Wat is Analytics
Ontleding is die proses van insameling, verwerking en ontleding van data om nuttige inligting te onttrek en beter besluite te neem.
In wese transformeer analise rou data in inligting wat gebruik kan word om besigheidsprestasie te verbeter, kliënte beter te verstaan en meer ingeligte besluite te neem.
Analytics kan in 'n wye reeks toepassings gebruik word, insluitend:
- Besigheidsintelligensie (BI): Analytics word gebruik om verslae en kontroleskerms te skep wat 'n oorsig van besigheidsprestasie verskaf.
- Bemarkingsanalise: analise word gebruik om die doeltreffendheid van bemarkingsveldtogte te meet en teikenstrategieë te optimaliseer.
- Verkoopanalise: analise word gebruik om verkope te ontleed en geleenthede vir verbetering te identifiseer.
- Kliëntontledings: analise word gebruik om kliënte te verstaan en persoonlike ervarings te skep.
- Operasionele analise: analise word gebruik om doeltreffendheid te verbeter en koste te verminder.
Analytics is 'n kragtige instrument wat maatskappye kan help om beter besluite te neem en 'n mededingende voordeel te kry.
Hier is 'n paar voorbeelde van hoe analise in die regte wêreld gebruik word:
- 'n E-handelsmaatskappy gebruik ontledings om kopergedrag op te spoor en sy webwerf vir omskakelings te optimaliseer.
- ’n Bemarkingsmaatskappy gebruik ontledings om die sukses van sosiale media-veldtogte te meet en nuwe gehore te identifiseer.
- 'n Vervaardigingsmaatskappy gebruik ontledings om masjinerie te monitor en potensiële probleme te identifiseer voordat dit voorkom.
Analytics is 'n steeds ontwikkelende veld, met nuwe tegnologieë en tegnieke wat voortdurend ontwikkel word. Dit maak analise 'n toenemend kragtige en gesofistikeerde proses.
Geskiedenis van Analytics
Die geskiedenis van analise kan teruggevoer word na die XNUMXde eeu, toe vroeë statistici metodes vir die insameling en ontleding van data begin ontwikkel het.
In 1920 het analitiese pionier Frederick Winslow Taylor statistieke begin gebruik om vervaardigingsdoeltreffendheid te verbeter.
In die 50's het die koms van rekenaars dit moontlik gemaak om groot hoeveelhede data te ontleed.
In die 60's het die veld van besigheidsintelligensie (BI) begin ontwikkel, met die skepping van gereedskap en tegnieke vir die ontleding van besigheidsdata.
In die 70's is analise vir die eerste keer in bemarking gebruik, met die ontwikkeling van tegnieke soos direkte bemarking en gedragsteikening.
In die 80's het ontleding meer toeganklik geword vir klein en medium-grootte besighede, danksy die koms van maklik-om-te gebruik analise sagteware en dienste.
In die 90's het die verspreiding van die internet gelei tot die toenemende belangrikheid van analise vir aanlyn besighede.
In die XNUMXste eeu het analise voortgegaan om te ontwikkel, met die opkoms van nuwe tegnologieë en tegnieke, soos kunsmatige intelligensie en masjienleer.
Vandag is ontleding 'n noodsaaklike komponent van enige besigheid, beide aanlyn en vanlyn.
Hier is 'n paar van die belangrikste gebeurtenisse wat die geskiedenis van analise gekenmerk het:
- 1837: Charles Babbage publiseer "On the Economy of Machinery and Manufactures," een van die eerste boeke oor toegepaste statistiek.
- 1908: Frederick Winslow Taylor publiseer "The Principles of Scientific Management," 'n boek wat sy metodes beskryf om vervaardigingsdoeltreffendheid te verbeter.
- 1954: John Tukey publiseer "The Exploratory Approach to Analysis of Data," 'n boek wat die konsep van verkennende data-analise bekendstel.
- 1962: IBM stel die System/360 bekend, die eerste hoofraamrekenaar wat ontleding van groot hoeveelhede data toelaat.
- 1969: Howard Dresner skep die term "sake-intelligensie".
- 1974: Peter Drucker publiseer "The Effective Executive", 'n boek wat die belangrikheid van inligting in besluitneming beklemtoon.
- 1979: Gary Loveman publiseer "Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model," 'n boek wat die konsep van markwaarde-analise bekendstel.
- 1982: SAS stel SAS Enterprise Guide bekend, een van die eerste maklik-om-te gebruik analitiese sagteware.
- 1995: Google stel Google Analytics bekend, een van die gewildste ontledingsinstrumente ter wêreld.
- 2009: McKinsey stel "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity," 'n verslag wat die belangrikheid van groot data vir besighede beklemtoon.
- 2012: IBM stel Watson bekend, 'n kunsmatige intelligensiestelsel wat vir data-analise gebruik kan word.
- 2015: Google stel Google Analytics 360 bekend, 'n gevorderde analitiese platform wat kunsmatige intelligensie en masjienleer gebruik.
Analytics is 'n steeds ontwikkelende veld, met nuwe tegnologieë en tegnieke wat voortdurend ontwikkel word. Dit maak analise 'n toenemend kragtige en gesofistikeerde proses.
Caratteristiche
Algemene kenmerke van analise
Ontleding is 'n komplekse proses wat 'n aantal aktiwiteite behels, insluitend:
- Data-insameling: data kan van 'n verskeidenheid bronne ingesamel word, insluitend CRM-stelsels, bemarkingsdatabasisse, webwerwe en sosiale media.
- Data verwerking: die data word omskep in 'n formaat wat ontleed kan word. Hierdie proses kan take insluit soos datareiniging, data-denormalisering en die skep van sleutelprestasie-aanwysers (KPI's).
- Data-analise: data word ontleed om patrone, neigings en verwantskappe te identifiseer. Hierdie proses kan 'n verskeidenheid tegnieke gebruik, insluitend statistiese analise, voorspellende analise en teksanalise.
- Interpretasie van resultate: die ontledingsresultate word geïnterpreteer om nuttige inligting te verskaf.
Ontleding word gekenmerk deur 'n aantal faktore, insluitend:
- Doel voor oë: die doel van analise is om nuttige inligting te verskaf om beter besluite te neem.
- data: analise is gebaseer op data. Datakwaliteit is van kritieke belang vir die geldigheid van ontledingsresultate.
- Tegnieke: analytics gebruik 'n verskeidenheid tegnieke om data te ontleed. Die keuse van die toepaslike tegniek hang af van die doel van die analise en die tipe data wat beskikbaar is.
- Interpretasie: die resultate van die analise moet geïnterpreteer word om bruikbare inligting te verskaf.
Tegniese kenmerke van analise
Ontleding is 'n proses wat met die hand uitgevoer kan word of met behulp van analitiese gereedskap en tegnologieë.
Analitiese gereedskap kan baie van die take wat by die ontledingsproses betrokke is outomatiseer, wat dit meer doeltreffend en akkuraat maak.
Analitiese tegnologieë, soos kunsmatige intelligensie en masjienleer, word al hoe belangriker vir analise. Hierdie tegnologieë kan gebruik word om groot hoeveelhede data te ontleed en patrone en neigings te identifiseer wat dalk nie met tradisionele analitiese tegnieke opgespoor kan word nie.
Sommige van die tegniese kenmerke van analise sluit in:
- Datavolume: analise kan gebruik word om groot hoeveelhede data te ontleed.
- Verwerking spoed: analise moet data vinnig en doeltreffend kan verwerk.
- Presisie: die ontledingsresultate moet akkuraat en betroubaar wees.
- Buigsaamheid: analise moet by 'n verskeidenheid data en doelwitte kan aanpas.
- Toeganklikheid: analise moet toeganklik wees vir 'n wye verskeidenheid gebruikers.
Analytics is 'n komplekse proses wat al hoe belangriker word vir besighede. Die algemene en tegniese kenmerke van analise is fundamenteel om hul potensiaal te verstaan en dit effektief te gebruik.
Hoekom
Daar is baie redes waarom jy analise moet gebruik. Kortom, analise kan jou help:
- Verbeter besigheidsprestasie: analise kan jou help om areas te identifiseer waar 'n maatskappy sy prestasie kan verbeter. Ontleding kan byvoorbeeld gebruik word om die gewildste produkte of dienste, die mees lojale kliënte en die mees effektiewe bemarkingskanale te identifiseer.
- Maak bepalings: analise kan jou help om voorspellings oor toekomstige neigings te maak. Analitiese analise kan byvoorbeeld gebruik word om die vraag na produkte of dienste, verkoopsprestasie of klantgedrag te voorspel.
- Neem ingeligte besluite: analise kan maatskappye voorsien van die inligting wat nodig is om meer ingeligte besluite te neem. Ontleding kan byvoorbeeld gebruik word om te besluit watter produkte of dienste op die mark bekendgestel moet word, watter bemarkingsveldtogte om te loods en watter prysstrategieë om te aanvaar.
Hier is 'n paar spesifieke voorbeelde van hoe analise gebruik kan word om 'n besigheid te verbeter:
- 'n E-handelsonderneming kan ontledings gebruik om kopergedrag op te spoor en sy webwerf vir omskakelings te optimaliseer.
- ’n Bemarkingsmaatskappy kan ontledings gebruik om die sukses van sosiale media-veldtogte te meet en nuwe gehore te identifiseer.
- 'n Vervaardigingsmaatskappy kan ontledings gebruik om masjinerie te monitor en potensiële probleme te identifiseer voordat dit voorkom.
Oor die algemeen is analise 'n kragtige instrument wat maatskappye kan help om beter besluite te neem en 'n mededingende voordeel te kry.
Hier is 'n paar spesifieke voordele van analise:
- Verbeter klantbegrip: analise kan jou help om jou kliënte, hul behoeftes en hul gedrag beter te verstaan. Dit kan jou help om produkte en dienste te skep wat beter by hul behoeftes pas en jou verhouding met hulle verbeter.
- Verbeter operasionele doeltreffendheid: analise kan jou help om areas te identifiseer waar jy die doeltreffendheid van jou bedrywighede kan verbeter. Dit kan jou help om koste te verminder en produktiwiteit te verbeter.
- Verbeter winsgewendheid: analise kan jou help om geleenthede te identifiseer om verkope en wins te verhoog. Dit kan jou help om jou besigheidsdoelwitte te bereik.
As u die prestasie van u onderneming wil verbeter, moet u dit oorweeg om analise te gebruik.
Wat ons bied
Agenzia Web Online ontwikkel 'n WordPress-inprop vir Analytics.
Alhoewel daar reeds baie WordPress-inproppe vir Analytics op die mark is, het Agenzia Web Online besluit om sy eie inprop vir hierdie doel te skep.
Die vrystellingsdatum is nog nie vasgestel nie.
Blaai deur bladsye
bladsye
- Yster SEO 3 - wordpress-inprop: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Persoonlike databeleid (04 / 05 / 2023)
- Data verwerking (04 / 05 / 2023)
- kontakte (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO-inprop (04 / 05 / 2023)
- Soekenjin vriendelik (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK GEREEDSKAP VIR WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Omskakelings module (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit vir die optimalisering van die omskakelingskoers (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit vir omskakelingskoersoptimalisering (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit vir die optimalisering van die omskakelingskoers (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit vir die optimalisering van die omskakelingskoers (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit vir die optimalisering van die sukseskoers (03 / 10 / 2023)
- Analise module (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit vir Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit vir Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit vir Analytics (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit vir Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit vir Analytics (03 / 10 / 2023)
- Stryk SEO 3-konfigurasies (23 / 09 / 2023)
- SEO konsultant (04 / 05 / 2023)
- Skemas module (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD-ontleding en serialisering (16 / 01 / 2024)
- Meertalige skemas (16 / 11 / 2023)
- E-handelskemas (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON-ontleding en serialisering (03 / 10 / 2023)
- N-Triples ontleding en serialisering (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML-ontleding en serialisering (03 / 10 / 2023)
- Skilpadontleding en serialisering (03 / 10 / 2023)
- Ontleding van ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Ontleed rapper (03 / 10 / 2023)
- Stryk SEO Metadata (04 / 05 / 2023)
- E-handelsvorm (04 / 05 / 2023)
- Vorms op bladsye en artikels en pasgemaakte velde (04 / 05 / 2023)
- Algemene vorm (04 / 05 / 2023)
- Argitektuur (04 / 05 / 2023)
- Argitektuur: toegangstyd (31 / 03 / 2024)
- Soekenjin vriendelik (15 / 10 / 2023)
- Main Menu (04 / 05 / 2023)
- 👋 Beste SEO-inprop vir WordPress | Yster SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Privaatheidsbeleid (04 / 05 / 2023)
Kom meer te wete by Iron SEO
Teken in om die nuutste artikels per e-pos te ontvang.
