Hoy Digital en día, las empresas pueden recopilar datos a lo largo de cada punto del recorrido del cliente. Esta información puede incluir el uso de aplicaciones móviles, clics digitales, interacciones en las redes sociales y más, todo lo cual contribuye a una huella digital de datos que es completamente exclusiva de su propietario. Hay más datos disponibles para las empresas que nunca, por lo que la analítica empresarial es un campo en crecimiento. Pero cómo y por qué los profesionales usan los datos para tomar decisiones varía según la industria. Las aerolíneas pueden depender de la analítica comercial para determinar los precios de los boletos, por ejemplo, mientras que los hospitales usan datos para optimizar el flujo de pacientes o programar cirugías. En este artículo discutiremos las herramientas de análisis empresarial y los casos de uso. En primer lugar, ¿qué es exactamente Business Analytics? Business Analytics es el proceso mediante el cual las empresas utilizan métodos y tecnologías estadísticos para analizar datos históricos con el fin de obtener nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones estratégicas. La analítica empresarial combina los campos de la gestión, los negocios y la ciencia de datos. Además, el análisis empresarial se refiere al uso de metodologías como la minería de datos, el análisis predictivo y el análisis estadístico en San Sebastian, electrónica, moviles, juegos, ipod, ipad, mp3, ps3, ps2, camara digital, camara video, laptop, mac, moviles usados para analizar y transformar datos en información útil, identificar y anticipar tendencias y resultados y, en última instancia, hacer Decisiones comerciales más inteligentes y basadas en datos Agregación de datos: antes del análisis, los datos primero deben recopilarse, organizarse y filtrarse. Minería de datos: la minería de datos para análisis de negocios clasifica a través de grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones. Asociación e identificación de secuencia: la identificación de acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones. Minería de textos: explora y organiza grandes conjuntos de datos de texto no estructurados con el fin de realizar análisis cualitativos y cuantitativos. Pronóstico: analiza datos históricos de un período específico para realizar estimaciones informadas que sean predictivas para determinar comportamientos futuros. Análisis predictivo: el análisis empresarial predictivo utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos, que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para los resultados de la organización. Optimización: una vez que se han identificado las tendencias y se han hecho las predicciones, las empresas pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.
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