Voici ce qui est généré à votre demande:

I. collecte de données - pierre angulaire de la prise de décision

Dans le processus de prise de décision axé sur les données, la collecte de données est le lien principal et essentiel. Cela nécessite que nous clarifions les objectifs de notre collecte, à savoir déterminer quelles données sont nécessaires pour soutenir la prise de décision. Par exemple, pour prendre des décisions de promotion du marché, les entreprises doivent collecter des données sur la taille du marché, les informations sur les concurrents, les préférences des clients cibles, etc. Dans le même temps, pour garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données collectées, il est possible d'accéder à de nombreux canaux, tels que les enregistrements de ventes internes, les rapports d'agences d'études de marché externes, les Big Data Web, etc. Et la prescription des données ne peut pas être ignorée, et des données obsolètes peuvent conduire à des décisions erronées.

II. Organisation des données – rendre les données claires et ordonnées

Les données brutes collectées sont souvent désordonnées, ce qui nécessite un tri des données. Grâce à des opérations telles que la classification, le codage, l'agrégation, etc., les données deviennent claires et ordonnées, ce qui facilite les analyses ultérieures. Par exemple, les données de vente sont classées par région et par catégorie de produits, ce qui permet de voir visuellement les ventes de chaque produit dans chaque région. Pendant le processus de finition, veillez également à nettoyer les données, à éliminer les erreurs, les doublons ou les données incomplètes et à garantir la qualité des données.

Iii. Analyse des données – exploiter la valeur des données

L'analyse des données est une étape centrale de l'ensemble du processus. Plusieurs méthodes d'analyse peuvent être utilisées, telles que l'analyse statistique, l'analyse de corrélation, l'analyse de régression, etc. En prenant l'analyse statistique comme exemple, il est possible de comprendre la tendance de concentration et le degré de discrétisation des données en calculant des indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart - type, etc. L'analyse de corrélation nous aide à trouver des relations entre différentes variables, telles que le prix d'un produit et le volume des ventes. Grâce à une analyse approfondie des données, nous sommes en mesure de découvrir les informations et les lois cachées derrière les données, fournissant ainsi une base solide pour la prise de décision.

Iv. Prise de décision – sur la base des choix de la science des données

Sur la base des résultats de l'analyse des données, il est possible de passer à la phase de prise de décision. Les décideurs doivent tenir compte de divers facteurs, non seulement en se fondant sur des données, mais aussi en combinant leur propre expérience, les objectifs stratégiques de l'entreprise, etc. Par exemple, l'analyse des données montre qu'un nouveau produit est populaire parmi les jeunes groupes, mais que la capacité de production actuelle de l'entreprise est limitée, il est important de déterminer s'il convient d'augmenter les intrants de production de nouveaux produits ou de maintenir le statu quo avant d'augmenter progressivement la capacité de production. Prenez une décision qui tire pleinement parti des avantages des données et qui correspond à la réalité.

V. Mise en œuvre et évaluation des décisions - vérification de l'efficacité des décisions

Les décisions sont prises pour être mises en œuvre et les effets de la mise en œuvre sont évalués. Au cours de la mise en œuvre, surveillez attentivement les changements apportés aux indicateurs pour voir si les objectifs souhaités sont atteints. Si ce n'est pas le cas, les raisons doivent être analysées à temps, si l'inexactitude des données a entraîné une mauvaise prise de décision ou si d'autres problèmes se sont produits lors de la mise en œuvre. Grâce à l'évaluation des décisions, les leçons apprises peuvent être résumées, servir de référence pour les décisions ultérieures et affiner continuellement le processus de prise de décision axé sur les données.