يعزز التحليل الإحصائي من فرص اكتشاف آفاق جديدة للأعمال، من الممكن ألا يلاحظها أحد في المعتاد، مثل فئات العملاء غير المستهدفة، التي تظهر من خلال تحليل البيانات الكمية لمختلف العملاء الذين يستهدفهم النشاط التجاري.

يوجد نوعان رئيسيان. التحليل الوصفي يصف البيانات. التحليل الاستنتاجي يستخدم عينات من مجتمع الدراسة.

أمثلة على الملاحظات السلبية لفرق المبيعات

يستخدم تجار التجزئة التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون واستراتيجيات التسعير وتحسين تجربة العملاء.

تستخدم أقسام الموارد البشرية التحليلات التنبؤية لاكتساب المواهب، والاحتفاظ بالموظفين، وإدارة الأداء.

هذه مدونة تتناول هذه المقالة جميع الفوائد المختلفة لاستخدام التحليلات التنبؤية في عملك، كما توضح لك كيفية البدء.

تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.

تُستخدم تقنيات مثل التحقق المتقاطع والتمهيد لتقييم دقة النموذج وقابليته للتعميم.

وغالبًا ما يتم استخدامها في تصنيف المعلومات، مثل هل هذا طائر أم كلب؟

غالبًا ما تُستخدم البيانات الترتيبية في أبحاث العلوم الاجتماعية، إذ توفر رؤى قيمة حول كيفية مقارنة مجموعات الأشخاص المختلفة ببعضهم البعض.

برامج الحوافز وعمولات المبيعات

وهذا يعني أن كل نور فريق أو شركة يجب أن يكون لديها شخص لديه المهارات الأساسية المخصصة للتحليلات.

ميزة تنافسية: تكتسب الشركات ميزة من خلال توقع اتجاهات السوق وسلوك العملاء والفرص الناشئة.

زيادة الإيرادات:من خلال الحصول على ميزة تنافسية، وتحسين العمليات والتفاعل مع العملاء، أو من خلال القدرة على تحسين تخصيص الموارد، يمكن للشركة تعزيز الإيرادات والأرباح الإجمالية.