ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਰਫ ਤਾਂ ਹੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਚਲਾਏ। ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਾਧੇ, ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਜਾਂ ਵਧੇ ਹੋਏ ਮਾਲੀਏ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁਣ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਰਵੇਖਣ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੰਤੜੀ ਮਹਿਸੂਸ ਅਜੇ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ BADIR ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸੂਝ.
ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਈ BADIR ਡੇਟਾ
The ਬਦਿਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਸਾਨ-ਅਧਾਰਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।
ਅਰਿਂਗ, ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸਲਾਹਕਾਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇਸ ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਅੱਜ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਚਿਊਨ 500 ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ BADIR ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ।
ਡਾਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
- ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
- ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ
- ਡੇਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਨਸਾਈਟਸ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ
- ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ
ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਕਦਮ
BADIR ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲ
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੀਏ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਲਾਈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਾਨੂੰ ਛੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲ (ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਿੱਥੇ, ਕਦੋਂ, ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ) ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਅੰਤਮ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਦੋਂ ਆਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਕੌਣ ਹਨ।
ਕੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕਿੰਨੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਡਾਟਾ ਬੇਨਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: "ਦੇਸ਼, ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੁਆਰਾ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ"।
ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਬੇਨਤੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: “ਲੌਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਨ ਹਨ? ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਇਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?"
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ
ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਪਾਰਕ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਾਡਾ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ ਸਮਾਰਟ ਟੀਚੇ ਬਣਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। SMART ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਖਾਸ, ਮਾਪਣਯੋਗ, ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ, ਸੰਬੰਧਿਤ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ।
ਅੱਗੇ, ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਕਥਨ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਾਬਤ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
ਸਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੌਰਾਨ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਮ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
ਸਮੁੱਚਾ
-
ਇਕ ਦੂਸਰੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ
-
ਰੁਝਾਨ
-
ਅਨੁਮਾਨ
ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨਿਰਧਾਰਨ 'ਤੇ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.
ਕੀ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਆਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ?
ਕੀ ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ?
ਇਹ ਸਵਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ।
ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯੋਜਨਾ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਕੌਣ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਧਾਰਨਾ ਹੈ: “ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਫਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਹੀ ਹੈ”।
ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਸੰਬੰਧ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਸੀਟੀਆਰ ਵਰਗੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਹਿਸਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜਾਂ ਹਰੇਕ ਤਿਮਾਹੀ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕੇਗਾ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਡੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰੇਗਾ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ।
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਹੈ।
ਇਨਸਾਈਟਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
ਸਾਡੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅੰਦਰੂਨੀ-ਝਾਤਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਪਸੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ $1 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਆਮਦਨ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿਫਾਰਸ਼
ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ BADIR ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਹ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ।
ਇਸ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਪਏਗਾ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਠੋਸ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਵਜੋਂ ਸਮਝੇ ਜਾਣ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗੀ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਇੰਚਾਰਜ ਹੋਵੋਗੇ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਡੇਕ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਹੋਣ।
ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਡੈੱਕ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੰਤਿਕਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸਿੱਟਾ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡੈਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਵਾਦ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। BADIR ਡੇਟਾ-ਟੂ-ਫੈਸਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ।
ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ!
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ