Ecco tutto ciò che devi sapere sui quattro tipi di analisi dei dati

I diversi tipi di analisi dei dati

L’analisi dei dati viene utilizzata per rispondere a domande, identificare tendenze o ottenere approfondimenti per la presa di decisioni. Ci sono 4 tipi di analisi di base:

• L’analisi descrittiva aiuta a descrivere qual è la situazione attuale o cosa è accaduto in passato.
• Un’analisi diagnostica spiega perché è accaduto qualcosa.
• L’analisi predittiva può essere utilizzata per riconoscere cosa potrebbe accadere in futuro.
• Un’analisi prescrittiva, d’altra parte, mostra quali misure dovrebbero essere adottate successivamente.

1. L’analisi descrittiva – Cosa è successo?

L’obiettivo principale dell’analisi descrittiva è scoprire qual è la situazione attuale e quindi riconoscere se qualcosa ha funzionato in passato o no. È la forma più semplice di analisi e quindi la più comunemente utilizzata. Utilizza dati storici per ottenere una comprensione generale di ciò che è accaduto. Di solito, dashboard o report vengono utilizzati per questo scopo, in cui i dati vengono preparati visualmente e presentati in modo facilmente comprensibile. Questo rende possibile imparare dagli eventi passati e avere un’idea approssimativa di come possano influenzare gli eventi futuri.

Esempi:

• Analisi di marketing: l’analisi descrittiva può essere utilizzata, ad esempio, per descrivere il numero di visitatori del sito Web dell’azienda, la provenienza di questi visitatori o l’interazione sui social media. Google Analytics, lo strumento più comunemente utilizzato a questo scopo, può quindi essere considerato uno strumento per analisi descrittive.
• Rapporti finanziari: i rapporti finanziari descrivono anche una situazione attuale visualizzandola in indicatori chiave, come il fatturato, e confrontandola con periodi precedenti.
• Produzione: le analisi descrittive possono anche essere utilizzate nella produzione, poiché possono mostrare la produttività delle singole aree, ad esempio.

Le analisi descrittive di solito costituiscono la base per ulteriori analisi, in quanto possono essere utilizzate per analizzare facilmente il passato. Le tendenze e i cambiamenti che si sono verificati nel tempo possono essere facilmente identificati e servono come punto di partenza per ulteriori analisi. Inoltre, le analisi descrittive possono aiutare a verificare se tutto sta procedendo secondo i piani al momento attuale e, se questo non è il caso, a scoprire in quale area ci sono attualmente difficoltà.

2. Analisi diagnostica – Perché è successo?

L’analisi diagnostica va un passo avanti e cerca di identificare le cause di determinati eventi o tendenze. Esaminando le relazioni tra diverse variabili, è possibile scoprire perché è successo qualcosa e quali fattori vi hanno contribuito. Questo tipo di analisi consente alle aziende di individuare le cause dei problemi e trovare soluzioni appropriate.
L’analisi diagnostica include varie tecniche, come il data drilling, il data mining e l’analisi della correlazione.

• Il Data Drilling supporta le aziende nell’esplorazione dei dati fornendo diverse visualizzazioni dei dati. Ciò consente di approfondire i dati e allo stesso tempo riassumere grandi quantità di dati grezzi in report e dashboard per l’analisi.
• Il data mining aiuta a identificare anomalie, modelli o correlazioni nei set di dati. Per questo vengono utilizzati metodi come l’apprendimento automatico o le statistiche.
• Un’analisi della correlazione esamina come diverse variabili sono collegate tra loro e può quindi mostrare quanto una variabile cambia a causa del cambiamento in un’altra variabile. Una correlazione elevata indica una forte relazione tra le variabili, mentre una correlazione bassa indica una relazione debole.

In questo modo, le analisi diagnostiche possono aiutare a spiegare eventi imprevisti, scoprire anomalie o riconoscere relazioni causali.

Esempi:

• Successo aziendale: se c’è un improvviso calo delle vendite, un’analisi diagnostica può essere utilizzata per scoprire perché ciò accade e quali variabili hanno interagito.
• Assistenza sanitaria: in medicina, l’analisi diagnostica viene utilizzata per identificare le cause della malattia, comprendere l’insorgenza dei sintomi e migliorare le opzioni di trattamento.
• Controllo di qualità: nella produzione, le analisi diagnostiche vengono utilizzate per identificare e risolvere problemi di qualità. Ciò consente di individuare le cause degli errori di produzione.
• Gestione delle relazioni con i clienti: le analisi diagnostiche possono anche essere utilizzate per identificare le ragioni delle lamentele dei clienti o del churn. In questo modo, i prodotti o il servizio clienti possono essere migliorati.

3. Analisi predittiva – cosa potrebbe accadere in futuro?

L’analisi predittiva utilizza modelli statistici e algoritmi per prevedere eventi o tendenze future. Utilizzando dati storici e identificando pattern, è possibile sviluppare modelli predittivi che aiutano a prevedere sviluppi futuri. Allo stesso modo, vengono utilizzati metodi statistici, apprendimento automatico o data mining per analizzare dati attuali o storici, consentendo di fare previsioni sul comportamento futuro. Questo tipo di analisi è particolarmente utile per individuare opportunità e minimizzare rischi.

Esempi:

• Prevenzione delle frodi: l’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere il comportamento dei clienti. Pertanto, viene spesso utilizzata per scoprire pattern nel comportamento dei clienti che potrebbero indicare intenzioni fraudolente per prevenire le frodi.
• Assicurazioni: l’analisi predittiva è utilizzata anche nelle assicurazioni, poiché può aiutare a prevedere quali clienti sono più propensi a presentare un reclamo. Ciò può essere utilizzato per determinare l’importo del premio assicurativo.
• Vendita al dettaglio: l’analisi predittiva può anche aiutare i rivenditori a prevedere la domanda di prodotti per pianificare di conseguenza il loro stock.

4. Analisi prescrittiva – cosa dovremmo fare dopo?

L’analisi prescrittiva va oltre la previsione e offre raccomandazioni per l’azione per raggiungere obiettivi specifici. Analizzando diversi scenari e testando soluzioni, le aziende possono prendere decisioni ottimali. L’analisi predittiva fornisce di solito la base per questo. Insieme, queste due analisi non solo mostrano ciò che è probabile che accada in futuro, ma forniscono anche una chiara raccomandazione su come affrontarlo per ottenere il risultato desiderato. L’analisi prescrittiva è quindi particolarmente utile per affrontare problemi complessi e prendere decisioni strategiche.

Vediamo anche esempi di analisi prescrittiva nella vita quotidiana:

• Navigazione: molti sistemi di navigazione raccomandano ai conducenti quale percorso dovrebbero prendere basandosi sui dati sul traffico in tempo reale, ad esempio, per arrivare alla destinazione il più rapidamente possibile.
• Shopping online: nel commercio online, ai clienti vengono consigliati prodotti aggiuntivi basati sui loro acquisti precedenti e sui loro interessi.

Tuttavia, l’analisi prescrittiva può anche essere utilizzata per ottimizzare processi all’interno delle aziende o per migliorare il servizio clienti, ad esempio.

Conclusione

I diversi tipi di analisi dei dati offrono alle aziende insight molto diversi sui loro dati, aiutandole a rispondere a diverse domande e a prendere decisioni fondate. Mentre le analisi descrittive descrivono la situazione attuale e le analisi diagnostiche spiegano le cause degli eventi passati, le analisi predittive offrono uno sguardo nel futuro facendo previsioni sugli sviluppi futuri. Le analisi prescrittive vanno oltre e offrono raccomandazioni chiare per l’azione per raggiungere obiettivi specifici. Unendo queste analisi, le aziende ottengono una visione completa dei loro dati e possono prendere decisioni strategiche per raggiungere i loro obiettivi aziendali.

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