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企业中数据分析应用

夏谷软件    发表于    2020/5/24 14:37:17

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。

在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到亚美am8 的售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如j.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

这有一个经典的案例: “啤酒与尿布”的故事。

故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。

在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店, 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。  

当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 aprior 算 法引入到 pos机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

有人说,对于销售业这很好用,那对于其他行业也一样有效吗?是的,一样有效。只是面对市面上一套套枯燥复杂的理论体系,理解起来都十分费劲,何况需要灵活运用到实际工作当中。何不把专业的事情交给专业的人去做呢?

而且在每一个企业中,对于各个部门员工的数据培训亦是不可少的。企业的数据报告主要面向企业内部的员工,如何让员工具有一定的数据解读能力就显得非常必要。这就如优酷土豆杜长嵘在数据分析与数据可视化技术聚会上说到:“数据团队按照周与月为单位,为内部员工做数据培训,长久下去数据团队在企业内的地位就会得到显著提升。”

笔者听过一个叫做夏谷的人力资源管理软件,它是这样一个为hr而生的利器,它结合多家国内外企业的运作模式及本身应用系统的开发经验,系统充分满足了不同单位不同层次的多样管理需求。现最新的dhr系统采用了当前最流行的it技术,注重软件的实用性、易用性及灵活性,辅以及时到位的优质服务,为用户提供全面的人力资源管理系统一体化的亚美am8 的解决方案,从而高效处理各种数据流和信息流,为企业节省大量时间成本。

不论您是零售业还是金融业或制造业的员工或领导,您一定都就会深深体会到处理数据的艰辛。面对庞大的信息量,找到一个好的帮手无疑可以减轻自身工作压力,提升效率。也许夏谷就是个不错的选择。


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