萨饼,但是Domino's正在向前迈进,并致力于通过Amazon Echo进行订购。语音命令不仅可以用于订单,还可以用于跟踪订单。每个披萨爱好者都应该同意,这可能是零售业数字化转型的最佳范例之一。

零售全渠道

零售业是受数字化转型影响最大的行业之一,零售商正在尝试多种方法来吸引潜在客户,然后使他们回头。毫不奇怪-零售业竞争激烈,客户期望购物体验流畅,即时,个性化和便捷。人们一直在线,几乎没有移动电话就离开家(通常使用互联网),因此难怪这会影响他们的购物体验。

如今,客户多次与产品互动,直到他们决定购买。这些接触点包括实体店,网站,新闻通讯,品牌的社交媒体资料,对产品的意见,电视和户外广告,促销代码,移动应用程序等等。当所有这些频道都连接好并允许流畅的用户体验时,我们可以就全频道展开讨论。

尽管全渠道通常与在线购物相关联,但它也满足实体店中客户的需求。耐克是一个重视线上和线下购物体验的数字化转型的品牌。它的旗舰店位于纽约市第五大街购物区的移动中心,被称为“创新之家000”。难怪-它提供了创新的技术,例如移动自助结账功能,该功能可以使产品购买而无需与销售代表进行任何互动,也可以通过“ Shop the Look”(商店外观)进行扫描,从而可以扫描模特的QR码并将整个服装带到试衣间。通过移动推送通知,通知客户一切准备就绪。“设计商店的初衷是,应用程序将成为其中的重要组成部分。这是该建筑物的基因,随着时间的流逝,更多功能将会出现。” 耐克服务和体验高级总监肖恩·马登)说。

迪斯尼(Disney)是掌握了全渠道体验的品牌的另一个很好的例子。它始于他们的网站——旅行计划在移动设备上和在台式机上都一样好。智能手机在旅途中更加有用,因为它的应用程序可以找到景点并检查平均等待时间。但是,真正的游戏规则改变者是Magic Band,它是锁定在彩色防水腕带中的安全多合一设备。它可用于进入主题公园,存储旅行中拍摄的照片,点菜,甚至解锁酒店房间。迪士尼承诺,还将通过特殊的个性化惊喜添加“魔力”。

照明服务

软件即服务平台的兴起是数字化转型的另一个例子。这是一场真正的软件革命,因为我们都记得购买CD甚至软盘上的软件。现在,所有内容都可以存储在云中,并且可以随时通过任何设备在线访问。根据《哈佛商业评论》,专注于付款方式的公司将软件集成时间从平均18个月减少到5周。由于SaaS的便利性和可访问性,目前有25%的欧洲公司使用SaaS ,并且这个数字可能会增长。

有趣的是,不仅软件可以作为服务出售。其他流行的云计算类型可以是: 

基础架构即服务,一种完全外包的基于云的计算基础架构,例如Verizon或Amazon EC2,

平台即服务,包含解决方案堆栈的基础架构,例如图形用户界面,操作系统等,例如Microsoft Azure,

恢复即服务

可帮助进行灾难恢复和归档的公司,提供虚拟桌面基础结构的桌面即服务,例如VMware,Citrix和Microsoft终端服务。

即服务模型的主要优点是它不需要购买和维护基础架构。这就是为什么即使该模型与云计算广泛相关,该模型仍在完全不同的行业中使用。一个有趣的例子是菲利普斯照明(Phillips Lighting)的按lux-lux租赁计划。可以称为照明即服务的程序可以减少能源,而无需投资昂贵的LED基础设施。菲利普斯照明(Phillips Lighting)仍然是所有固定装置和装置的所有者,而客户仅需为使用的灯付费。它已经被引入华盛顿地铁和史基浦机场。

破坏制造业

通用电气是一家拥有130年历史的跨国企业集团。同样,这是一个很好的例子,不仅敏捷创业公司都接受数字化转型。它使用3D打印,也称为增材制造,因为增材处理用于创建数字设计的模型。一种物理的,通常是高质量的产品是根据数字模型逐层“打印”的。通用电气使用这项技术为其客运喷气发动机制造燃油喷嘴。该公司声称3D打印喷嘴的强度比传统制造的相同元件高五倍,并且他们的客户在发布后不久下了8,000个订单,因此深受他们的信赖。

应用程序数据分析

花在手机上的时间和金钱在不断增长。在2017年,使用智能手机的8分钟中有7分钟花在了这些应用程序上。尽管Google和Facebook在市场上占据主导地位,但仍有其他空间。实际上,对于许多公司而言,开发移动应用程序通常是迈向数字化转型的第一步。

让我们以easyJet应用程序为例。它是旅客的小型枢纽-允许他们办理登机手续,显示登机牌,包括航班追踪器,告知航班延误和行李带编号,还可以用于订购要运送到座位的食品和饮料。但是,借助视觉搜索,才有可能实现真正的创新。您是否曾经找到过一个未知地点的照片,并且想知道它的位置,然后甚至可以参观它?easyJet应用程序可以通过从未知目的地上传图像来实现所有功能-它仅必须位于欧洲。然后它说什么在哪里并建议航班。凭借其移动应用程序,easyJet不仅可以在价格上而且可以在用户体验方面与其他低成本航空公司竞争。

总体而言,移动应用已彻底改变了银行和金融部门。根据调查,使用银行应用程序的人数很快就会增加14%。应用程序使用户可以即时访问财务管理,控制卡并方便付款。如今,几乎每个银行都支持移动设备。还有一些金融服务,例如多货币购物车Revolut,它在很大程度上依赖于移动应用程序,而这种趋势可能会增长。

数字化变革彻底改变了人们购买产品,共享信息,彼此之间以及与品牌进行交流,管理业务等等的方式。毫不夸张地说,数字化转型影响着我们生活的方方面面。这个过程已经进行了一段时间,但仍有改进的空间。实际上,只有21%的公司声称他们已在2018年实现了数字化转型目标。在未来,我们可以期待互联设备和IoT(物联网),由AI提供的量身定制的全渠道购物体验的普及程度,轻松交付,在线和离线合并更多。