https://unimib.academia.edu/stefanofantin

https://unimib.academia.edu/stefanofantin

doi:https://unimib.academia.edu/stefanofantin

Аналитикалық модуль

Аналитика дегеніміз не

Аналитика - пайдалы ақпаратты алу және жақсырақ шешім қабылдау үшін деректерді жинау, өңдеу және талдау процесі.

Негізінде, аналитика бастапқы деректерді бизнес өнімділігін жақсарту, тұтынушыларды жақсы түсіну және негізделген шешімдер қабылдау үшін пайдалануға болатын ақпаратқа айналдырады.

Аналитика қолданбалардың кең ауқымында қолданылуы мүмкін, соның ішінде:

Іскерлік интеллект (BI): Analytics бизнес өнімділігін шолуды қамтамасыз ететін есептер мен бақылау тақталарын жасау үшін пайдаланылады.
Маркетингтік аналитика: аналитика маркетингтік науқандардың тиімділігін өлшеу және мақсатты стратегияларды оңтайландыру үшін қолданылады.
Сатылым аналитикасы: аналитика сатылымдарды талдау және жақсарту мүмкіндіктерін анықтау үшін қолданылады.
Тұтынушының аналитикасы: аналитика тұтынушыларды түсіну және жеке тәжірибені жасау үшін пайдаланылады.
Операциялық талдау: аналитика тиімділікті арттыру және шығындарды азайту үшін қолданылады.

Аналитика – компанияларға жақсырақ шешім қабылдауға және бәсекелестік артықшылыққа қол жеткізуге көмектесетін қуатты құрал.

Міне, нақты әлемде аналитика қалай қолданылатынының кейбір мысалдары:

Электрондық коммерция компаниясы сатып алушының әрекетін бақылау және конверсиялар үшін веб-сайтын оңтайландыру үшін аналитиканы пайдаланады.
Маркетингтік компания әлеуметтік медиа науқандарының сәттілігін өлшеу және жаңа аудиторияларды анықтау үшін аналитиканы пайдаланады.
Өндірістік компания аналитиканы машиналарды бақылау және олар пайда болғанға дейін ықтимал проблемаларды анықтау үшін пайдаланады.

Аналитика - үнемі дамып отыратын сала, жаңа технологиялар мен әдістер үнемі дамып отырады. Бұл аналитиканы барған сайын күшті және күрделі процеске айналдырады.

Аналитика тарихы

Аналитиканың тарихын ерте статистиктер деректерді жинау және талдау әдістерін жасай бастаған XNUMX ғасырдан бастауға болады.

1920 жылы аналитиканың пионері Фредерик Уинслоу Тейлор өндіріс тиімділігін арттыру үшін статистиканы пайдалана бастады.

50 жылдары компьютерлердің пайда болуы мәліметтердің үлкен көлемін талдауға мүмкіндік берді.

60 жылдары іскерлік мәліметтерді талдау құралдары мен әдістерін жасау арқылы іскерлік интеллект (BI) саласы дами бастады.

70 жылдары аналитика алғаш рет маркетингте тікелей маркетинг және мінез-құлық мақсаттылығы сияқты әдістердің дамуымен қолданылды.

80-ші жылдары аналитика шағын және орта бизнес үшін аналитикаға оңай қолжетімді бағдарламалық қамтамасыз ету мен қызметтердің пайда болуының арқасында қол жетімді болды.

90 жылдары Интернеттің таралуы онлайн бизнес үшін аналитиканың маңыздылығын арттыруға әкелді.

XNUMX ғасырда жасанды интеллект және машиналық оқыту сияқты жаңа технологиялар мен әдістердің пайда болуымен аналитика дамуын жалғастырды.

Бүгінгі күні аналитика онлайн және офлайн режимінде кез келген бизнестің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады.

Міне, аналитика тарихын белгілеген негізгі оқиғалардың кейбірі:

1837: Чарльз Бэббидж қолданбалы статистика бойынша алғашқы кітаптардың бірі болып табылатын «Машиналар мен өндірістердің экономикасы туралы» жариялады.
1908: Фредерик Уинслоу Тейлор оның өндіріс тиімділігін арттыру әдістерін сипаттайтын «Ғылыми менеджменттің принциптері» кітабын жариялады.
1954: Джон Туки барлау деректерін талдау тұжырымдамасын енгізетін «Деректерді талдауға барлау тәсілі» кітабын жариялады.
1962: IBM үлкен көлемдегі мәліметтерді талдауға мүмкіндік беретін бірінші компьютерлік компьютерді System/360 ұсынады.
1969: Ховард Дрезнер «іскерлік интеллект» терминін енгізді.
1974: Питер Друкер шешім қабылдауда ақпараттың маңыздылығына баса назар аударатын «Тиімді атқарушы» кітабын шығарады.
1979: Гари Лавман нарықтық құнды талдау тұжырымдамасын енгізетін «Нарық үлесінің көшбасшылығы: ақша ағынының еркін үлгісі» кітабын шығарады.
1982: SAS SAS Enterprise Guide, бірінші оңай қолданылатын аналитикалық бағдарламалық құралды енгізді.
1995: Google әлемдегі ең танымал аналитика құралдарының бірі Google Analytics-ті іске қосты.
2009: McKinsey бизнес үшін үлкен деректердің маңыздылығын көрсететін «Үлкен деректер: инновациялар, бәсекелестік және өнімділік үшін келесі шекара» есебін шығарды.
2012: IBM Watson, деректерді талдау үшін пайдалануға болатын жасанды интеллект жүйесін ұсынады.
2015: Google Google Analytics 360, жасанды интеллект пен машиналық оқытуды пайдаланатын жетілдірілген аналитикалық платформаны іске қосты.

Аналитика - үнемі дамып отыратын сала, жаңа технологиялар мен әдістер үнемі дамып отырады. Бұл аналитиканы барған сайын күшті және күрделі процеске айналдырады.

ерекшеліктері

Аналитиканың жалпы сипаттамасы

Аналитика - бұл бірқатар әрекеттерді қамтитын күрделі процесс, соның ішінде:

Деректер жинау: деректерді әртүрлі көздерден, соның ішінде CRM жүйелерінен, маркетингтік дерекқорлардан, веб-сайттардан және әлеуметтік медиадан жинауға болады.
Деректерді өңдеу: деректер талдауға болатын пішімге түрлендіріледі. Бұл процесс деректерді тазалау, деректерді нормадан шығару және негізгі өнімділік көрсеткіштерін (KPI) жасау сияқты тапсырмаларды қамтуы мүмкін.
Деректерді талдау: деректер үлгілерді, тенденцияларды және қатынастарды анықтау үшін талданады. Бұл процесс статистикалық талдауды, болжамды талдауды және мәтінді талдауды қоса алғанда әртүрлі әдістерді қолдана алады.
Нәтижелерді интерпретациялау: талдау нәтижелері пайдалы ақпарат беру үшін түсіндіріледі.

Аналитика бірқатар факторлармен сипатталады, соның ішінде:

Мақсаты: аналитиканың мақсаты - жақсырақ шешім қабылдау үшін пайдалы ақпарат беру.
Күні: талдау деректерге негізделген. Деректердің сапасы талдау нәтижелерінің дұрыстығы үшін маңызды.
Техникалар: аналитика деректерді талдау үшін әртүрлі әдістерді пайдаланады. Тиісті әдісті таңдау талдау мақсатына және қол жетімді деректер түріне байланысты.
Түсіндіру: талдау нәтижелері пайдалы ақпарат беру үшін түсіндірілуі керек.

Аналитиканың техникалық сипаттамасы

Аналитика – қолмен немесе аналитикалық құралдар мен технологияларды пайдалану арқылы орындалатын процесс.

Аналитика құралдары аналитика процесіне қатысатын көптеген тапсырмаларды автоматтандырып, оны тиімдірек және дәлірек ете алады.

Жасанды интеллект және машиналық оқыту сияқты аналитикалық технологиялар аналитика үшін маңыздырақ болып келеді. Бұл технологияларды деректердің үлкен көлемін талдау және дәстүрлі талдау әдістерімен анықталмауы мүмкін үлгілер мен үрдістерді анықтау үшін пайдалануға болады.

Аналитиканың кейбір техникалық ерекшеліктеріне мыналар жатады:

Деректер көлемі: аналитика үлкен көлемдегі деректерді талдау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Өңдеу жылдамдығы: аналитика деректерді жылдам және тиімді өңдеуге қабілетті болуы керек.
Дәлдік: талдау нәтижелері дәл және сенімді болуы керек.
Икемділік: аналитика әртүрлі деректер мен мақсаттарға бейімделе алуы керек.
Қол жетімділік: аналитика пайдаланушылардың кең ауқымы үшін қолжетімді болуы керек.

Аналитика - бұл бизнес үшін маңыздылығы артып келе жатқан күрделі процесс. Аналитиканың жалпы және техникалық сипаттамалары олардың әлеуетін түсіну және оларды тиімді пайдалану үшін негізгі болып табылады.

Перчье

Аналитиканы пайдаланудың көптеген себептері бар. Қысқасы, аналитика сізге көмектесе алады:

Іскерлік өнімділікті жақсарту: аналитика компания өнімділігін жақсарта алатын салаларды анықтауға көмектеседі. Мысалы, аналитика ең танымал өнімдерді немесе қызметтерді, ең адал тұтынушыларды және ең тиімді маркетингтік арналарды анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Болжамдар жасаңыз: аналитика болашақ трендтер туралы болжам жасауға көмектеседі. Мысалы, аналитика өнімдерге немесе қызметтерге сұранысты, сату өнімділігін немесе тұтынушы әрекетін болжау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Саналы шешімдер қабылдау: аналитика компанияларды анағұрлым негізделген шешімдер қабылдау үшін қажетті ақпаратпен қамтамасыз ете алады. Мысалы, аналитика нарыққа қандай өнімдерді немесе қызметтерді шығаруды, қандай маркетингтік науқандарды іске қосуды және қандай баға стратегияларын қабылдауды шешу үшін пайдаланылуы мүмкін.

Міне, бизнесті жақсарту үшін аналитиканы қалай пайдалануға болатынының кейбір нақты мысалдары:

Электрондық коммерция компаниясы сатып алушының әрекетін бақылау және конверсиялар үшін веб-сайтын оңтайландыру үшін аналитиканы пайдалана алады.
Маркетингтік компания әлеуметтік медиа науқандарының сәттілігін өлшеу және жаңа аудиторияларды анықтау үшін аналитиканы пайдалана алады.
Өндірістік компания аналитиканы машиналарды бақылау және олар пайда болғанға дейін ықтимал проблемаларды анықтау үшін пайдалана алады.

Жалпы алғанда, аналитика компанияларға жақсырақ шешім қабылдауға және бәсекелестік артықшылыққа қол жеткізуге көмектесетін қуатты құрал болып табылады.

Міне, аналитиканың кейбір ерекше артықшылықтары:

Тұтынушыны түсінуді жақсарту: аналитика тұтынушыларды, олардың қажеттіліктерін және мінез-құлқын жақсырақ түсінуге көмектеседі. Бұл олардың қажеттіліктеріне жақсырақ сәйкес келетін өнімдер мен қызметтерді жасауға және олармен қарым-қатынасыңызды жақсартуға көмектеседі.
Жұмыс тиімділігін арттыру: аналитика операцияларыңыздың тиімділігін арттыруға болатын аймақтарды анықтауға көмектеседі. Бұл шығындарды азайтуға және өнімділікті арттыруға көмектеседі.
Табыстылықты арттыру: аналитика сатылымдар мен пайданы ұлғайту мүмкіндіктерін анықтауға көмектеседі. Бұл сіздің бизнес мақсаттарыңызға жетуге көмектеседі.

Егер сіз компанияңыздың жұмысын жақсартқыңыз келсе, аналитиканы пайдалануды қарастырғаныңыз жөн.

Біз не ұсынамыз

Agenzia Web Online Analytics үшін WordPress плагинін әзірлеуде.

Нарықта Analytics үшін көптеген WordPress плагиндері бар болса да, Agenzia Web Online осы мақсатқа арналған өзінің плагинін жасауды шешті.

Шығару күні әлі белгіленбеген.

Айналдыру беттер

беттер

Iron SEO 3 - wordpress плагині: «The Mule». (17 / 03 / 2024)
Жеке деректер саясаты (04 / 05 / 2023)
Мәліметтерді өңдеу (04 / 05 / 2023)
Байланыс (04 / 05 / 2023)
WordPress SEO плагині (04 / 05 / 2023)
- Іздеу жүйесі ыңғайлы (15 / 10 / 2023)
  - WOOCOMMERCE ҮШІН WORDPRESS тұрақты сілтеме құралдар жинағы (15 / 10 / 2023)
  - WORDPRESS PERMALINK ҚҰРАЛДАР ЖИНАҒЫ (15 / 10 / 2023)
- Түрлендіру модулі (24 / 09 / 2023)
- Аналитикалық модуль (24 / 09 / 2023)
  - Analytics үшін Bing құралдар жинағы (03 / 10 / 2023)
  - Google Analytics құралдар жинағы (03 / 10 / 2023)
  - Analytics үшін Яндекс құралдар жинағы (03 / 10 / 2023)
  - Analytics үшін Baidu құралдар жинағы (03 / 10 / 2023)
  - Analytics үшін Naver құралдар жинағы (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 конфигурациялары (23 / 09 / 2023)
- SEO кеңесшісі (04 / 05 / 2023)
- Схемалар модулі (04 / 05 / 2023)
  - RDF/JSON-LD талдау және сериялау (16 / 01 / 2024)
  - Көптілді схемалар (16 / 11 / 2023)
  - Электрондық коммерция схемалары (16 / 11 / 2023)
  - RDF/JSON талдау және сериялау (03 / 10 / 2023)
  - N-Үштік талдау және сериялау (03 / 10 / 2023)
  - RDF/XML талдау және сериялау (03 / 10 / 2023)
  - Тасбақа талдау және сериялау (03 / 10 / 2023)
  - ARC2 талдауы (03 / 10 / 2023)
  - Рэперді талдау (03 / 10 / 2023)
- Темір SEO метадеректері (04 / 05 / 2023)
  - Электрондық коммерция формасы (04 / 05 / 2023)
  - Беттердегі және мақалалардағы пішіндер және теңшелетін өрістер (04 / 05 / 2023)
  - Жалпы форма (04 / 05 / 2023)
- Архитеттура (04 / 05 / 2023)
  - Архитектура: қол жеткізу уақыты (31 / 03 / 2024)
Негізгі мәзір (04 / 05 / 2023)
👋 WordPress үшін ең жақсы SEO плагині | Темір SEO 3 (04 / 05 / 2023)
Құпиялылық саясаты (04 / 05 / 2023)

0/5 (0 пікірлер)

Iron SEO сайтынан көбірек біліңіз

Электрондық пошта арқылы соңғы мақалаларды алу үшін жазылыңыз.

Admin бас атқарушы директор

WordPress үшін ең жақсы SEO плагині | Темір SEO 3.

Толық био қараңыз