Data och analys kan skapa stort affärsvärde. Du lär dig arbetsflödet för att leverera värdefulla analytiska lösningar, skillnaderna mellan en affärsfråga och en välformulerad analytisk fråga, samt de vanligaste utmaningarna under översättningsprocessen.

Att skapa affärsvärde med data

Arbetsflödet "Värde från analys"

Anledningar till att formulera analytiska frågor

Skillnaden mellan affärsfrågor och analytiska frågor

Rätt analytiska frågor för affärsfrågan

Klassificera affärsfrågor och analytiska frågor

Utmaningar när affärsfrågor ska omvandlas

Nyckeln till en välformulerad analytisk fråga

Att hantera utmaningarna i varje steg

Att skapa värde genom data

I det här kapitlet lär du dig bästa praxis och värdefulla tekniker för att förstå affärsproblemet, formulera analytiska frågor och välja rätt analytiska lösningar. Du får också en genomgång av de viktigaste analytiska metoderna och för vilka typer av frågor de passar.

Förstå affärsfrågan

Bästa kommunikationspraxis

Alternativ

Relevant

Mindre relevant

Att ställa rätt frågor

Att formulera analytiska frågor

Omformulera frågan

Inte relevant

Välj den relevanta frågan

Typer av analytiska lösningar

Ett råd om analystyper

Frågor för rätt typ av analys

Deskriptiv analys

Diagnostisk analys

Prediktiv analys

Preskriptiv analys

Rätt teknik för lösningen

Att välja den bästa analytiska lösningen

Bästa praxis för att välja rätt teknik

Kian

Adalynn

Thorne

Analytiska lösningar i praktiken!

Effektiva lösningar kräver rätt frågor

I det här kapitlet fördjupar du dig i olika affärsfrågor utifrån de fyra typerna av analys. Du tillämpar allt du lärt dig på verkliga användningsfall: att omvandla affärsproblem till välformulerade analytiska frågor och hitta de bästa metoderna för att lösa problemen och skapa värde för verksamheten.

Vad hände?

Välj de relevanta deskriptiva frågorna

Koppla den beskrivande tekniken till rätt fråga

Varför hände det?

Relevanta diagnostiska frågor

Matcha diagnostisk teknik med rätt fråga

Vad kommer att hända?

Välj den bästa frågan för prediktiv analys

Koppla rätt prediktiv teknik till rätt fråga

Vad bör vi göra härnäst?

Välj den bästa frågan för preskriptiv analys

Lös utmaningen med att klassificera frågor!

Grattis!

Analytiska frågor i praktiken

Course Glossary

Affärsfrågor kan se ut på många olika sätt beroende på sammanhang och syfte. Vad är den bästa prisstrategin för vår nya produkt? Hur kan vi förbättra vår kundlojalitet? Att översätta sådana frågor till välformulerade analytiska frågor är avgörande för att kunna lösa affärsproblem med hjälp av data. Den här icke-tekniska kursen ger dig de färdigheter du behöver för att skapa affärsnytta – genom att effektivt omformulera frågor till analytiska frågor och välja rätt analytiska lösningar.
<br><br>
Du börjar med att lära dig arbetsflödet för att leverera värdefulla analytiska lösningar och de viktigaste utmaningarna som uppstår under den processen. Du lär dig också att skilja affärsfrågor från analytiska frågor.
<br><br>
Därefter får du ta del av bästa praxis och tekniker för att förstå affärsproblemet genom effektiv kommunikation. Du lär dig dessutom tekniker för att omvandla affärsfrågan till en välformulerad analytisk fråga. Sedan går vi igenom de analytiska lösningar som finns tillgängliga för olika typer av frågor, samt metoder för att välja rätt lösning.
<br><br>
Kursen avslutas med en fördjupning i verkliga tillämpningar av analytiska frågor och lösningar inom olika branscher. Du får se hur företag inom e-handel, fordonsindustrin, sjukvård och bank hanterar sina affärsproblem – och hur dessa omvandlas till analytiska problem och lösningar.

Videorna innehåller livstranskript som du kan visa genom att klicka på "Visa transkript" längst ned till vänster i videouppspelaren.

Kursens ordlista finns till höger i resurssektionen.

För att få CPE-poäng behöver du slutföra kursen och uppnå minst 70 % på det kvalificerade provet. Du når provet via CPE-poänglänken till höger.


<h2> Lär dig lösa affärsfrågor med hjälp av data </h2>
Affärsfrågor kommer ofta i olika former beroende på det specifika sammanhanget och syftet. Vad är den bästa prissättningsstrategin för vår nya produkt? Hur kan vi förbättra våra kundlojalitetsnivåer? Att omvandla dessa frågor till välformulerade analytiska frågor är avgörande för att lösa affärsfrågan med hjälp av data. Den här spännande icke-tekniska kursen ger dig de färdigheter du behöver för att skapa affärsnytta genom effektiv översättning till analytiska frågor och val av lämpliga analytiska lösningar!
<h2>Upptäck skillnaden mellan affärsfrågor och analytiska frågor</h2>
Du börjar med att lära dig arbetsflödet för att leverera värdefulla analytiska lösningar och de största utmaningarna som uppstår under den här processen. Du kommer också att lära dig att skilja på affärsfrågor och analytiska frågor.
<br><br>
Därefter kommer du att upptäcka bästa praxis och tekniker för att förstå affärsproblemet genom effektiv kommunikation. Du kommer också att upptäcka tekniker för att omvandla affärsfrågan till en välformulerad analytisk fråga. Sedan lär du dig de olika analytiska lösningar som finns tillgängliga för varje typ av fråga samt tekniker för att välja rätt lösning för frågan.
<h2>Förbättra affärsresultaten med välformulerade analytiska frågor</h2>
Du avslutar med att fördjupa dig i verkliga tillämpningar av analytiska frågor och lösningar inom olika branscher. Du kommer att upptäcka de olika affärsproblem som företag möter i branscher som e-handel, fordonsindustri, hälso- och sjukvård och bankverksamhet, och hur dessa problem översätts till analytiska problem och lösningar.

Lär dig översätta affärsfrågor till analytiska frågor och välja rätt analytiska lösningar.

Lär dig att översätta affärsfrågor till välformulerade analytiska frågor och välja rätt analytiska lösningar.

Data Literacy Professional

Dela in data i grupper eller kluster baserat på likheter i särdrag, till exempel kundsegmentering

Skapa grafiska representationer av data för att lättare identifiera mönster, trender och avvikelser

Identifiera de faktorer som är starkast kopplade till ett visst utfall

Identifiera de bakomliggande orsakerna till problem och utmaningar, till exempel produktionsförseningar eller kundklagomål

Använda statistiska modeller för att beräkna framtida trender och mönster, till exempel försäljningsvolymer och produktionsbehov

Använda algoritmer för att rekommendera produkter baserat på kundbeteende, till exempel personaliserade produktrekommendationer

Rätt teknik för lösningen

Att formulera analytiska frågor

Interaktiv övning med praktiskt arbete