En aquest tema, explorarem els diferents tipus d'analítica que es poden utilitzar per a la presa de decisions. Ens centrarem en tres categories principals: l'analítica descriptiva, l'analítica predictiva i l'analítica prescriptiva. Cada tipus té el seu propi conjunt d'eines i tècniques, i s'utilitza per a diferents finalitats dins del procés de presa de decisions.
Analítica Descriptiva
Definició
L'analítica descriptiva se centra en l'anàlisi de dades històriques per comprendre què ha passat en el passat. Utilitza tècniques estadístiques bàsiques i eines de visualització de dades per resumir i interpretar les dades.
Objectius
- Resumir dades històriques: Proporcionar una visió clara del que ha passat.
- Identificar patrons i tendències: Detectar comportaments recurrents en les dades.
- Generar informes: Crear informes que resumeixin les dades de manera comprensible.
Eines i Tècniques
- Taules i gràfics: Per visualitzar dades de manera clara.
- Mitjanes, medians i modes: Per resumir dades numèriques.
- Distribucions de freqüència: Per veure com es distribueixen les dades.
Exemple
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Carregar dades
dades = pd.read_csv('dades_ventas.csv')
# Resumir dades
resum = dades.describe()
# Visualitzar dades
plt.hist(dades['vendes'], bins=10)
plt.title('Distribució de Vendes')
plt.xlabel('Vendes')
plt.ylabel('Freqüència')
plt.show()Exercici Pràctic
Exercici: Carrega un conjunt de dades de vendes i crea un informe que resumeixi les vendes mensuals. Utilitza taules i gràfics per visualitzar els resultats.
Analítica Predictiva
Definició
L'analítica predictiva utilitza models estadístics i algorismes de machine learning per predir esdeveniments futurs basant-se en dades històriques. L'objectiu és anticipar el que pot passar en el futur.
Objectius
- Predir esdeveniments futurs: Estimar resultats futurs basant-se en dades passades.
- Identificar factors clau: Determinar quins factors influeixen més en els resultats futurs.
- Millorar la planificació: Ajudar en la presa de decisions estratègiques.
Eines i Tècniques
- Regressió lineal i logística: Per predir valors continus i categòrics.
- Algorismes de machine learning: Com arbres de decisió, boscos aleatoris i xarxes neuronals.
- Sèries temporals: Per predir valors futurs basant-se en dades seqüencials.
Exemple
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Carregar dades
dades = pd.read_csv('dades_ventas.csv')
# Dividir dades en entrenament i prova
X = dades[['mes', 'publicitat']]
y = dades['vendes']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Crear i entrenar el model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Predir vendes futures
prediccions = model.predict(X_test)Exercici Pràctic
Exercici: Utilitza un conjunt de dades històriques per entrenar un model de regressió lineal que predigui les vendes futures basant-se en la despesa en publicitat.
Analítica Prescriptiva
Definició
L'analítica prescriptiva va un pas més enllà de la predictiva, proporcionant recomanacions específiques sobre accions a prendre per optimitzar els resultats futurs. Utilitza tècniques avançades d'optimització i simulació.
Objectius
- Recomanar accions: Proporcionar suggeriments específics per millorar els resultats.
- Optimitzar processos: Millorar l'eficiència i l'eficàcia de les operacions.
- Simular escenaris: Avaluar diferents opcions i els seus possibles resultats.
Eines i Tècniques
- Optimització matemàtica: Per trobar la millor solució possible.
- Simulació: Per avaluar diferents escenaris i les seves conseqüències.
- Models de decisió: Com arbres de decisió i programació lineal.
Exemple
from scipy.optimize import linprog
# Definir funció objectiu
c = [-1, -2] # Coeficients de la funció objectiu
# Definir restriccions
A = [[1, 1], [2, 1]]
b = [20, 30]
# Resoldre el problema d'optimització
resultat = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(0, None))
# Mostrar resultats
print('Quantitats òptimes:', resultat.x)
print('Valor òptim:', -resultat.fun)Exercici Pràctic
Exercici: Utilitza tècniques d'optimització per determinar la millor combinació de productes a produir per maximitzar els beneficis, tenint en compte les restriccions de recursos.
Resum
En aquesta secció, hem explorat els tres tipus principals d'analítica: descriptiva, predictiva i prescriptiva. Cada tipus té els seus propis objectius, eines i tècniques, i s'utilitza per a diferents finalitats dins del procés de presa de decisions. Ara que coneixes les diferències entre aquests tipus d'analítica, estaràs millor preparat per aplicar-los en les teves pròpies anàlisis i millorar la presa de decisions en la teva organització.
Curs d'Analytics: Eines i Tècniques per a la Presa de Decisions
Mòdul 1: Introducció a l'Analítica
- Conceptes Bàsics d'Analítica
- Importància de l'Analítica en la Presa de Decisions
- Tipus d'Analítica: Descriptiva, Predictiva i Prescriptiva
Mòdul 2: Eines d'Analítica
- Google Analytics: Configuració i Ús Bàsic
- Google Tag Manager: Implementació i Gestió d'Etiquetes
- Eines d'Analítica de Xarxes Socials
- Plataformes d'Analítica de Màrqueting: HubSpot, Marketo
Mòdul 3: Tècniques de Recopilació de Dades
- Mètodes de Recopilació de Dades: Enquestes, Formularis, Cookies
- Integració de Dades des de Diferents Fonts
- Ús d'APIs per a la Recopilació de Dades
Mòdul 4: Anàlisi de Dades
- Neteja i Preparació de Dades
- Anàlisi Exploratori de Dades (EDA)
- Visualització de Dades: Eines i Millors Pràctiques
- Anàlisi Estadística Bàsica
Mòdul 5: Interpretació de Dades i Presa de Decisions
- Interpretació de Resultats
- Presa de Decisions Basada en Dades
- Optimització de Llocs Web i Aplicacions
- Mesura i Optimització de Campanyes de Màrqueting
Mòdul 6: Casos Pràctics i Exercicis
- Cas Pràctic 1: Anàlisi de Trànsit Web
- Cas Pràctic 2: Optimització d'una Campanya de Màrqueting
- Exercici 1: Creació d'un Dashboard a Google Data Studio
- Exercici 2: Implementació de Google Tag Manager en un Lloc Web
Mòdul 7: Avanços i Tendències en Analítica
- Intel·ligència Artificial i Machine Learning en Analítica
- Analítica Predictiva: Eines i Aplicacions
- Tendències Futures en Analítica