දත්ත විද්යාව යනු ව්යාපාරයක් පවත්වාගෙන යාමේදී තිබිය යුතු විශිෂ්ට මෙවලමකි.
කෙසේ වෙතත්, විශ්ලේෂණ උපකාර වනුයේ එය බලපෑමට හේතු වන්නේ නම් පමණි. මෙම බලපෑම සමාගමේ වර්ධනය, වඩා හොඳ නිෂ්පාදන, හෝ වැඩි ආදායමෙන් ඕනෑම දෙයක් විය හැකිය.
ඔබේ ව්යාපාරයේ තීරණ ගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණ භාවිතා කිරීම දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීම ලෙස හැඳින්වේ. මෙයට දත්ත එකතු කිරීම, රටා සහ කරුණු උපුටා ගැනීම සහ අනුමාන කිරීම ඇතුළත් වේ.
ඔබේ සමාගමේ තීරණවලින් බහුතරයක් දත්ත මත පදනම් කර ගැනීම සඳහා කාලය සහ සම්පත් ආයෝජනය කිරීම දැන් නිසැකවම වඩාත් ජනප්රියයි.
එසේ තිබියදීත්, සමීක්ෂණ පෙන්නුම් කරයි බඩේ හැඟීම තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලියට තවමත් සාධක.
මෙයට ප්රධාන සාධකයක් වන්නේ ආයතනය තුළ නිසි තීරණ ගැනීමේ රාමුවක් නොමැතිකමයි.
මෙම ලිපියෙන් BADIR රාමුව හඳුන්වා දෙනු ඇත, සහ ක්රියාකාරී, දත්ත මත පදනම් වූ නිර්මාණය කිරීමට ඔබට එය භාවිතා කළ හැකි ආකාරය ඔබේ ව්යාපාරය සඳහා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය.
BADIR දත්ත තීරණ රාමුව
එම බදිර් රාමුව යනු ව්යාපාරික ගැටළු විසඳීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති ඉතා ඵලදායී දත්ත-තීරණය රාමුවකි.
එය අනුවර්තනය වීමට පහසු වන අතර ඕනෑම කර්මාන්තයක් සඳහා ක්රියා කරයි. දත්ත විද්යාව සහ තීරණ විද්යාව එකට එක් කිරීමට පහසු එක රාමුවකට ඒකාබද්ධ කිරීම එහි අරමුණයි.
අරිං, සුප්රසිද්ධ දත්ත විද්යා උපදේශන, පුහුණු සහ උපදේශන සමාගමක් මෙම දත්ත-තීරණ රාමුව සකස් කරන ලදී.
අද, විවිධ Fortune 500 සමාගම් ඔවුන්ගේ ඩිජිටල් පරිවර්තන මුලපිරීම් සඳහා BADIR භාවිතා කර ඇත.
දත්ත-තීරණ රාමුවේ ප්රධාන ලක්ෂණ
- ක්රියා කළ හැකි දත්ත මත පදනම් වූ අවබෝධයක් ලබා දෙන්න
- උපකල්පනය මත පදනම් වූ විශ්ලේෂණ සැලැස්මක් සකස් කරන්න
- දත්ත සෑදීමට දත්ත පිරිවිතර පහසුකම් සපයයි
- රටා හඳුනාගැනීමේ ශිල්පීය ක්රම වලින් ලබාගත් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ සංඛ්යා ලේඛන
- පාර්ශවකරුවන්ට ක්රියාකාරී නිර්දේශ ඉදිරිපත් කරන්න
දත්ත-තීරණ රාමුවේ පියවර පහ
BADIR දත්ත-තීරණ රාමුව අනුපිළිවෙලින් අනුගමනය කළ යුතු පියවර පහක් ඇතුළත් වේ.
ව්යාපාරික ප්රශ්නය
අපි කිසියම් ආකාරයක දත්ත නිස්සාරණයක් හෝ විශ්ලේෂණයක් කිරීමට පෙර, අප මුලින්ම විසඳා ගැනීමට උත්සාහ කරන ගැටලුවේ සන්දර්භය තේරුම් ගත යුතුය. මෙය රේඛාවෙන් පහළට අවශ්ය පුනරාවර්තන සංඛ්යාව අඩු කිරීමට උපකාරී වනු ඇත.
මෙයට නිවැරදි ප්රශ්න ඇසීම ඇතුළත් වේ. මූලික ප්රශ්න හය (කවුද, කුමක්, කොහේද, කවදාද, ඇයි සහ කෙසේද) ඇසීමට රාමුව අපව දිරිමත් කරයි.
නිදසුනක් වශයෙන්, ගත යුතු තීරණය කුමක්දැයි අප තේරුම් ගැනීමට වග බලා ගත යුතුය.
මෙම තීරණය හදිසිද?
අප අවසන් නිර්දේශයක් ඉදිරිපත් කිරීමට බලාපොරොත්තු වන්නේ කවදාදැයි අපට දැනගත යුතුය.
අවසාන වශයෙන්, අපගේ පාර්ශවකරුවන් කවුරුන්ද යන්න අප දැනගත යුතුය.
අලෙවිකරණ කණ්ඩායම මෙන්ම ලොජිස්ටික් කණ්ඩායම සමඟ දත්ත බෙදාගත යුතුද?
අපගේ විශ්ලේෂණයේ ප්රතිඵල දැනගැනීමට පාර්ශවකරුවන් කී දෙනෙකුට අවශ්යද?
ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි ඉතා මූලික විමසීම් නිසි ප්රශ්න බවට පරිවර්තනය කිරීමට උත්සාහ කරමු. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබට පහත දත්ත ඉල්ලීම තිබිය හැක: "රට, නිෂ්පාදනය සහ විශේෂාංග අනුව පාරිභෝගික දත්ත".
වඩා හොඳ සහ වඩාත් ප්රයෝජනවත් ඉල්ලීමක් මේ ආකාරයෙන් දිස්විය යුතුය: "දියත් කිරීමෙන් පසු අපට පාරිභෝගිකයින් අහිමි වීමට හේතු මොනවාද? මෙම පාඩුව පියවා ගැනීමට විකුණුම් සහ අලෙවි දෙපාර්තමේන්තුවට කළ හැකි ක්රියාමාර්ග මොනවාද?
විශ්ලේෂණ සැලැස්ම
නිශ්චිත ව්යාපාරික ප්රශ්නයක් තීරණය කිරීමෙන් පසු, අපගේ ඊළඟ පියවර වන්නේ විශ්ලේෂණ සැලැස්මක් සැකසීමයි.
අපි SMART ඉලක්ක නිර්මාණය කළ යුතුයි. SMART යනු විශේෂිත, මැනිය හැකි, ළඟා කර ගත හැකි, අදාළ සහ කාල සීමාව සඳහා කෙටි යෙදුමකි.
ඊළඟට, අපි අපේ උපකල්පන සකස් කළ යුතුයි. මේවා අපගේ දත්ත භාවිතයෙන් ඔප්පු කිරීමට හෝ ප්රතික්ෂේප කිරීමට අප ඉලක්ක කරන ප්රකාශ වේ. මෙම උපකල්පන සමඟම, අපි එක් එක් ඔප්පු කිරීමට අවශ්ය නිර්ණායක සකස් කළ යුතුය.
දත්ත විශ්ලේෂණයේදී අවශ්ය ක්රමවේදය පිළිබඳවද අප සොයා බැලිය යුතුය. පොදු ක්රමවේදවලට ඇතුළත් වන්නේ:
-
සමස්ථ
-
සම්බන්ධතාවය
-
ප්රවණතාවක්
-
ඇස්තමේන්තුව
ක්රමවේදය තීරණය කිරීමෙන් පසුව, අපි දත්ත පිරිවිතරයන් පිළිබඳවද තීරණය කළ යුතුය.
අපි පසුගිය වසරේ දත්ත හෝ සර්වකාලීන දත්ත භාවිතා කරමුද?
අපි මූලික වශයෙන් භාවිතා කරන්නේ මූල්ය දත්ත හෝ අලෙවිකරණ දත්තද?
මෙම ප්රශ්න වැදගත් වන්නේ මෙය පසුව දත්ත රැස් කිරීමේ ක්රියාවලිය පහසු කරන බැවිනි.
මෙම පියවරේ අවසාන නිමැවුම ව්යාපෘති සැලැස්මකි. මෙම විශ්ලේෂණය ක්රියාත්මක කිරීමට අවශ්ය සියලුම සම්පත් මෙන්ම ක්රියාවලියේ එක් එක් පියවර සඳහා කාලරාමුව මෙයට ඇතුළත් වේ. ව්යාපෘති සැලැස්මෙහි පාර්ශ්වකරුවන් කවුරුන්ද යන්න මෙන්ම කණ්ඩායම තුළ විවිධ භූමිකාවන් ද සඳහන් කරයි.
උදාහරණයක් ලෙස, අපට පහත උපකල්පනය ඇති බව කියමු: "පසුගිය කාර්තුවේ අඩු සාර්ථක අලෙවිකරණ ව්යාපාරයක් හේතුවෙන් අපගේ සමාගමට ගනුදෙනුකරුවන් අහිමි වේ".
මෙම විශ්ලේෂණය ඔප්පු කිරීමට හෝ ප්රතික්ෂේප කිරීමට, අපට පසුගිය වසරේ අලෙවිකරණ දත්ත ලබා ගැනීමට සිදුවේ.
CTR වැනි මෙට්රික් එකක් සහසම්බන්ධ වේද යන්න තීරණය කිරීමට අපට සහසම්බන්ධතා ක්රමවේදය භාවිතා කළ හැකිය, නැතහොත් එක් එක් කාර්තුව සඳහා පාරිභෝගිකයින් සංඛ්යාව පුරෝකථනය කළ හැකිය.
දත්ත එකතුව
අපගේ විශ්ලේෂණ සැලසුම් පියවරේදී දත්ත පිරිවිතර විස්තර කළ හැකි බැවින් දත්ත රැස් කිරීම දැන් වඩාත් පහසු වේ. මෙය අනවශ්ය දත්ත ලබා ගැනීම වලක්වනු ඇත.
අපි සැලකිය යුතු දත්ත ප්රමාණයක් සමඟ කටයුතු කරන්නේ නම් මෙය විශේෂයෙන් වැදගත් වන්නේ එය අපගේ තෝරාගත් ක්රමවේදය ක්රියාත්මක කිරීමේදී කාලය ඉතිරි කර දෙන බැවිනි.
දත්ත එකතු කිරීමේ පියවරට දත්ත පිරිසිදු කිරීම සහ වලංගු කිරීම ද ඇතුළත් වේ. දත්ත පිරිසිදු කිරීම යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ දත්ත භාවිතා කළ හැකි ලෙස හැසිරවීමයි.
අප සතුව ඇති දත්ත නිවැරදි බව තහවුරු කර ගැනීම සඳහා අපි දත්ත වලංගුකරණය සිදු කළ යුතුය.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගන්න
අපගේ මීළඟ පියවර වන්නේ අපගේ දත්ත වලින් සත්ය අවබෝධය ලබා ගැනීමයි.
මෙම පියවරේදී, අපි අපගේ දත්තවල රටා සමාලෝචනය කරමු.
උදාහරණයක් ලෙස, සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණයේදී අපට ප්රධාන ප්රමිතික ව්යාප්තිය දෙස බලන අසමාන විශ්ලේෂණයකින් ආරම්භ කළ හැක. අදාළ නම්, පරීක්ෂණයක් සහ පාලන ජනගහනයක් අතර වෙනසක් තිබේදැයි අපට සොයා ගත හැක.
දෙවන පියවරේදී අප විසින් සකස් කරන ලද නිර්ණායක භාවිතා කරමින්, අපි අපගේ උපකල්පන සනාථ කිරීමට සහ අසත්ය කිරීමට උත්සාහ කරමු.
අවසාන වශයෙන්, මෙම පියවරේ ප්රතිදානය අපගේ සොයාගැනීම් විය යුතුය. ප්රමාණාත්මක බලපෑම සම්බන්ධයෙන් අපි අපගේ සොයාගැනීම් ඉදිරිපත් කළ යුතුයි.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබේ පාර්ශවකරුවන් සම්බන්ධ කර ගැනීම සඳහා යම් ප්රතිශතයක් පහත වැටීමේ ඩොලර් බලපෑම සඳහන් කළ හැකිය.
පාරිභෝගික අත්පත් කර ගැනීමේ ප්රතිශතයක් පහත වැටීම ඩොලර් මිලියනයක ආදායමක් පහත වැටීමට හේතු විය හැකි බව ඔබ පැවසිය හැකිය.
නිර්දේශය
නිර්දේශ යනු BADIR රාමුවේ වැදගත්ම පියවරයි. මෙම නිර්දේශ ක්රියාකාරී විය යුතුය.
අපි මේ රාමුවේ එක් එක් පියවර හරහා යාමට ප්රධාන හේතුව ඔවුන් ය.
මෙම අවසාන පියවරේදී, අපට බොහෝ දේවල් සාක්ෂාත් කර ගැනීමට අවශ්යයි. පළමුව, අපි ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින් සමඟ සම්බන්ධ විය යුතුය. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔබ කෙටි සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහිත නිර්දේශ ඉදිරිපත් කළ යුතු බවයි.
විශ්වසනීය සහ හොඳ නිර්දේශයක් ඔබ ඵලදායී ව්යාපාරික හවුල්කරුවෙකු ලෙස සැලකීමට ද හේතු වනු ඇත.
අවසාන වශයෙන්, ඔබේ නිර්දේශය ඔබේ ප්රේක්ෂකයින් ක්රියාවක් කරා ගෙන යා යුතුය.
ඔබ නිර්දේශ ඉදිරිපත් කිරීම භාරව සිටින්නේ නම්, ඔබගේ සියලු සොයාගැනීම් ඇති විනිවිදක තට්ටුවක් තැනීම වැදගත් වේ.
විනිවිදක තට්ටුවක් නිර්මාණය කිරීම, ඔබගේ සියලු සොයාගැනීම් වලින් ආරම්භ වන අතර, තට්ටුවේ ප්රවාහය ක්රමක්රමයෙන් විධිමත් කරයි.
අවසාන විනිවිදක තට්ටුවේ සංක්ෂිප්ත විධායක සාරාංශයක් තිබිය යුතුය. අපට උපග්රන්ථයක ඕනෑම අමතර තොරතුරක් එක් කළ හැක.
නිගමනය
දත්ත-තීරණ රාමුවක් අනුගමනය කිරීම ඔබේ ව්යාපාර දත්තවලින් ඔබට ක්රියා කළ හැකි තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ලබා ගත හැකි බව සහතික කර ගැනීමට හොඳ ක්රමයකි.
තීරණ විද්යාව සමඟ දත්ත විද්යාව ඒකාබද්ධ කිරීම සම්බන්ධ වන සියලුම පාර්ශවකරුවන් අතර සංවාදයකට ඉඩ සලසයි. BADIR දත්ත-තීරණ රාමුවේ සෑම පියවරක්ම ඵලදායී අවසාන නිමැවුමකට මග පාදයි: ක්රියා කළ හැකි නිර්දේශ.
මෙම ආකාරයේ රාමුවකින් ඔබේ ව්යාපාරයට හෝ කණ්ඩායමට ප්රයෝජන ගත හැකි ආකාරය අපට දන්වන්න!
ඔබමයි