Adat

Mit érdemes tanulni, ha üzleti adatokkal foglalkozol?

Azon szakemberek, akik rendszeresen és nagyobb mennyiségű adattal dolgoznak, jó ha több különböző területre kiterjedő tudással rendelkeznek. Az értékesítési és marketing, vagy egyéb üzleti adatok megértéséhez, illetve az adatokban rejlő üzleti tudás kinyeréséhez nemcsak a statisztikai-matematikai alapokkal és analitikus módszerekkel szükséges tisztában lenni! Megfelelő technikai vénával (IT/programozási ismeretek) és végül – de nem utolsó sorban – az adott szakterületre vonatkozó ismeretekkel is rendelkezni kell.

A bejegyzésben az előbb említett 3 fő csoportba rendezve összefoglaljuk, hogy melyek a legfontosabb elemei a modern üzleti adatelemzők és döntéshozók “fegyvertárának”.

Ha komolyan szeretnél üzleti adatok elemzésével foglalkozni, meg akarod érteni, hogy milyen üzleti tényezők hogyan befolyásolják a vizsgált jelenségeket, milyen erős az összefüggés a vizsgálatba vont tényezők között. Ráadásul a gyakorlatban szinte mindig nagy mennyiségű, további előkészítést, adattisztítást igénylő adatokkal találkozunk, ezért szükség lesz olyan eszközökre, amelyek hatékonyabbá teszik a munkát.

Üzleti vagy szociológiai ismeretek:

  • közgazdasági, mikroökonómiai ismeretek, fogyasztói viselkedés
  • emberi viselkedés, szociológiai ismeretek
  • marketing és értékesítési metrikák
  • pénzügyi ismeretek

Matematika, statisztikai ismeretek:

  • a leíró statisztikák, egyszerű statisztikai mutatók és fogalmak, mint pl. átlag, szórás, terjedelem, korreláció
  • különböző statisztikai tesztek (pl. egy vagy kétmintás t-próba, z-próba) és hipotézis vizsgálatok alkalmazása
  • regressziós modellek alkalmazásának lehetőségei
  • idősor elemzések
  • mintavételi eljárások, kérdőíves technikák (kérdőívek tervezése/összeállítása)

Érdemes kiemelni, hogy a gyakorlati alkalmazáshoz nem feltétlenül kell ezeknek a statisztikai modelleknek a pontos matematikai hátterét ismerni, így pl. nem kell tudni, hogy egy regressziós modell elkészítéséhez milyen lineáris algebrai módszereket kell alkalmazni. Ugyanakkor szükséges tisztában lenni, azzal, hogy mely statisztikai mutatók mit jelentenek egy modell esetében, hogyan lehet azokat bizonyos üzleti szituációkban alkalmazni (egyáltalán melyik modellt vagy elemzési módszert érdemes alkalmazni különböző üzleti problémák esetén).

Technikai ismeretek

  • Excel adatkezelés
  • adatbázis kezelő szoftverek és nyelvek (SQL) ismerete
  • valamelyik adatelemező, statisztika modellező nyelv (program) ismerete, pl. R, Python vagy SPSS
  • alapvető adatbányászati algoritmusok (legalább a működési elv szintjén), mint pl. asszociációs szabályokat vagy döntési fákat generáló algoritmusok, klaszterező algoritmusok stb.
  • haladó algoritmusok, módszerek, mint. pl. neuárlis hálók vagy szövegbányászati eljárások

Megosztom!

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük