심층 분석 : 비즈니스 분석은 기업 비즈니스 및 정보 기술을 밀접하게 연결하는 브리지입니다. 그것은 간단한 데이터 처리 일뿐 만 아니라 전략적 관점에서 시작하여 포괄적 인 데이터 수집, 엄격한 정렬 및 심층 분석을 통해 데이터 뒤에 숨겨져있는 정보를 정확하게 채굴하여 기업의 모든 수준에서 결정을 내릴 수있는 견고하고 신뢰할 수있는 기초를 제공하여 전략적 목표를 달성하기 위해 기업을 약속합니다.

비교 및 차별화 : 기존 데이터 분석과 비교하여 비즈니스 분석은 비즈니스 시나리오의 통합에 더 중점을두고 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 더 중점을 두는 반면, 기존 데이터 분석은 데이터의 통계 설명에 더 중점을 둡니다.

시장 통찰력 : 회사가 시장 역학을 예리하게 포착하고, 소비자 수요의 변화하는 추세를 이해하고, 미리 준비하고, 시장 기회를 포착하도록 도와줍니다.

운영 최적화 : 기업의 내부 운영 프로세스에 대한 심층 분석, 잠재적 효율성 개선 지점 및 비용 절감을 발견하며 운영 효율성을 향상시킵니다.

경쟁력 향상 : 경쟁 업체의 분석을 통해 우리는 우리 자신의 장점과 단점을 찾고 차별화 된 경쟁 전략을 공식화하며 시장에서 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.

의사 소통 기술 : 효과적인 의사 소통 기술을 사용하여 대면 인터뷰, 설문지, 브레인 스토밍 등을 포함하여 회사 내의 여러 부서의 이해 관계자와 심층적 인 커뮤니케이션을 수행하여 비즈니스 문제에 대한 포괄적 인 이해를 보장합니다.

명확한 목표 : 퍼지 비즈니스 문제를 구체적이고 측정 가능하며 달성 가능하며 고도로 관련성이 높고 시간이 지남에 따라 분석 목표로 변환하고 분석의 범위와 초점을 명확하게합니다.

내부 채널 : Enterprise의 고객 관계 관리 시스템 (CRM), ERP (Enterprise Resource Planning System) 및 금융 시스템과 같은 내부 시스템에서 고객 정보, 영업 데이터, 재무 제표 등과 같은 데이터를 얻습니다.

외부 채널 : 시장 연구 회사, 업계 보고서, 정부 공개 데이터, 소셜 미디어 데이터 등과 같은 외부 채널을 통해 데이터 수집 시장 동향, 경쟁사 역학, 거시 경제 환경 및 기타 정보를 이해합니다.

데이터 청소 : 데이터의 결 측값, 특이 치 및 중복 값을 식별하고 처리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다.

분석 기술 : 통계 분석, 클러스터 분석, 데이터 마이닝, 회귀 분석, 분류 알고리즘 및 기타 기술을 통해 데이터에 대한 심층 분석을 수행하기 위해 평균, 중간 및 표준 편차 계산과 같은 방법을 사용합니다.

모델 구성 : 분석 목표 및 데이터 특성을 기반으로 시계열 모델과 같은 적절한 데이터 분석 모델을 선택하여 판매 동향을 예측하고 고객 세분화에 사용할 의사 결정 트리 모델을 선택하십시오.

시각화 도구 : 막대 차트, 라인 차트, 파이 차트, 산란 차트 및 전문 데이터 시각화 도구와 같은 일반적인 차트를 사용하여 복잡한 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 그래픽으로 변환합니다.

보고서 작성 : 보고서가 언어가 명확하고 간결한지 확인하기 위해 분석 배경, 목표, 방법, 결과, 결론 및 제안을 포함한 자세한 분석 보고서를 작성하십시오.

데이터 처리 : 피벗 테이블을 사용하여 많은 양의 데이터를 신속하게 요약하고 분석하고 기능 공식을 사용하여 데이터를 계산하고 변환합니다.

통계 분석 : 설명 통계 분석 도구를 사용하여 평균 및 표준 편차와 같은 통계 지표를 계산하고 회귀 분석 도구를 사용하여 간단한 데이터 분석을 수행하십시오.

차트 제작 : 막대 차트, 라인 차트, 파이 차트 등과 같은 다양한 차트를 작성하여 데이터 특성 및 트렌드를 직관적으로 표시합니다.

데이터 쿼리 : SELECT 문을 사용하여 데이터베이스에서 필요한 데이터를 쿼리하고 WHERE 절을 통해 조건부 필터링을 수행하십시오.

데이터 업데이트 : 삽입, 업데이트 및 삭제 문을 사용하여 데이터베이스에 데이터를 삽입, 업데이트 및 삭제하십시오.

데이터 연결 : 가입 작업을 통해 여러 데이터 테이블 간의 데이터 연관 및 통합을 활성화합니다.

데이터 처리 : 데이터 읽기, 청소, 변환 및 재구성을 위해 Python의 Pandas Library 또는 R의 DPLYR 패키지를 사용하십시오.

데이터 분석 : 수치 계산을 위해 Python의 Numpy Library를 사용하고 데이터 분석을 위해 R의 기본 통계 기능을 사용하십시오.

기계 학습 : Python의 Scikit Lease Library 또는 R의 Caret 패키지를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 평가합니다.

Tableau : 간단한 드래그 앤 드롭 작업을 통해 대화식 보고서 및 대시 보드를 작성하여 실시간 데이터 연결 및 빅 데이터 분석을 지원합니다.

Powerbi : Microsoft의 사무실 소프트웨어와 밀접하게 통합되며 시각화 기능을 사용하여 풍부한 보고서를 작성하고 자연어 쿼리를 지원합니다.

원리에 대한 자세한 설명 : 데이터를 요약하고 평균, 중앙값, 모드, 분산 등과 같은 기본 통계 지표를 계산함으로써, 우리는 중앙 집중식 추세, 분산 정도 및 분포 특성을 직관적으로 설명하여 기업이 현재 상황과 비즈니스의 기본 상황을 빠르게 이해하도록 돕습니다.

가치 증상 : 기업이 비즈니스 데이터에 대한 포괄적이고 예비적인 이해를 가질 수 있도록 후속 심도 분석을위한 기초를 제공합니다.

판매 성과 분석 : 월별 판매, 분기 별 판매량, 연간 고객 단위 가격 등과 같은 지표를 계산하고 다양한 기간 동안 판매 성과를 평가하며 전체 판매 비즈니스 수준을 이해합니다.

고객 행동 분석 : 고객의 구매 빈도, 평균 구매 금액, 지역 배포 및 기타 정보를 계산하고 고객의 기본 행동 초상화를 간략하게 설명합니다.

분석 논리 : 데이터 간의 내부 상관 관계를 깊이 파고, 상관 분석, 인과 분석 및 기타 방법을 사용하여 비즈니스 결과에 영향을 미치는 주요 요인을 찾고 비즈니스 문제의 근본 원인을 진단 할 수 있습니다.

목표 오리엔테이션 : 기업이 기업이 비즈니스 문제를 근본적으로 해결할 수 있도록 대상 솔루션을 공식화 할 수있는 기초를 제공합니다.

판매 성과 분석 : 제품 차원에서 다양한 제품의 판매 변경, 시장 차원에서 학습 시장 점유율 및 경쟁 업체 역학을 분석하고 고객 차원에서 고객 이탈을 조사하며 성능 저하의 이유를 종합적으로 판단합니다.

고객 만족도 분석 : 제품 품질, 서비스 수준, 가격 전략 및 고객 만족도와 같은 요인 간의 관계를 분석하고 만족도가 감소하는 주요 요인을 찾습니다.

기술 원리 : 과거 데이터를 기반으로 시계열 분석, 회귀 분석, 기계 학습의 예측 알고리즘 및 기타 기술을 사용하여 예측 모델을 설정하고 미래의 비즈니스 동향을 예측하십시오.

의사 결정 지원 : 기업이 미리 자원 할당을 계획하고, 생산 계획을 공식화하고, 마케팅 전략을 최적화하며, 불확실성으로 인한 위험을 줄입니다.

판매 예측 : 과거 판매 데이터, 시장 동향, 홍보 활동 및 기타 요인을 기반으로 향후 제품 판매를 예측하여 생산 및 인벤토리 관리에 대한 참조를 제공합니다.

시장 수요 예측 : 거시 경제 데이터, 산업 개발 동향, 소비자 연구 및 기타 정보를 결합하여 시장의 신제품 또는 서비스에 대한 수요를 예측합니다.

의사 결정 프로세스 : 설명, 진단 및 예측 분석, 최적화 알고리즘, 시뮬레이션 분석 및 기타 방법을 기반으로 기업에 대한 특정 조치 제안을 제공하고 기업이 여러 가지 실행 가능한 솔루션 중에서 최상의 결정을 선택하는 데 사용됩니다.

가치 창출 : 과학적 의사 결정 지원을 통해 기업의 의사 결정 효율성과 품질을 향상시키고 엔터프라이즈 가치를 극대화하십시오.

신제품 시장에 대한 결정 : 시장 수요, 경쟁 상황, 비용 효율성 등과 같은 요소를 종합적으로 고려하고 신제품 가격 전략, 시장 시간, 홍보 채널 등을 공식화합니다.

투자 의사 결정 : 다양한 투자 프로젝트의 위험과 수익을 분석하고 순 현재 가치 (NPV), IRR (Internal Rate rate at at at at at rit), NPV (Net Present Value)와 같은 지표를 사용하여 회사의 투자 결정의 기초를 제공합니다.

제품 포트폴리오 최적화 : 다양한 제품의 판매 데이터를 분석하고, 상관 규칙 마이닝 알고리즘을 사용하여 베스트셀러 제품과 판매되지 않은 제품의 조합을 찾고, 제품 디스플레이 및 조달 계획을 최적화하십시오.

가격 전략 조정 : 가격 탄력성을 분석하고, 가격 변동이 판매량에 미치는 영향을 이해하고, 합리적인 가격 전략을 공식화하며, 판매 및 이익 증가.

프로모션 효과 평가 : 프로모션 전후 판매 데이터를 비교하고, 프로모션의 효과를 평가하고, 프로모션 계획을 최적화하며, 프로모션 투자 수익을 개선합니다.

수요 예측 : 시계열 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 역사적 판매 데이터, 계절 요인, 시장 동향 등과 결합하여 상품의 수요를 예측하고 재고 수준을 합리적으로 정리합니다.

재고 최적화 : 경제 주문 수량 (EOQ) 모델, ABC 분류 방법 및 기타 방법을 사용하여 재고 구조를 최적화하고 재고 비용을 줄이며 인벤토리 회전율을 늘리십시오.

고객 초상화 구성 : 고객 기본 정보, 구매 행동, 선호도 및 기타 데이터를 통합하여 고객 초상화를 구축하고 고객의 정확한 세분화를 달성합니다.

정확한 마케팅 : 고객 초상화를 기반으로 개인화 된 마케팅 정보를 다른 고객 그룹에 푸시하여 마케팅 효율성과 고객 충성도를 향상시킵니다.

신용 위험 평가 : 신용 스코어링 모델을 사용하여 고객의 신용 기록, 소득 수준, 부채 및 기타 요인을 분석하고 고객의 신용 위험을 평가하며 합리적인 신용 정책을 수립합니다.

시장 위험 평가 : 주가, 금리, 환율 등과 같은 금융 시장 데이터 분석을 통해 위험 가치 (VAR) 모델, 스트레스 테스트 및 기타 방법을 사용하여 시장 위험을 평가하고 위험 관리 전략을 공식화합니다.

고객 가치 평가 : 고객의 평생 가치 (LTV)를 계산하고 고객의 자산 규모, 거래 빈도, 수익성 및 기타 요인을 분석하고 고객의 가치를 계층화합니다.

개인화 된 서비스 : 위험 선호도, 투자 목표 및 기타 특성에 따라 다양한 고객에게 개인화 된 금융 상품 및 서비스를 제공합니다.

산업 분석 : 업계의 개발 추세, 경쟁 환경, 정책 환경 및 기타 요인을 분석하여 투자 잠재력을 가진 산업을 선별합니다.

포트폴리오 최적화 : 현대 포트폴리오 이론 (MPT)을 사용하여 자산의 예상 수익, 위험 및 상관 관계를 결합하여 위험 다각화를 달성하고 수익을 극대화하기 위해 최적의 포트폴리오를 구축합니다.

사용자 경로 분석 : 웹 사이트 또는 앱에서 사용자의 탐색, 클릭, 구매 및 기타 동작 데이터를 분석하고 사용자 경로 맵을 그리거나 제품 인터페이스 및 기능 레이아웃 최적화 및 사용자 경험을 향상시킵니다.

사용자 유지 분석 : 코호트 분석 방법을 사용하여 다른 기간에 얻은 사용자 유지율을 분석하고, 사용자 유지에 영향을 미치는 주요 요인을 찾고, 대상 사용자 유지 전략을 공식화합니다.

채널 효과 평가 : 다양한 마케팅 채널의 트래픽, 전환율, 비용 및 기타 데이터를 분석하고 각 채널의 마케팅 효과를 평가하며 마케팅 채널 조합을 최적화합니다.

활동 효과 평가 : 마케팅 캠페인 전후에 사용자 성장, 활동 및 지불 속도와 같은 지표를 비교하고 마케팅 캠페인의 효과를 평가하고 경험 및 수업을 요약하며 후속 활동 계획을 최적화합니다.

기능 비교 : 경쟁사 제품의 기능적 특성, 장점 및 단점을 분석하고 차별화 된 경쟁 지점을 찾고 자신의 제품의 기능을 최적화합니다.

시장 점유율 분석 : 시장 조사 및 데이터 분석을 통해 경쟁 업체의 시장 점유율, 사용자 그룹, 마케팅 전략 및 기타 정보를 이해하고 해당 경쟁 전략을 공식화 할 수 있습니다.

회사 프로필 : 회사의 산업 상태, 비즈니스 범위, 조직 구조 및 기타 기본 정보를 소개합니다.

문제 설명 : 시장 점유율 감소, 과도한 비용 및 사용자 손실과 같은 회사가 직면 한 특정 비즈니스 문제를 자세히 설명하고 문제의 배경과 이유를 분석하십시오.

데이터 수집 및 조직 : 데이터 청소, 데이터 변환 및 기타 작업을 포함한 데이터 소스, 수집 방법 및 조직 프로세스를 설명합니다.

분석 방법 및 도구 : 예측 분석, 진단 분석 등과 같은 상업용 분석 방법 및 Python, Excel, Tableau 등과 같은 사용 된 분석 도구를 소개합니다.

모델 구성 및 검증 : 회귀 모델, 클러스터링 모델 등과 같은 구축 된 데이터 분석 모델을 표시하고 모델의 교육 및 검증 프로세스를 설명하며 모델의 정확성 및 신뢰성을 평가합니다.

비즈니스 개선 결과 : 판매 성장, 비용 절감 및 고객 만족도 개선과 같은 비즈니스 분석을 통해 기업에 가져온 특정 비즈니스 개선 사항을 설명합니다.

경험 요약 : 분석 아이디어, 메소드 응용 프로그램, 팀 협업 등을 포함하여 성공적인 사례에서 참조 경험을 요약하여 다른 회사에 대한 참조를 제공합니다.

데이터 품질 문제 : 누락 된 데이터로 인한 모델 편차 및 의사 결정 오류로 이어지는 잘못된 데이터와 같은 분석 결과에 대한 부정확 한, 불완전한, 일관되지 않은 분석 데이터의 영향.

부적절한 분석 방법 : 선택한 분석 방법은 비즈니스 문제, 간단한 선형 회귀 모델을 사용하여 복잡한 비선형 관계를 분석하는 것과 같은 불합리한 모델 가정에 적합하지 않습니다.

의사 소통 및 협업 불량 : 분석 팀과 비즈니스 부서, 정보 비대칭 및 기타 문제 간의 의사 소통이 좋지 않아 분석 결과를 비즈니스 결정에 효과적으로 적용 할 수 없습니다.

데이터 품질 관리 : 데이터 품질 관리 시스템을 구축하고 데이터 수집, 스토리지, 처리 및 기타 링크의 품질 관리를 강화하며 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다.

방법 선택 최적화 : 비즈니스 문제 및 데이터 특성의 특성을 기반으로 적절한 분석 방법 및 모델을 선택하고 충분한 모델 검증 및 평가를 수행하십시오.

커뮤니케이션 및 협업 최적화 : 분석 팀과 비즈니스 부서 간의 커뮤니케이션 및 협업 강화, 정기적 인 커뮤니케이션 메커니즘을 설정하며 분석 결과를 비즈니스 작업으로 효과적으로 변환 할 수 있습니다.

도구 마스터리 : Excel, SQL, Python/R 및 Professional BI 도구와 같은 데이터 분석 도구 사용에 능숙하고 비즈니스 요구에 따라 데이터 처리 및 분석에 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

기술 응용 프로그램 : 통계 분석, 데이터 마이닝 및 기계 학습과 같은 데이터 분석 기술의 원칙 및 응용 시나리오를 깊이 이해하고 이러한 기술을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

산업 지식 : 개발 동향, 시장 동향, 경쟁 환경 및 업계에 대한 기타 지식을 이해하고 업계의 개발 방향을 파악하십시오.

비즈니스 프로세스 : 조달, 생산, 영업, 금융 및 기타 링크를 포함하여 기업의 내부 비즈니스 프로세스에 익숙해지고 비즈니스 관점에서 분석 문제 및 솔루션을 제안 할 수 있습니다.

내부 커뮤니케이션 : 비즈니스 부서, 기술 부서, 관리 등을 포함하여 기업의 여러 부서의 직원과의 효과적인 커뮤니케이션을 통해 분석 결과 및 제안을 정확하게 전달합니다.

외부 커뮤니케이션 : 공급 업체, 고객, 파트너 등과 같은 외부 이해 관계자와 의사 소통하고 시장 수요 및 산업 정보를 이해하며 기업 의사 결정에 대한 참조를 제공합니다.

작업 내용 : 데이터 보고서 작성, 설명 통계 분석 수행 등 기본 데이터 수집, 정렬 및 간단한 데이터 분석을 담당합니다.

기술 개선 : 데이터 분석 도구 및 방법을 배우고 비즈니스 지식을 축적하며 데이터 처리 및 분석 기능을 향상시킵니다.

작업 내용 : 비즈니스 결정에 대한 강력한 지원을 제공하기 위해 영업 예측, 고객 세분화 등과 같은 복잡한 분석 프로젝트를 독립적으로 완료합니다.

기능 확장 : Deeply Master Data Analysis 기술, 비즈니스 이해 기능을 향상 시키며, 부서 간 팀과 협력하여 분석 결과의 적용을 촉진 할 수 있습니다.

작업 내용 : 회사의 전략 계획에 참여하고 회사의 높은 수준의 결정에 대한 데이터 중심 제안을 제공하며 팀이 분석 작업을 수행하며 주니어 및 중급 분석가의 성장을 안내합니다.

전략적 사고 : 전략적 사고 능력을 가지고 회사의 개발 방향과 비즈니스 레이아웃을 거시적 관점에서 분석하고 회사에 더 큰 가치를 창출 할 수 있습니다.