Descriptive analytics là gì? Điều đặc biệt về Descriptive analytics

Descriptive analytics là gì?

Descriptive analytics là Phân tích mô tả là quá trình sử dụng dữ liệu hiện tại và lịch sử để xác định các xu hướng và mối quan hệ. Đôi khi nó được gọi là hình thức phân tích dữ liệu đơn giản nhất vì nó mô tả các xu hướng và mối quan hệ nhưng không đào sâu hơn.

Phân tích mô tả tương đối dễ tiếp cận và có thể là thứ mà tổ chức của bạn sử dụng hàng ngày. Phần mềm thống kê cơ bản, chẳng hạn như Microsoft Excel hoặc các công cụ trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như Google Charts và Tableau, có thể giúp phân tích dữ liệu, xác định xu hướng và mối quan hệ giữa các biến và hiển thị thông tin một cách trực quan.

Phân tích mô tả đặc biệt hữu ích để truyền đạt sự thay đổi theo thời gian và sử dụng các xu hướng làm bàn đạp để phân tích sâu hơn nhằm thúc đẩy quá trình ra quyết định.

Dưới đây là bốn ví dụ về phân tích mô tả đang hoạt động để áp dụng tại tổ chức của bạn.

Bốn ví dụ về phân tích mô tả

1. Báo cáo lưu lượng truy cập và tương tác

Một ví dụ về phân tích mô tả là báo cáo. Nếu tổ chức của bạn theo dõi mức độ tương tác dưới dạng phân tích phương tiện truyền thông xã hội hoặc lưu lượng truy cập web, thì bạn đã sử dụng phân tích mô tả, wowhay4u. com chia sẻ.

Các báo cáo này được tạo bằng cách lấy dữ liệu thô—được tạo khi người dùng tương tác với trang web, quảng cáo hoặc nội dung mạng xã hội của bạn—và sử dụng dữ liệu đó để so sánh số liệu hiện tại với số liệu lịch sử và trực quan hóa xu hướng.

Ví dụ: bạn có thể chịu trách nhiệm báo cáo kênh truyền thông nào thu hút nhiều lưu lượng truy cập nhất đến trang sản phẩm trên trang web của công ty bạn. Sử dụng phân tích mô tả, bạn có thể phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập của trang để xác định số lượng người dùng từ mỗi nguồn. Bạn có thể quyết định tiến thêm một bước và so sánh dữ liệu nguồn lưu lượng truy cập với dữ liệu lịch sử từ cùng một nguồn. Điều này có thể cho phép bạn cập nhật hoạt động của đội mình; chẳng hạn, nhấn mạnh rằng lưu lượng truy cập từ quảng cáo trả tiền đã tăng 20% ​​so với năm trước.

Sau đó, ba loại phân tích khác có thể được sử dụng để xác định lý do tại sao lưu lượng truy cập từ mỗi nguồn tăng hoặc giảm theo thời gian, liệu xu hướng có được dự đoán sẽ tiếp tục hay không và hướng hành động tốt nhất của nhóm bạn là gì.

2. Phân tích báo cáo tài chính

Một ví dụ khác về phân tích mô tả có thể quen thuộc với bạn là phân tích báo cáo tài chính. Báo cáo tài chính là các báo cáo định kỳ trình bày chi tiết thông tin tài chính về một doanh nghiệp và cùng nhau đưa ra cái nhìn tổng thể về tình hình tài chính của công ty.

Có một số loại báo cáo tài chính, bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và báo cáo vốn chủ sở hữu của cổ đông. Mỗi loại phục vụ cho một đối tượng cụ thể và truyền tải thông tin khác nhau về tài chính của công ty.

Phân tích báo cáo tài chính có thể được thực hiện theo ba cách chính: dọc, ngang và tỷ lệ.

Phân tích theo chiều dọc liên quan đến việc đọc một tuyên bố từ trên xuống dưới và so sánh từng mục với những mục ở trên và dưới nó. Điều này giúp xác định mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ: nếu mỗi mục hàng là một tỷ lệ phần trăm trong tổng số, thì việc so sánh chúng có thể cung cấp thông tin chi tiết về mục hàng chiếm tỷ lệ phần trăm lớn hơn và nhỏ hơn trong tổng số.

Phân tích theo chiều ngang liên quan đến việc đọc một tuyên bố từ trái sang phải và so sánh từng mục với chính nó từ giai đoạn trước. Loại phân tích này xác định sự thay đổi theo thời gian.

Cuối cùng, phân tích tỷ lệ liên quan đến việc so sánh một phần của báo cáo với phần khác dựa trên mối quan hệ của chúng với tổng thể. Điều này so sánh trực tiếp các mặt hàng giữa các thời kỳ, cũng như tỷ lệ của công ty bạn với tỷ lệ của ngành để đánh giá xem công ty của bạn đang hoạt động tốt hơn hay kém hơn.

Mỗi phương pháp phân tích báo cáo tài chính này là ví dụ về phân tích mô tả, vì chúng cung cấp thông tin về xu hướng và mối quan hệ giữa các biến dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử.

3. Xu hướng nhu cầu

Phân tích mô tả cũng có thể được sử dụng để xác định xu hướng trong sở thích và hành vi của khách hàng và đưa ra các giả định về nhu cầu đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.

Nhận dạng xu hướng của nhà cung cấp dịch vụ phát trực tuyến của Netflix cung cấp một trường hợp sử dụng tuyệt vời cho các phân tích mô tả. Nhóm của Netflix—có thành tích là dựa nhiều vào dữ liệu—thu thập dữ liệu về hành vi trên nền tảng của người dùng. Họ phân tích dữ liệu này để xác định phim truyền hình và phim nào đang thịnh hành tại bất kỳ thời điểm nào và liệt kê các tựa phim thịnh hành trong một phần trên màn hình chính của nền tảng.

Dữ liệu này không chỉ cho phép người dùng Netflix xem nội dung phổ biến—và do đó, nội dung họ có thể thích xem—mà còn cho phép nhóm Netflix biết loại phương tiện, chủ đề và diễn viên nào được đặc biệt ưa chuộng tại một thời điểm nhất định. Điều này có thể thúc đẩy quá trình ra quyết định về việc tạo nội dung gốc trong tương lai, hợp đồng với các công ty sản xuất hiện có, chiến dịch tiếp thị và nhắm mục tiêu lại.

4. Kết quả điều tra tổng hợp

Phân tích mô tả cũng hữu ích trong nghiên cứu thị trường. Khi đến lúc thu thập thông tin chi tiết từ khảo sát và dữ liệu nhóm tập trung, phân tích mô tả có thể giúp xác định mối quan hệ giữa các biến và xu hướng.

Chẳng hạn, bạn có thể tiến hành một cuộc khảo sát và xác định rằng khi tuổi của người trả lời tăng lên thì khả năng họ mua sản phẩm của bạn cũng tăng theo. Nếu bạn đã thực hiện cuộc khảo sát này nhiều lần trong nhiều năm, phân tích mô tả có thể cho bạn biết liệu mối tương quan giữa độ tuổi mua hàng này có luôn tồn tại hay không hay nó chỉ xảy ra trong năm nay.

Những thông tin chi tiết như thế này có thể mở đường cho các phân tích chẩn đoán nhằm giải thích lý do tại sao một số yếu tố lại có mối tương quan với nhau. Sau đó, bạn có thể tận dụng các phân tích dự đoán và theo quy định để lập kế hoạch cải tiến sản phẩm trong tương lai hoặc các chiến dịch tiếp thị dựa trên các xu hướng đó, wowhay4u. com chia sẻ.