Lo siguiente es lo que se genera de acuerdo con sus requisitos:

I. recopilación de datos: la piedra angular de la toma de decisiones

En el proceso de toma de decisiones impulsado por datos, la recopilación de datos es el eslabón principal y crucial. Esto requiere que tengamos claros los objetivos recopilados, es decir, determinar qué datos se necesitan para apoyar la toma de decisiones. Por ejemplo, para que las empresas tomen decisiones de marketing, necesitan recopilar datos sobre el tamaño del mercado, la información de los competidores y las preferencias de los clientes objetivo. Al mismo tiempo, es necesario garantizar la precisión y exhaustividad de los datos recopilados, que se pueden obtener a través de varios canales, como registros de ventas internas, informes de agencias externas de investigación de mercado, Big data de red, etc. Y la puntualidad de los datos no puede ser ignorada, y los datos obsoletos pueden conducir a errores en la toma de decisiones.

2. recopilación de datos: hacer que los datos sean claros y ordenados

Los datos brutos recopilados son a menudo desordenados, lo que requiere la recopilación de datos. A través de las operaciones de clasificación, codificación y resumen, los datos se vuelven claros y ordenados, lo que facilita el análisis posterior. Por ejemplo, los datos de ventas se clasifican y ordenan de acuerdo con diferentes regiones y categorías de productos, lo que puede ver intuitivamente la situación de ventas de cada producto en cada región. En el proceso de organización, también debemos prestar atención a la limpieza de los datos, eliminar los datos erróneos, repetitivos o incompletos y garantizar la calidad de los datos.

III. análisis de datos: el valor de extraer datos

El análisis de datos es el paso central de todo el proceso. Se pueden utilizar varios métodos de análisis, como el análisis estadístico, el análisis de correlación, el análisis de regresión, etc. Tomando como ejemplo el análisis estadístico, al calcular indicadores como la media, la mediana y la desviación estándar, se puede entender la tendencia de concentración y el grado de dispersión de los datos. El análisis de correlación puede ayudarnos a descubrir la relación entre diferentes variables, como si hay una correlación entre el precio del producto y las ventas. A través de un análisis de datos en profundidad, podemos extraer la información y las leyes ocultas detrás de los datos y proporcionar una base poderosa para la toma de decisiones.

4. toma de decisiones: elección científica basada en datos

Sobre la base de los resultados obtenidos del análisis de datos, se puede entrar en la etapa de toma de decisiones. Los tomadores de decisiones deben considerar diversos factores de manera integral, no solo basándose en datos, sino también combinando su propia experiencia, objetivos estratégicos de la empresa, etc. Por ejemplo, el análisis de datos muestra que un nuevo producto es muy popular entre los grupos jóvenes, pero la capacidad de producción actual de la empresa es limitada, por lo que al tomar decisiones, debemos sopesar si aumentar la inversión en la producción de nuevos productos o mantener el status quo y aumentar gradualmente la capacidad de producción. Es necesario tomar una decisión que aproveche al máximo las ventajas de los datos y se ajuste a la situación real.

V. implementación y evaluación de la toma de decisiones: probar la efectividad de la toma de decisiones

Después de la toma de decisiones, se debe poner en práctica y evaluar el efecto de la implementación. Durante el proceso de implementación, debemos prestar mucha atención a los cambios en los indicadores para ver si se alcanzan los objetivos deseados. Si no se alcanza, se debe analizar la causa a tiempo, si los datos inexactos causan errores en la toma de decisiones u otros problemas en el proceso de implementación. A través de la evaluación de la toma de decisiones, podemos resumir la experiencia y las lecciones aprendidas, proporcionar una referencia para la toma de decisiones de seguimiento y mejorar constantemente el proceso de toma de decisiones impulsado por datos.