Статистический анализ данных в управлении
Бесплатный доступ
Компетентный бизнесмен - это тот, кто хорошо информирован и правильно оценивает дела компании, чтобы попытаться улучшить ситуацию, чтобы добиться успеха, необходимо действовать на основе фактов, опираться на числовые значения, которые используются для оценки деятельности вашей компании. Только овладев эффективными методами сбора и анализа данных, непрерывно анализируя рынок и конкурентов, можно выявить тенденции изменения рынка и действия конкурентов, сформулировать эффективные конкурентные стратегии. В прошлом, развитие компании зависело от правильных решений ее руководителей. Однако информационные технологии позволили внести тонкие изменения в традиционный смысл управленческого анализа. И инструментов принятия решений, и, похоже, что это уже невозможно сделать, полагаясь на старые способы мышления. Появился новый подход к принятию решений, который часто называют «разговором в данных». В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать статистику для рационального управления бизнесом.
Статистика, статистические показатели, компания, бизнес, потребление, производство, развитие, товары, ценность
Короткий адрес: https://sciup.org/14136190
IDR: 14136190 | УДК: 332 | DOI: 10.23672/SAE.2023.74.40.001
Statistical data analysis in management
A competent businessman is one who is well informed and correctly assesses the affairs of the company. To try to improve the situation. To be successful, you must act on facts. Rely on the numerical values that are used to evaluate your company's performance. Only by mastering effective methods of data collection and analysis, by continuously analyzing the market and competitors, can you identify market trends and competitors' actions, and formulate effective competitive strategies.In the past, a company's development depended on the right decisions of its managers. However, information technologies made it possible to introduce subtle changes to the traditional meaning of managerial analysis. And decision-making tools, and it seems that this can no longer be done by relying on the old ways of thinking. A new approach to decision making has emerged, often referred to as «talking in the data». In this article, we'll look at how statistics can be used to manage a business rationally.
Текст научной статьи Статистический анализ данных в управлении
А нализ данных – это процесс анализа больших объемов данных, собранных с использованием соответствующих статистических методов, их агрегирования и понимания, а также, их усвоения с целью максимизации их функциональности и полезности. Анализ данных - это процесс детального изучения и обобщения данных с целью извлечения полезной информации и формирования выводов[1].
В настоящее время мы находимся в быстро развивающемся информационном веке, с наступлением эры больших данных, в повседневном бизнесе и работе предприятий, данные повсюду, все виды агрегации данных, интеграции, анализа, исследования по развитию предприятий, принятие решений имеет очень важную роль, особенно в следующих аспектах [2]:
Использование мощного программного обеспечения для анализа данных BI для бизнес-аналитики помогает менеджерам получить четкое представление о том, какие продукты продаются лучше и какие каналы более ценны, а также составить обоснованные планы для будущих прогнозов продаж и планировки продаж. То же самое справедливо и для отдела маркетинга, где стоимостной анализ данных, собранных в ходе продаж, позволяет более точно составлять рекламные объявления и более разумно контролировать бюджеты, что приводит к контролю над расходами [3].
Кроме того, можно отслеживать и анализировать положение конкурирующих продуктов в отрасли, собирать и интерпретировать соответствующие отчеты пользователей и маркетинговые исследования, а также оказывать поддержку в планировании продуктов компании.
Большие данные могут помочь компаниям тщательно понять своих пользователей, поэтому им больше не нужно использовать традиционные маркетинговые исследования, а можно использовать большой объем информации данных для поиска конкретной формы работы, которая может эффективно способствовать их собственному быстрому развитию.
Большие данные могут помочь компаниям лучше планировать производство CP. Как эффективная технология обработки информации, Большие данные позволяют предвидеть общую тенденцию будущего развития компании и, следовательно, составить предварительный план основной производственной структуры и конкретного процесса производства продукции [4].
Финансовый менеджмент является важной частью управления предприятием и занимает центральное место в управлении предприятием. С установлением социалистической системы рыночной экономики предприятия стали самостоятельными хозяйствующими субъектами, которые функционируют независимо друг от друга, являются самоокупаемыми, самоограничивающимися и саморазвивающимися, а повышение экономической эффективности и максимизация стоимости предприятия являются основными целями управления предприятием.
Эффективность управления предприятием отражается во всем процессе финансового управления, определяет, что современное управление предприятием должно быть сосредоточено на финансовом управлении. Финансовый менеджмент призван обеспечить предприятию максимизацию прибыли и собственного капитала.
Финансовый отдел должен управлять всеми доходами и расходами предприятия. Анализ финансовых данных может помочь финансовому отделу четко знать, сколько предприятие тратит ежемесячно и ежеквартально, и оптимизировать расходы с помощью данных; кроме того, он может обеспечить наглядное отображение и учет прибыли, помогая руководству строить планы на будущее.
Программное обеспечение данных также обеспечивает оперативные обновления, ежедневные отчеты и данные, такие как ежедневные, еженедельные и ежемесячные отчеты, составляются и поддерживаются для обеспечения своевременной обратной связи о последних операциях.
Данные могут поддерживать оптимизацию продукта, анализ пользователей, анализ доходов, поведенческий анализ, оценку эффекта деятельности и т.д. соответствующих бизнес-продуктов, а также, создавать соответствующие отчеты для обеспечения поддержки оптимизации продукта и бизнес-операций. В то же время, разработка новых продуктов нуждается в поддержке больших
