تحلیل داده | جادوبی
bra tis
اتوماسیون بازاریابی چه کار می‌کند؟ در سال‌های اخیر اتوماسیون بازاریابی به یکی از مهمترین اصول بازاریابی و تبلیغات در محیط‌های دیجیتال تبدیل شده و دیگر کمتر بازاریابی را پیدا می‌کنید که از آن استفاده نکند. اما اتوماسیون بازاریابی چه کار می‌کند؟ اتوماسیون بازاریابی در واقع کارهایی روتینی نظیر: ارسال ایمیل، اشتراک پست در شبکه‌های اجتماعی،
زمانی که صحبت از واژه‌های «بصری سازی داده» و «تحلیل» می‌شود چه موقعیت‌های شغلی به ذهن شما خطور می‌کند؟ حوزه مالی؟ بازاریابی؟ فناوری اطلاعات؟ یا فروش؟ درباره واژه «توزیع» چطور؟ منابع انسانی؟ عملیات؟ جذب سرمایه؟ یا تحصیلات؟ چندین سال پیش، زمانی که در مدرسه ابتدایی بودم، معلم من چند برگه کاغذ رنگی را به ما
تحلیل کانال تلگرام مقوله‌ای بود که تا همین چند وقت پیش، وقتی می خواستیم ببینیم که یک کانال چقدر کانال فعال و پرمخاطبی است، به تعداد اعضا و نهایتا به میزان بازدید از پست‌هایش نگاه می کردیم. اما دیگر همه ما به این نتیجه رسیده ایم که تعداد اعضا و میزان بازدید، اطلاعات خیلی سطحی
شاید آماده سازی داده ها مهمترین گام در هر نوع فرایند جدی تحلیل داده به شمار آید. اغلب مراجع تحلیل داده حجم کارهای این مرحله (آماده سازی داده) را حدود ۶۰ الی ۷۰ درصد یک فرایند تحلیل داده می‌دانند! از آنجا که تنها یک مقاله برای توضیح چنین حوزه وسیعی از دانش در نظر گرفته‌ایم،
تصمیم گیری صحیح با فرهنگ داده محور : از دیدگاه مدیریت، تصمیم گیری بر اساس داده‌ها یا تصمیم گیری داده محور یک موفقیت واضح است. با این وجود اغلب اوقات رسیدن به یک فرهنگ داده محور کار دشواریست. در هر سازمان، همیشه تیم‌ها و کارکنانی هستند که این انتقال را با آغوش باز می‌پذیرند و
در نوشته قبل با تعریف ساده و شفافی از فرآیند تحلیل داده آشنا شدیم: تحلیل داده، فرآیند بررسی، مرتب سازی، تبدیل و مدل سازی داده با هدف کشف اطلاعات مفید، پیشنهاد کردن، نتیجه گیری و پیشتیبانی از تصمیم گیری است. و در انتها، به این موضوع اشاره شد که تحلیل داده نیز می تواند یک
این روزها زیاد از داده و تحلیل داده می شنویم. مثل فوتبال که به تعداد تماشاگرانش کارشناس دارد، تحلیل داده هم به تعداد کاربرانش کارشناس دارد! افرادی که به دور از مفاهیم، تجربیات و واقعیت های این موضوع، صرفا با به کار بردن یکی دو تا ابزار و روش، خود را خبره در تحلیل کردن
آمار، تصوری کمّی و روشن از اوضاع در اختیار ما قرار می دهد. اما آیا این آمار و ارقام همیشه راست می گویند؟ قطعا پاسخ این سوال خیر است. گاهی افراد به دلایل مختلف از جمله منفعت شخصی، با اعمال تغییرات در شاخص ها و نحوه ی نمایش نامناسب ارقام، مخاطب خود را فریب می دهند.
با ترکیب شدن کلان داده‌ها با تکنولوژی‌های نو ظهور، هر سازمانی می‌تواند داده‌ها را تحلیل و بررسی نماید. این تحلیل و بررسی به منظور بهبود وضعیت کسب و کار را هوش تجاری می نامیم. ایجاد کردن و جمع آوری کلان داده‌ها برای تصمیم گیری‌ها تا به حال تاثیر زیادی را بر روی کسب وکارها داشته
تحلیل‌های پیشرفته در کنار کلان داده همانند موبایل و فضای ابری، شکل سازمان‌ها و فرایندهای تجاری را تغییر داده اند. آن ها باعث رونق فوق العاده ای در کسب و کارها در سال ۲۰۱۶ شدند؛ چرا که با استفاده از آن‌ها سازمان‌ها یاد گرفته‌اند که چطور از داده‌ها برای فهم بهتر خواسته‌های مشتریان استفاده کنند.
هوش تجاری و تحلیل تجاری برای پیشرفت در حرفه‌ی خود لازم است بدانید که چه چیزهایی کارساز هستند و چه چیزهایی نیستند. همچنین باید بدانید چطور می‌توانید کار خود را بهبود ببخشید. این مسائل برای همه بدیهی است اما نکته‌ی مهم یافتن راهی برای انجام آن است. ممکن است به دلیل حجم داده، بررسی و
تمام شرکت‌ها به دنبال دستیابی به بهترین عملکرد هستند. با این وجود، بسیاری از شرکت‌ها هنوز درگیر مسائل اولیه نظیر تخصیص مناسب زمان و منابع هستند. در مقابل بسیاری از شرکت‌ها برای آنکه عملکرد مناسب‌تری داشته باشند از تکنولوژی تحلیل داده استفاده می‌کنند و تصمیمات کلیدی خود را با استفاده از تحلیل داده اتخاذ