Die Grundlagen der funktionalen Datenanalyse Die
Einfuehrung - Funktionale Datenanalyse
Die digitale Revolution ist verantwortlich fuer die Verbesserung des maschinellen Lernens und der funktionalen Datenanalyse. In einer globalen und schnelllebigen Wirtschaft muessen Unternehmen alle verfuegbaren Analysetools nutzen, um wettbewerbsfaehig zu bleiben. Unternehmen, die in funktionale Datenanalyse und andere Techniken investieren, koennen aus ihren Fehlern lernen, die Problemloesung optimieren, Ineffizienzen korrigieren und das Endergebnis steigern. Die
funktionale Datenanalyse ist eine wichtige Technik, die von vielen modernen Unternehmen im digitalen Zeitalter verwendet wird. Die FDA identifiziert Muster in Daten, die sonst nicht wahrnehmbar waeren, und ermoeglicht es Geschaeftsinhabern, Entscheidungen auf der Grundlage von Statistiken und nicht auf Raetselraten zu treffen. Lesen Sie weiter, um einen Ueberblick ueber funktionale lineare Modelle, ihre Funktionsweise und ihre Vorteile zu erhalten.
Die Was, Wo und Warum der funktionalen Datenanalyse
Funktionale Datenanalyse (FDA) ist ein Ableger der statistischen Analyse. Es bezieht sich auf Oberflaechen, Kurven oder andere Muster, die in einem Spektrum wirken. Unternehmen, Forscher und Analysten sammeln diese Art von Informationen, um Erkenntnisse zu gewinnen und zukuenftige Trends vorherzusagen, neue Maerkte zu erreichen und bessere Entscheidungen zu treffen.
In der FDA wird jede Datenstichprobe als Funktion betrachtet. Das Spektrum, mit dem jede Funktion arbeitet, wird entweder als Zeit oder Wahrscheinlichkeit bezeichnet. Unternehmen verwenden verschiedene Datenproben , um Zeitreihendaten oder zu unterschiedlichen Zeiten gesammelte Daten zu verstehen und vorherzusagen. Zeitreihendaten werden gesammelt, um Erkenntnisse ueber Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu gewinnen und wie sich historische Daten auf zukuenftige Ergebnisse auswirken.
Dies hilft bei der Entwicklung von Geschaeftsstrategien, die die betriebliche Effektivitaet erhoehen. Die
Anzeige der Funktionsdatenanalyse anhand spezifischer Beispiele kann helfen, ihre Vorteile zu verstehen. So hilft die Verwendung von Funktionsanalyse einer Organisation, betriebliche Effektivitaet zu erreichen -
1. Funktionale Datenanalyse schafft bessere Strategien
FDA hilft, kausale Zusammenhaenge zwischen zwei Variablen oder Datensaetzen zu verstehen. Durch die Identifizierung einer Variablen, die zu einem guten Ergebnis fuehrt, werden Unternehmen wissen, dass sie in Zukunft aehnliche Entscheidungen treffen muessen.
Zur Veranschaulichung moechte ein Einzelhaendler moeglicherweise die Beziehung zwischen Mantelverkaeufen und Monat untersuchen, um festzustellen, in welchen Monaten der Umsatz am hoechsten ist. Die Monate (Zeitwerte) befinden sich am unteren Rand des Diagramms, und die Fellverkaeufe (Wert) wuerden sich auf der linken Seite des Diagramms befinden. Die
Verkaeufe sind in den Sommermonaten langsam und steigen dann im restlichen Jahresverlauf allmaehlich an, mit einem Anstieg im Dezember und einem langsamen Rueckgang auf den Ausgangswert. Eine Kurvenform beschreibt diese Kausalbeziehung in der Zeitreihe.
Der Einzelhaendler stellt fest, dass der Umsatz von November bis Februar am hoechsten ist. Der Store nutzt diese Erkenntnisse, um neue Geschaeftsstrategien zu entwickeln , die das Endergebnis erhoehen und den Abfall verringern. Zu den moeglichen Loesungen gehoeren die Erhoehung der Beschichtungswerbung in den arbeitsreichen Monaten, das Hinzufuegen neuer Werbeaktionen im November oder die weitere Verringerung der Produktion von Maenteln in langsameren Monaten, um Geld zu sparen.
2. Funktionale Datenanalyse Verbessert
Prognosen Die Prognose ist ein wesentliches Modellierungsinstrument fuer wachstumsorientierte Unternehmen, die die Entscheidungsfindung und Problemloesung optimieren moechten. Fuehrungskraefte koennen historische Informationen nutzen, um Muster zu identifizieren und zukuenftige Ergebnisse vorherzusagen. Dies ermoeglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Beweisen zu treffen, anstatt auf Raetselraten, was die Problemloesung optimiert und Geld spart.
Zur Veranschaulichung moechte ein neues Startup sehen, ob es fuer die 5 Vorjahre eine Kapitalrendite erhalten hat. Sie generieren ein Diagramm mit der Bezeichnung Return on Assets, wobei die Jahre unten und die ausgegebenen Gelder auf der linken Seite des Diagramms platziert sind.
Nach der Darstellung ihrer historischen Daten stellt ein Analyst fest, dass das Startup erst nach dem 4. Betriebsjahr eine Kapitalrendite erhalten hat. Sie stellen auch fest, dass sie in diesen ersten 4 Jahren viel mehr Geld verloren haben, als sie haetten sollen, was die geringe Kapitalrendite, die sie im 4. und 5. Jahr erhalten haben, verringerte. Wenn sich die Geschaeftsstrategien nicht aendern, prognostiziert der Analyst, dass das Startup im folgenden Jahr weiterhin Geld verlieren wird.
Auch wenn es fuer ein Startup typisch ist, in den ersten Betriebsjahren Geld zu verlieren, moechte dieses Startup nicht mehr Geld verschwenden als noetig. Nach einer Bohrung in Ausgabendaten, um Abfallbereiche zu finden, stellt der Analyst fest, dass viel zu viel Geld fuer die Arbeitskosten ausgegeben wird.
Nach der Entwicklung einer neuen Strategie zur Senkung der Arbeitskosten und zur Verbesserung des Onboarding-Prozesses erhaelt das Unternehmen im folgenden Jahr eine viel groessere Kapitalrendite. Durch die Verwendung einer Diskriminanzanalyse, um Einblicke in historische Muster zu gewinnen und zukuenftige Muster vorherzusagen, kann jedes Unternehmen in Zukunft bessere Entscheidungen treffen.
Funktionale Datenanalyse - Wichtige Erkenntnisse
Zusammenfassend laesst sich sagen, was Sie ueber die funktionale Datenanalyse wissen sollten
- Funktionelle Datenanalyse ist ein Zweig von Statistiken, der Daten zur Untersuchung von Kurven, Mustern und Trends verwendet. Die Nutzung dieses Analysefeldes zur Gewinnung von Erkenntnissen ueber historische Informationen kann dazu beitragen, in Zukunft bessere Geschaeftsentscheidungen zu treffen.
- Funktionale lineare Modelle helfen, Muster in Datensaetzen zu interpretieren und Beziehungen zwischen Variablen zu finden. Wenn eine Organisation die Beziehung zwischen Mantelverkaeufen und Monat finden moechte, kann sie eine multivariate Analyse verwenden, die dazu eine Kurve anzeigt.
- Sobald Interpretationen in einer funktionalen Regressionsanalyse gesammelt werden, kann das Unternehmen neue Strategien entwickeln, um zukuenftige Mantelverkaeufe zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren.
- Eine funktionale Hauptkomponentenanalyse optimiert auch die Prognosen, indem Muster in historischen Informationen lokalisiert werden. Unternehmen koennen diese Erkenntnisse nutzen, um die Ausgaben zu reduzieren, den Umsatz zu steigern und die Arbeitsablaeufe in Zukunft zu optimieren.
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