Python 데이터 분석의 용도는 무엇입니까?

데이터 분석이란 데이터의 기능 발전을 극대화하고 데이터의 역할을 발휘하기 위해 수집된 대량의 직접 및 간접 정보를 적절한 통계 방법을 사용하여 분석하는 것을 말합니다. 유용한 정보를 추출하고 결론을 도출하기 위해 데이터를 자세히 연구하고 요약하는 과정입니다.

사례 (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

Suncorp-Metway는 데이터 분석을 사용하여 스마트 마케팅을 실현합니다

Suncorp-Metway는 일반 보험, 은행, 생명 보험을 제공하는 호주 회사입니다. 보험 및 금융 관리 기업 및 공유 서비스 부서의 지원을 받아 14개 카테고리의 상품을 관리하는 5개 사업부로 구성된 다각화된 금융 서비스 그룹으로, 호주와 뉴질랜드에서 900만 명 이상의 고객과 협력하고 있습니다.

지난 10년 동안 회사의 인수합병으로 인해 고객 기반이 200% 증가했으며, 이는 고객 기반 데이터 관리의 복잡성을 크게 증가시켰습니다. 제대로 해결되지 않으면 회사의 이익에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 이러한 이유로 IBM은 IBM Cognos 8 BI, IBM Initiate Master Data Service 및 IBM Unica를 포함한 일련의 솔루션을 제공했습니다.

이 솔루션을 채택한 후 Suncorp-Metway는 최소한 다음 세 가지 사업에서 상당한 성과를 거두었습니다.

1. 마케팅 비용 증가 없이 시장 점유율이 크게 증가했습니다.

2. 연간 약 1천만 달러를 절약할 수 있습니다.

3. 동일한 가구에 동일한 편지를 반복적으로 발송하는 것을 피하고 중복 시스템을 제거하여 직접 발송 및 운영 비용을 동시에 줄입니다.

Suncorp-Metway는 이 솔루션을 사용하여 여러 격리된 소스의 데이터를 통합하여 스마트 마케팅을 달성하는 것을 볼 수 있으며, 이는 비용을 제어하고 수익을 늘리는 데 매우 긍정적인 역할을 합니다.

데이터 분석 프로세스는 시장 조사부터 A/S, 최종 폐기까지 제품의 전체 수명 주기에 걸쳐 적절하게 적용되어야 효율성이 향상됩니다. 예를 들어 J. 케플러(J. Kepler)는 행성의 각 위치에 대한 관측 데이터를 분석하여 행성 운동의 법칙을 알아냈습니다. 또 다른 예로, 기업의 리더는 시장 조사를 수행하고 데이터를 분석하여 시장 동향을 파악하고 적절한 생산 및 판매 계획을 수립해야 합니다. 따라서 데이터 분석은 매우 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.

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