VETTER - μάθημα ηλεκτρονικής μάθησης (EL)

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια διαδικασία ελέγχου, εκκαθάρισης, μετασχηματισμού και μοντελοποίησης δεδομένων με στόχο τον εντοπισμό χρήσιμων πληροφοριών, την τεκμηρίωση συμπερασμάτων και την υποστήριξη της διαδικασίας λήψης αποφάσεων. Η ανάλυση δεδομένων έχει πολλαπλές πτυχές και προσεγγίσεις και περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές, ενώ χρησιμοποιείται σε ποικίλους τομείς – στις επιχειρήσεις, τις θετικές επιστήμες και τις ανθρωπιστικές επιστήμες. Στον σημερινό επιχειρηματικό κόσμο, η ανάλυση δεδομένων συμβάλλει στη λήψη πιο επιστημονικά τεκμηριωμένων αποφάσεων και βοηθά τις επιχειρήσεις να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά.

Στην ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιούνται δύο βασικές στατιστικές μέθοδοι: η περιγραφική στατιστική, η οποία συνοψίζει δεδομένα χρησιμοποιώντας δείκτες όπως ο μέσος όρος και η διάμεσος, και η επαγωγική στατιστική, η οποία εξάγει συμπεράσματα από δεδομένα χρησιμοποιώντας στατιστικά τεστ όπως το Student's t-test.

Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια τεχνική ανάλυσης δεδομένων που εστιάζει στη στατιστική μοντελοποίηση και στην ανακάλυψη γνώσης όχι μόνο για περιγραφικούς αλλά και για προγνωστικούς σκοπούς, ενώ ο τομέας των επιχειρηματικών πληροφοριών καλύπτει την ανάλυση δεδομένων που βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στη συγκέντρωση πληροφοριών, εστιάζοντας κυρίως σε επιχειρηματικές πληροφορίες.

Βήματα για την ανάλυση δεδομένων:

1: Καθορίστε τους στόχους σας.

2: Αποφασίστε πώς να μετρήσετε τους στόχους.

3: Συλλέξτε τα δεδομένα σας.

4: Αναλύστε τα δεδομένα σας.

5: Οπτικοποιήστε και ερμηνεύστε τα αποτελέσματα.

Βήμα 1: Καθορίστε τους στόχους σας

Πριν προχωρήσετε στην ανάλυση των δεδομένων σας, βεβαιωθείτε ότι έχετε ορίσει ένα σαφές σύνολο στόχων. Τι θέλετε να μάθετε από τα δεδομένα; Ποιο είναι το πρόβλημα ή η κατάσταση που προσπαθείτε να λύσετε ή να κατανοήσετε; Αν το γνωρίζετε αυτό, θα μπορείτε να προσδιορίσετε ποια δεδομένα πρέπει να συλλέξετε (και ποιο είδος ανάλυσης θα πρέπει να πραγματοποιήσετε).

Σχεδιάστε τις ερωτήσεις σας γύρω από ένα συγκεκριμένο πρόβλημα και πιθανές λύσεις.

Για παράδειγμα, αν δείτε μια ξαφνική αύξηση στις χαμηλές βαθμολογίες στα ερωτηματολόγια για την ικανοποίηση πελατών (CSAT scores) , μπορείτε να θέσετε στον εαυτό σας τις ακόλουθες ερωτήσεις, για να λύσετε το πρόβλημα.

Στόχος: βελτίωση της υποστήριξης πελατών

• Γιατί οι πελάτες είναι δυσαρεστημένοι με την ομάδα εξυπηρέτησης πελατών μας;

• Πώς μπορούμε να βελτιώσουμε την εξυπηρέτηση πελατών;

Βήμα 2: Αποφασίστε πώς να μετρήσετε τους στόχους

Αφού ορίσετε τους στόχους σας, θα πρέπει να αποφασίσετε πώς να τους μετρήσετε.

Για παράδειγμα, αν θέλετε να μετρήσετε την ατομική απόδοση ενός εκπροσώπου εξυπηρέτησης πελατών, μπορείτε να εξετάσετε αριθμητικά δεδομένα, για να μάθετε πόσο χρόνο χρειάζεται κατά μέσο όρο κάθε υπάλληλος για να απαντήσει σε έναν πελάτη. Στη συνέχεια, συγκρίνετε την απόδοση του εκπροσώπου σε σχέση με τον συνολικό μέσο όρο.

Ωστόσο, αν θέλετε να μάθετε γιατί οι πελάτες είναι δυσαρεστημένοι με το επίπεδο εξυπηρέτησης πελατών σας, θα πρέπει να εξετάσετε τα ποιοτικά σας δεδομένα.

Ίσως το όνομα ενός συγκεκριμένου υπαλλήλου από την ομάδα υποστήριξης πελατών αναφέρεται πιο συχνά από άλλα – αναφέρεται όμως με θετικό ή αρνητικό τρόπο; Μπορεί επίσης να θέλετε να εξετάσετε συγκεκριμένα θέματα που αναφέρονται, για παράδειγμα τον χρόνο ανταπόκρισης ή αν οι πελάτες ήταν ευχαριστημένοι με τον τρόπο με τον οποίο επιλύθηκε το πρόβλημά τους.

Βήμα 3: Συλλέξτε τα δεδομένα σας

Τώρα που ξέρετε ποιοι είναι οι στόχοι σας και πώς θέλετε να τους μετρήσετε, μπορείτε να αρχίσετε να συλλέγετε τα κατάλληλα δεδομένα. Αν και η βέλτιστη πρακτική είναι να συλλέγουμε τόσο ποσοτικά όσο και ποιοτικά δεδομένα, θα πρέπει να λαμβάνονται υπόψη οι ερωτήσεις που προσπαθούμε να απαντήσουμε.

Ποσοτικά δεδομένα: δομημένα δεδομένα που μπορούν να ποσοτικοποιηθούν και να μετρηθούν, π.χ. ετικέτες και αριθμητικά δεδομένα.

• Ποιοτικά δεδομένα: μη δομημένα δεδομένα που πρέπει να δομηθούν πριν την εξόρυξή τους. Για παράδειγμα, κείμενο, ομιλία, εικόνες, βίντεο.

Τα ποσοτικά δεδομένα αποθηκεύονται συχνά σε βάσεις δεδομένων ή φύλλα Excel, έτοιμα προς ανάλυση. Πού μπορούμε, όμως, να βρουμε ποιοτικά δεδομένα;

Ακολουθούν μερικά παραδείγματα ποιοτικών δεδομένων:

• Μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου από τους πελάτες 

• Ιστορικό υποστήριξης πελατών

• Συνομιλίες 

• Διαδικτυακές κριτικές προϊόντων

• Δεδομένα από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης

• Ερωτηματολόγια με ερωτήσεις ανοικτού τύπου

Τα περισσότερα από αυτά τα δεδομένα αποθηκεύονται στα εργαλεία που χρησιμοποιούμε σε καθημερινή βάση, όπως Zendesk, Gmail και πλατφόρμες διαχείρισης μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Κάποια από αυτά μπορεί να χρειαστεί να τα συγκεντρώσετε χρησιμοποιώντας εργαλεία εξόρυξης ιστού (web scraping) (αν τα δεδομένα είναι από ιστότοπους, ιστολόγια ή φόρουμ).

Βήμα 4: Αναλύστε τα δεδομένα σας

Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, όπως το Excel, τα Φύλλα Google και το Airtable, καθώς και εργαλεία συλλογής επιχειρηματικών πληροφοριών, όπως το Tableau και το Google Data Studio, είναι εξαιρετικά για τη ανάλυση αριθμητικών δεδομένων. Σας επιτρέπουν να εισάγετε τα ποσοτικά δεδομένα σας και να δημιουργήσετε ολοκληρωμένες οπτικοποιήσεις, γραφικές παραστάσεις και διαγράμματα.

Αυτά τα εργαλεία είναι εξαιρετικά για να ξεκινήσετε την ανάλυση δεδομένων, αλλά υπάρχουν και πιο σύνθετες μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να προχωρήσετε σε ακόμη περισσότερο βάθος.

Επιλέξτε τη μέθοδο ανάλυσης δεδομένων σας:

• Συμπερασματική/επαγωγική ανάλυση – στατιστική ανάλυση δεδομένων για την ανακάλυψη προτύπων και τάσεων

• Ανάλυση κειμένου – ποιοτική ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο

• Διαγνωστική Ανάλυση – διερευνητική ποσοτική και ποιοτική ανάλυση δεδομένων

• Προγνωστική Ανάλυση – ιστορική ποσοτική και ποιοτική ανάλυση δεδομένων

• Κανονιστική ανάλυση – ποσοτική και ποιοτική ανάλυση δεδομένων βάσει σεναρίων

Ορισμένες από αυτές τις μεθόδους ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση,  βοηθώντας σας να αναλύσετε αυτόματα μεγάλα σύνολα μη δομημένων δεδομένων. Αλλά μην το αφήσετε αυτό να σας αποθαρρύνει. Υπάρχουν πολλά έτοιμα προς χρήση εργαλεία που συνοδεύονται από προεκπαιδευμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης, που σας δίνουν πολύτιμες πληροφορίες μέσα σε λίγα λεπτά, χωρίς να γράψετε ούτε μια γραμμή κώδικα.

Ένας προεκπαιδευμένο εργαλείο εξαγωγής λέξεων-κλειδιών , για παράδειγμα, μπορεί να συνοψίσει γρήγορα τα δεδομένα σας, παρουσιάζοντάς τις λέξεις που εμφανίζονται πιο συχνά στα δεδομένα σας. Η ανάλυση συναισθήματος, από την άλλη, κατηγοριοποιεί αυτόματα τα δεδομένα σας σε θετικά, αρνητικά και ουδέτερα. Συνδυάζοντας αυτά τα εργαλεία, μπορείτε να αρχίσετε να λαμβάνετε πληροφορίες από τα δεδομένα σας, όπως θετικές ή αρνητικές τάσεις.

Αν τα δεδομένα σας απαιτούν μια πιο εξατομικευμένη προσέγγιση, μπορείτε να δημιουργήσετε τα δικά σας εργαλεία ανάλυσης κειμένου χωρίς κώδικα, χρησιμοποιώντας πλατφόρμες όπως το MonkeyLearn .

Αφού εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας χρησιμοποιώντας τα δεδομένα και τα κριτήρια της επιχείρησής σας, μπορείτε να το συνδέσετε με τα εργαλεία που θέλετε μέσω του MonkeyLearn API ή άλλων εφαρμογών  (όπως Excel, Google Sheets και Zendesk) και να αρχίσετε να κερδίζετε αξία από τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

Βήμα 5: Οπτικοποιήστε και ερμηνεύστε τα αποτελέσματα

Τώρα το ευχάριστο κομμάτι. Μετατρέψτε την ανάλυση των δεδομένων σας σε εντυπωσιακή απεικόνιση δεδομένων χρησιμοποιώντας εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων, τα οποία βοηθούν στη σύνοψη των δεδομένων σας, ώστε να μπορείτε εύκολα να εντοπίσετε τάσεις, μοτίβα και συσχετισμούς στα δεδομένα σας. Είναι επίσης ένας πολύ καλός τρόπος για να υποστηρίξετε επιχειρηματικές αποφάσεις και να παρουσιάσετε τα ευρήματά σας στην υπόλοιπη ομάδα.

Εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων

• MonkeyLearn Studio: συνδυάζει οπτικοποίηση δεδομένων εντός εφαρμογής με εργαλεία ανάλυσης κειμένου, προσφέροντας μια δυναμική λύση ανάλυσης δεδομένων, όλα σε ένα.

• Ρίξτε μια ματιά στον πίνακα ελέγχου, ο οποίος δείχνει συναισθήματα για διαφορετικά θέματα.

• Tableau: λογισμικό οπτικής ανάλυσης με εύχρηστη διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης.

• Google Data Studio: ένα απλό δωρεάν εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων.

• Αφού οπτικοποιήσετε τα δεδομένα σας, αρχίστε να λαμβάνετε αποφάσεις που θα σας βοηθήσουν να επιτύχετε τους επιχειρηματικούς σας στόχους.

Ξεκινήστε με την ανάλυση δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να μάθουν τι λειτουργεί καλά και τι πρέπει να βελτιώσουν, προκειμένου να αναπτυχθούν. Η αξιοποίηση ποσοτικών δεδομένων είναι μια συνηθισμένη πρακτική, αλλά υπάρχουν πολλά περισσότερα που μπορείτε να μάθετε από τα ποιοτικά δεδομένα. Παρόλο που θα χρειαστεί να αφιερώσετε περισσότερο χρόνο στην προετοιμασία για τη συλλογή αυτών των δεδομένων, τα βήματα που απαιτούνται για την ανάλυσή τους είναι τα ίδια με αυτά της ποσοτικής ανάλυσης.