# Esempi di Business Analytics

Esempi di Business Analytics
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
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* Statistiche per il marketingEsempi di Business Analytics/Statistiche per il marketing
* Scorte di magazzinoEsempi di Business Analytics/Scorte di magazzino
* Gruppi di clientiEsempi di Business Analytics/Gruppi di clienti
* Clienti fedeliEsempi di Business Analytics/Clienti fedeli
* Marketing clientiEsempi di Business Analytics/Marketing clienti
* Manutenzione predittivaEsempi di Business Analytics/Manutenzione predittiva
* Serie storicheEsempi di Business Analytics/Serie storiche
* Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
* Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
* Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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In questo libro verranno pubblicati esempi di Business Analytics nel linguaggio di programmazione R tramite l'IDE RStudio.
L'Analisi aziendale o Business analytics si occupa della comprensione delle prestazioni aziendali sulla base di dati e metodi statistici. Business Intelligence (BI) e Business analytics (BA) sono molto simili. La BI prevede il processo di raccolta dei dati da tutte le fonti e la relativa preparazione per la BA. La BI è il primo passo che le aziende devono compiere quando devono essere in grado di prendere decisioni basate sui dati. La Business Analytics, invece, è l'analisi delle risposte fornite dalla Business Intelligence.

## Esempi di applicazione
### Salute

In campo sanitario, gli strumenti BA sono utilizzati per operare e gestire i sistemi informativi sanitari. Gli strumenti BA possono trasformare i dati medici da diverse fonti attraverso l'uso di metodi analitici in informazioni utili e comprensibili.

### Finanza

L'analisi aziendale è della massima importanza per il settore finanziario. I data scientist sono molto richiesti nei settori dell'investment banking, della gestione del portafoglio, della pianificazione finanziaria, del budget, delle previsioni e altro ancora.
Ad esempio: le aziende oggi dispongono di una grande quantità di dati finanziari. L'utilizzo di strumenti intelligenti di Business Analytics può aiutare a utilizzare questi dati per determinare i prezzi dei prodotti. Inoltre, sulla base di informazioni storiche, gli analisti aziendali possono studiare le tendenze nella performance di un determinato titolo e consigliare al cliente se tenere o vendere.

### Marketing

Nel marketing, studia i modelli di acquisto del comportamento dei consumatori, analizza le tendenze, aiuta a identificare il pubblico di destinazione, utilizza tecniche pubblicitarie che possono attrarre i consumatori, prevede le esigenze di fornitura, ecc.
Ad esempio: si può utilizzare la Business Analytics per valutare l'efficacia e l'impatto di una strategia di marketing sui clienti. I dati possono essere utilizzati per fidelizzare i clienti dando loro esattamente ciò che desiderano in base alle loro specifiche.

### Risorse umane

Nel campo delle risorse umane, i dati vengono utilizzati per trovare informazioni sul livello di formazione dei candidati più efficienti, il tasso di abbandono dei dipendenti, il numero di anni di servizio dei dipendenti, l'età, il sesso, ecc. Queste informazioni possono svolgere un ruolo centrale nel processo di selezione dei candidati.
Ad esempio: il responsabile delle risorse umane può prevedere il tasso di fidelizzazione dei dipendenti in base ai dati forniti dalla Business Analytics.

### Gestione delle relazioni con i clienti

La business Analytics consente l'analisi di indicatori chiave di prestazione, che aiutano ulteriormente il processo decisionale e lo sviluppo di strategie per rafforzare il rapporto con i consumatori. La demografia e i dati su altri fattori socio-economici, modelli di acquisto, stile di vita, ecc. sono di fondamentale importanza per il dipartimento di gestione delle relazioni con i clienti. Ad esempio: l'azienda desidera migliorare il proprio servizio in un particolare segmento geografico. Con l'analisi dei dati, è possibile prevedere le preferenze del cliente in quel particolare segmento, ciò che gli piace e quindi migliorare di conseguenza le relazioni con i clienti.

### Produzione

Per quanto riguarda la produzione, Business Analytics può aiutare nella gestione della catena di approvvigionamento, nella gestione dell'inventario, nella misurazione delle prestazioni degli obiettivi, nei piani di mitigazione del rischio, nel miglioramento dell'efficienza nel database dei prodotti, ecc.
Ad esempio: il manager desidera informazioni sulle prestazioni di una macchina che è stata utilizzata negli ultimi 10 anni. I dati storici aiuteranno a valutare le prestazioni della macchina e a decidere se i costi di manutenzione della macchina supereranno il costo di acquisto di una nuova macchina.

### Società

Le transazioni con carta di credito di un cliente possono aiutare a dedurre molti fattori: salute finanziaria, stile di vita, preferenze di acquisto, tendenze comportamentali, ecc.
Ad esempio: le società di carte di credito possono aiutare il settore della vendita al dettaglio identificando il pubblico di destinazione. Sulla base dei rapporti sulle transazioni, le aziende di vendita al dettaglio possono prevedere le scelte dei consumatori, le abitudini di spesa, la preferenza rispetto all'acquisto di prodotti concorrenti e altro ancora. Queste informazioni storiche e in tempo reale li aiutano a dirigere le loro strategie di marketing per colpire il bersaglio e raggiungere il pubblico giusto.
Oltre a quanto sopra, la Business Analytics è utile in varie aree come il rilevamento delle frodi, l'assistenza sanitaria, la difesa, le vendite.

## Altri Wikibooks

* Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
* Applicazioni pratiche di machine learning