通過數據分析發展業務
在我們數字化的世界中，很明顯，使用數據對於做出大小決策至關重要。畢竟，如果正確分析了大量信息，則可以從中獲得寶貴的見解。但是，許多公司仍然缺乏將數據轉換為寶貴見解的正確工具。這是可惜的，因為正確的數據分析可以幫助您的公司成長。
因為有很多數據要收集，所以有時很難看到更大的圖景。例如，您是否沒有時間將注意力集中在數據使用上？您是否有數據，但沒有進行分析的工具？還是您有工具，但沒有數據？您如何構建和分析這些數據？為什麼分析如此有價值？
如何使用數據分析？
讓我們從頭開始：在您的日常生活中，您會不斷處理從您那裏收集的數據，分析並轉換為可用的見解。例如，基於檢查倫敦地下的檢查和檢查出現的數據，可以分析乘客的遍布。這使TFL的數據科學家可以優化乘客的流動。
另一個例子是觀看Netflix。您是否對推薦類型的個性化感到驚訝？這是因為Netflix是一家數據驅動的公司。在全球範圍內擁有1.3億個訂戶，他們可以訪問大量數據，其中包含有關訂戶觀看習慣的大量信息。他們還製作了大量的微基因，使他們能夠非常明確地確定您喜歡觀看的內容。Netflix向您展示了自己的口味，您就越有可能保留訂戶。
推斷到企業界，很明顯，使用數據分析是必不可少的，可以節省時間。當客戶有多個位置並且有些比其他地方做得更好時，就是這種情況。數據科學家可以創建一個量身定製的解決方案，對有關此問題的現有數據進行分析，並在此基礎上提供對表現不佳位置的見解。例如，這使他們可以看到一個地點在一個比另一個位置更好的銷售市場，並基於此開發解決方案。
大數據分析的陷阱
數據分析可以帶來幫助您實現目標的見解。這使您可以洞悉當前市場，潛在市場，客戶，客戶行為和任何偏差模式。當然，您不需要一般分析，而是對您公司的特定分析，並為您的市場提供見解。
同時，大數據受到了很多批評。建議這是一種大型狂熱的形式，其中公司隨機收集數據，但錯誤地解釋了他們的分析。盡管大數據現在已成為我們生活的重要組成部分，並且變得越來越正常，但進行良好的分析仍然很棘手：例如，哪些數據可用於分析，並且可以根據此解決哪些問題？
盡管如此，機器學習和分析的正確使用仍然提供了寶貴的，有利可圖的見解。可以使用合格的數據科學家的專業知識來進行可用的分析。通過使用正確的工具，數據科學家一方麵可以彌合大量數據之間的差距，另一方麵有價值的見解。
量身定製的分析
Graydon擁有一個分析團隊，其中包括數據科學家和數據工程師，他們專門研究和可視化數據以解決我們的客戶的問題。他們使用Graydon的巨大數據庫，其中包含結構化和非結構化數據。通過使這些數據可檢索和訪問，並組織和組合它，他們可以在大數據，數據科學和機器學習領域進行預測分析，模型和分數。分析工具使您可以做出更好的業務決策並幫助您的公司發展。
