Data science

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาหรือข่าวกรองธุรกิจใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตอบคำถาม “เกิดอะไรขึ้น” คิดว่าเป็นกระจกมองหลังในการดำเนินธุรกิจหรือมุมมองสรุปข้อเท็จจริงและตัวเลขในรูปแบบที่เข้าใจได้เพื่อแจ้งหรือเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป การสังเกต กรณีศึกษา และการสำรวจเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนาประกอบด้วย: การสรุปเหตุการณ์ในอดีต เช่น การขายในภูมิภาค การลาออกของลูกค้า หรือความสำเร็จของแคมเปญการตลาด การจัดตารางตัวชี้วัดทางสังคม เช่น การชอบ Facebook ทวีต หรือผู้ติดตาม การรายงานแนวโน้มทั่วไป เช่น สถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยมหรือแนวโน้มข่าวสาร การอภิปรายและการโต้เถียง สิ่งที่เกิดขึ้นในการทำซ้ำครั้งล่าสุดระหว่าง Sprint Retrospective ระวังว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนานั้นค่อนข้างเร็วและมีกรอบเวลาที่ละเอียดอ่อน ตามที่ Scott Sanders แห่ง Information Services Group ระบุไว้ว่า “คุณไม่สามารถรักษาและเพิ่มยอดขายลูกค้าที่ออกจากบริษัทของคุณไปแล้วได้” คำจำกัดความอื่นๆ ของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาประกอบด้วย: “ข้อมูลขนาดใหญ่ในกลุ่มข้อมูลขนาดเล็ก” (เปลือกโลก)“การตรวจสอบข้อมูลหรือเนื้อหามักจะดำเนินการด้วยตนเองเพื่อตอบคำถาม 'เกิดอะไรขึ้น' (หรือ 'เกิดอะไรขึ้น')” (Gartner IT Glossary) การใช้ประโยชน์จาก “ข้อมูลที่สร้างขึ้นเป็นผลพลอยได้จากระบบปฏิบัติการ” (Kimberly Nevala) “ช่วยตอบคำถาม 'เกิดอะไรขึ้น' ในทุกรูปแบบ มักเกี่ยวข้องกับการแสดงข้อมูลเป็นภาพผ่านรายงาน แดชบอร์ด และตารางสรุปสถิติ” ( IBM) Businesses Use Descriptive Analytics To: Optimize supply chains รับมุมมองที่เรียบง่ายแบบเรียลไทม์ของการดำเนินงาน การขาย การเงิน ลูกค้า และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย จัดเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือเชิงกำหนด นำเสนอข้อมูลที่สามารถเข้าใจได้ในวงกว้าง ผู้อ่านธุรกิจที่หลากหลาย วัดความชอบของลูกค้า รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

  • การตลาด
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button