기술 분석이란 무엇입니까

마지막 업데이트: 2022년 4월 21일 | 0개 댓글
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스플릿 드래곤즈 경쟁사 추적 실행 도구

데이터 과학 FAQ

간단히 말하자면 데이터 과학은 예측 분석을 적용하여 조직의 정보를 최대한 활용하는 것을 의미합니다. 이것은 제품이 아니라, 데이터를 전략적 통찰력으로 전환하는 데 도움을 주는 통계, 컴퓨터 공학 및 고급 기술을 통합한 일련의 전문 분야 도구와 기술입니다.

대부분의 기업은 현재 데이터에 압도당하고 있으며 데이터를 최대한 활용하지 못하고 있습니다. 바로 이러한 부분을 Hitachi Vantara가 도와드립니다. 정보를 의미 있는 전략적 인사이트와 실질적인 경쟁 우위로 전환하는 데 도움을 주는 특별한 데이터 과학 기능을 제공해 드립니다.

조직은 데이터 과학을 적용하여 직관과 추측 대신, 사실과 과학적 방법을 사용하여 작업하기 때문에 자신 있게 결정을 내리고 행동을 취할 수 있습니다.

데이터 과학의 기초인 수학과 통계 이론은 수십 년 동안 중요했습니다. 그러나 최근의 기술 동향은 이전에는 이론에 불과했던 것을 산업적으로 구현할 수 있게 해 주었습니다. 이러한 추세는 데이터 과학에 대한 새로운 차원의 수요와 데이터 과학으로 달성할 수 있는 것에 대해 전례 없는 기대를 촉발하고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 빅데이터 및 사물인터넷(IoT)의 증가. 비즈니스 세계의 디지털 전환은 고객, 경쟁업체, 시장 동향 및 재무적인 성공에 영향을 미치는 기타 주요 요인에 대한 엄청난 양의 데이터를 초래했습니다. 이 데이터는 여러 소스에서 수집되고 비정형 데이터일 수도 있기 때문에 다루기 쉽지 않습니다. 전통적인 비즈니스 분석가 및 IT 팀과 같은 사내 그룹이 기존 시스템을 직접 관리하고 적용하는 것은 어렵기는 하지만 불가능하지는 않습니다.
  • 인공지능(AI)의 새로운 접근성. 한때 공상과학 개념이었던 인공지능과 머신러닝(ML)은 지금은 보편적이며, 빅데이터 과제 해결에 딱 맞춰 나타났습니다. 데이터 볼륨과 다양성 및 속도가 기하급수적으로 증가함에 따라서 패턴을 탐지하고 예측하는 능력은 인간의 인지 능력 및 기존 통계 기술의 한계를 뛰어 넘었습니다. 이제, 강력한 데이터 분류, 분석 및 예측을 위해서는 AI와 ML이 필요합니다.
  • 컴퓨터 성능의 뛰어난 향상. 최근의 뛰어난 컴퓨터 처리 능력 향상이 없었으면 첨단 데이터 과학은 불가능했을 것입니다. 한 가지 중요한 발전은 게임에서 이미지 렌더링을 위해 설계된 컴퓨터 프로세서가 ML및 AI 애플리케이션에도 적합하다는 것을 발견한 것입니다. 이러한 고급 컴퓨터 칩은 매우 정교한 통계 및 수학 알고리즘을 처리할 수 있고, 가장 복잡한 문제에도 신속한 결과를 제공하여 데이터 과학 적용에 이상적입니다.
  • 클라우드 컴퓨팅을 포함한 새로운 데이터 스토리지 기술. 마찬가지로, 데이터 과학은 합리적인 비용으로 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있는 향상된 기능에 의존합니다. 이제 기업은 사내 및 클라우드 스토리지의 하이브리드를 통해 페타바이트 또는 수백만 기가바이트의 데이터(사내 또는 사외, 정형 또는 비정형)를 합리적으로 저장할 수 있습니다.
  • 시스템 통합. 데이터 과학은 조직의 모든 부분을 통합하므로 엄격하고, 속도가 높은 시스템 통합은 필수입니다. 실시간으로 데이터를 전송하도록 설계된 기술 및 시스템은 결과 예측을 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하는 자동화 모델링 기능과 완벽하게 통합되어야 합니다. 그 이후에는 고객 사용 애플리케이션에 반드시 결과를 전달하여 거의 또는 전혀 지연없이 이점을 확보해야 합니다.

데이터 과학자는 응용 통계 및 수학, 컴퓨터 과학, 비즈니스 및 도메인 전문 지식의 세 가지 분야에 숙련되어 있습니다. 데이터 과학자가 물리, 엔지니어링, 수학 및 기타 기술 또는 과학 분야에 경력이 있더라도 조직의 전략적 목표 또한 이해해야 비즈니스에 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.

데이터 과학자들의 일상적인 작업은 비즈니스 문제 또는 기회를 정의하고 문제와 관련된 모든 데이터를 관리, 분석하여 통찰력과 예측을 제공하고 비즈니스 이해 당사자에게 결과를 제공하며, 선택한 솔루션 실행을 위해 컴퓨터 코드를 작성하는 것입니다. 코드 작성시, 데이터 관리 및 예측 분석에 사용되는 Python, R, SAS 및 SQL/PostgreSQL과 같은 언어 조합에 가진 전문 지식을 적용합니다. 마지막으로, 데이터 과학자는 실제 비즈니스 결과를 분석하고 보고하는 역할도 담당합니다.

관련된 특정 기술이 매우 많기 때문에 자격을 갖춘 데이터 과학자의 발견 및 채용이 어려울 뿐만 아니라 사내 팀의 일원으로 고용하기에는 비용도 많이 듭니다. 대부분의 조직에서는 Hitachi Vantara와 같은 제공업체의 검증된 전문 지식을 활용합니다. Hitachi는 유연하고 비용 효율적인 방식으로 광범위한 산업군에서 고객을 위해 데이터 관련 과제를 해결하는 데에 세계 최고의 전문 지식을 제공합니다.

답은 간단합니다. 경쟁사는 이미 사용중이고 고객도 기대하고 있기 때문에 데이터 과학에 집중해야 합니다. 분석 중심의 경쟁업체들은 판매, 지원 및 고객 만족도 개선을 위해 고객에 대한 깊은 이해를 발전시키고 있습니다. 이들은 비용 관리를 위해 프로세스의 효율성을 극대화하고 있으며, 전략적 계획을 위해 미래에 대한 인사이트를 확보하고 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은 이들이 최선의 추측이 아닌 사실에 근거하여 결정을 내린다는 점입니다.

만약 데이터 과학에 적극적으로 투자하지 않는다면, 귀하의 조직은 인공지능과 데이터 르네상스 시대에 뒤쳐질 것입니다.

데이터 과학은 조직과 조직의 특정 과제 및 전략적 목표에 맞춰서 광범위한 재정적 성과와 전략적 이점을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 유틸리티 업체는 실시간 사용량 및 비용 패턴에 기반하여 에너지 소비 최소화를 위해 스마트 발전소를 최적화할 수 있습니다. 소매업체는 데이터 과학을 구매 시점 정보에 적용하여 향후 구매를 예측하고 제품 분류를 고객 맞춤화할 수 있습니다. 자동차 회사는 머신러닝을 통해 실제 운전 정보를 수집하여 자율주행 시스템 개발에 데이터 과학을 적극적으로 활용하고 있습니다. 산업 제조업체는 데이터 과학을 사용하여 손실을 최소화하고 장비 가동 시간을 극대화합니다.

일반적으로 데이터 과학과 인공지능은 모든 산업 분야에서 혁신을 주도하는 텍스트 분석, 이미지 인식 및 자연어 처리 진보의 배후에 있습니다.

데이터 과학은 다음과 같은 거의 모든 비즈니스 영역에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

  • 공급망 최적화.
  • 직원 유지율 향상.
  • 고객 요구 이해 및 충족.
  • 정확한 비즈니스 메트릭 예측.
  • 제품 설계와 성능 추적 및 개선.

문제는 데이터 과학이 무엇을 할 수 있는가가 아닙니다. 더 정확한 질문은 '불가능한 것이 무엇인가?'입니다. 비즈니스는 중요한 외부 데이터 스트림에 대한 액세스뿐만 아니라 이미 많은 양의 저장된 정보를 가지고 있습니다. 데이터 과학은 모든 정보를 활용하여 장기 재무 성과를 포함하여 실질적으로 성과의 모든 측면을 개선할 수 있습니다.

Hitachi Vantara는 다양한 고객에게 전략적 인사이트를 제공하고 사실에 기반한 의사 결정 프로세스를 지원함으로써 데이터 과학 분야에서 확실한 선두 기업으로 자리매김했습니다. Hitachi는 거의 110년 동안 운영 기술 분야에서 성공을 거두고 60년 동안 IT 분야에서 성공하면서 비즈니스의 운영 방식과 데이터 과학을 통한 비즈니스 운영 효율성을 높이는 방법에 대해 잘 알고 있습니다.

귀사 고유의 전략적 목표가 무엇이든 Hitachi의 전문 데이터 과학자가 귀사의 기존 정보를 수집 및 발굴하고, 필요에 따라 타사 데이터 스트림 도입으로 최신 분석 기술을 적용하여 귀사를 발전시킬 전술적 실행 계획을 제안해 드립니다. Hitachi의 데이터 전문가가 결과 예측 후, 실제 결과와 비교함으로써 지속적인 학습과 개선 문화의 조성을 지원합니다.

Hitachi는 다양한 고객 문제 해결을 위해 엄청난 데이터 과학의 힘을 적용해 왔으며, 데이터 과학 팀이 귀사를 위해 이와 똑같이 해 드리겠습니다.

데이터 과학은 점점 더 자동화되고 있으며 자동화 추세는 계속될 것입니다. 예를 들어, 현재의 데이터 과학자는 조합 가능한 수천 개의 데이터 매개변수 조합을 기계가 자동화된 그리드 검색을 수행하도록 설정하여 주어진 문제에 대한 최선의 해결책을 실시간으로 찾게 할 수 있습니다.

과거의 예측 모델은 통계적인 경험과 인간의 창의성을 결합하여 장시간에 걸쳐 통계학자가 수동으로 설계하고 조정해야 했습니다. 그러나 현재는 데이터의 볼륨과 비즈니스 문제의 복잡성이 증가함에 따라서 이런 형태의 작업은 수학적으로 무척 복잡하기 때문에 인공지능, 머신러닝 및 자동화를 통해 해결해야만 합니다. 이러한 추세는 빅데이터가 점차 커짐에 따라 앞으로도 계속될 것입니다.

AI와 ML은 종종 인간 기술 분석이란 무엇입니까 근로자의 일자리를 없애는 것과 관련되지만, 사실은 데이터 과학자와 관련 분야의 중요성을 증가시킬 뿐입니다. 모든 기업이 이러한 기술에 접근할 수 있을 때 경쟁 우위를 확보하려면 통계, 컴퓨터 공학 및 도메인 전문 지식의 현 한계를 시험하는 지속적인 혁신과 새로운 접근법이 요구됩니다. 차세대 전략 및 재무 성과를 가능하게 하는 새로운 이론, 새로운 R&D 및 새로운 AI 즉석 애플리케이션 제공은 데이터 과학자의 몫이 될 것입니다.

자동화로 인해 Hitachi가 보유한 숙련된 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 DataOps 전문가에 대한 수요가 대체될 것이라는 징후는 없습니다. 자동화 및 AI의 역량을 완전히 활용하려면 여러 단계에 걸쳐서 인간의 창의성이 무척 많이 필요하기 때문입니다.

새롭게 부상하고 있는 DataOps 또는 데이터 운영 개념은 인공지능 시대를 위한 엔터프라이즈급 데이터 관리입니다. overarching DataOps 전략을 구현함으로써 데이터 소비자와 크리에이터들을 완벽하게 연결하여 데이터에 있는 모든 가치를 신속하게 찾고 사용할 수 있습니다.

DataOps는 제품이나 서비스 또는 솔루션이 아니라 방법론입니다. 보다 나은 데이터 품질, 더욱 짧은 주기 및 우수한 데이터 관리를 통해 조직의 데이터 활용을 개선하기 위한 기술적이자 문화적인 변화입니다.

분명히 데이터 기술 분석이란 무엇입니까 과학은 데이터 운영에 있어서 핵심 개념입니다. DataOps는 정보를 수집하고 적용하는 전체 주기에 걸쳐 있지만, 데이터 과학은 데이터를 쓸모 있게 만들기 위해 수학, 통계, 인공지능 및 머신러닝을 적용하는 데 중요한 요소입니다. 데이터 과학은 원시 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 최상위 전략 실현에 도움이 되도록 엔드투엔드 DataOps 프로세스를 지원합니다.

Hitachi Vantara는 DataOps와 데이터 과학 분야에 대한 업계 최고의 전문 지식을 바탕으로 원시 정보에서 가치를 추출하는 것은 물론, 데이터 중심 문화와 사고방식을 배양하여 매일 데이터를 비즈니스에 집중시키는 타고난 파트너입니다.

기술적 분석이란 무엇입니까? 암호화 기술 분석을 배우는 4단계

기술적 분석이란 무엇입니까? Crypto에서 기술 분석은 무엇에 사용됩니까? 기술 분석을 효과적으로 배우는 방법? 기술 분석(TA)에 관한 모든 것이 이 기사에서 논의될 것입니다.

암호화폐는 상대적으로 새로운 자산군이므로 장기적 전망을 평가하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터가 제한적입니다. 그러나 기술 분석은 잠재적인 미래 가격 움직임에 대한 통찰력을 얻기 위해 여전히 암호화폐 시장에 적용될 수 있습니다.

따라서 이 기사에서는 암호화폐 시장에서 기술적 분석이 왜 중요한지 논의할 것입니다.

기술적 분석(TA)이란 무엇입니까?

기술적 분석(TA)은 과거 가격 변동을 기반으로 유가 증권의 미래 가격 변동을 예측하는 방법입니다. 기술 분석가는 유가 증권에 대한 모든 관련 정보가 가격에 반영되며 가격 데이터를 분석함으로써 유가 증권의 미래 방향에 대한 통찰력을 얻을 수 있다고 믿습니다.

기술적 분석은 거래자와 투자자가 증권을 매매할 시기에 대한 결정을 내리는 데 널리 사용됩니다. 기술 분석에는 다양한 기술을 사용할 수 있지만 가장 널리 사용되는 기술에는 추세선, 지지선 및 저항선, 이동 평균, 오실레이터가 있습니다.

기술적 분석은 주식, 채권, 상품, 암호화폐를 포함한 모든 종류의 증권에 적용될 수 있습니다. 암호화폐 시장에서 기술적 분석은 종종 비트코인 ​​및 기타 디지털 자산 의 미래 가격 움직임을 예측하는 데 사용됩니다 .

기술적 분석은 유용한 도구가 될 수 있지만 정확한 과학이 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 가격 변동은 종종 뉴스 이벤트 또는 규제 환경의 변화와 같이 예측할 수 없는 요인에 의해 주도됩니다. 따라서 기술적 분석은 보다 광범위한 투자 전략의 일부로 활용되어야 합니다.

기술적 분석은 어떻게 작동합니까?

기술적 분석이란 무엇입니까? 암호화 기술 분석을 배우는 4단계

저항 및 지원 수준을 이해하는 것은 기술 분석을 배우기 위한 기본 단계입니다.

기술적 분석의 범주에 속하는 다양한 기술이 있지만 모두 본질적으로 다음에 일어날 일을 예측하는 데 사용할 수 있는 가격 데이터의 패턴을 식별하는 것으로 요약됩니다.

인기 있는 기술적 분석 방법 중 하나는 지지 및 저항 분석입니다. 이 기법은 시장이 과거로 이동하기 위해 고군분투했던(저항) 또는 지지를 발견하고 다시 반등한(지지) 과거 가격 수준을 살펴봅니다.

이러한 주요 수준을 식별함으로써 거래자는 미래에 이러한 수준 주변의 가격 움직임을 관찰하고 그에 따라 거래를 시작하거나 종료할 수 있습니다.

또 다른 일반적인 기술적 분석 기법은 추세 분석입니다. 이 접근 방식은 시장이 위, 아래 또는 옆으로 움직이고 있는지 식별한 다음 해당 방향으로 거래하려고 시도합니다.

추세를 측정하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 이동 평균을 사용하는 것입니다. 이동 평균은 주어진 기간 동안 유가 증권의 평균 가격을 취하고 모든 기복을 부드럽게하여 시장이 실제로 움직이는 방향에 대한 더 명확한 그림을 제공합니다.

기술적 분석은 몇 분 동안 지속되는 매우 단기 차트부터 수년에 걸친 가격 움직임을 추적하는 장기 차트에 이르기까지 모든 시간대에 사용할 수 있습니다. 또한 주식 및 상품에서 암호화폐 에 이르기까지 모든 종류의 보안에 사용할 수 있습니다 .

Crypto에서 기술 분석은 무엇에 사용됩니까?

기술적 분석은 거래자와 투자자가 금융 자산을 매매할 시기에 대한 결정을 내리는 데 널리 사용됩니다. 주식, 채권 및 기타 증권을 거래하는 많은 개인은 기술적 분석을 사용하여 잠재적 기회를 식별하고 위험을 평가합니다.

기술적 분석에 사용할 수 있는 다양한 기술이 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

  • 지원 및 저항 수준 식별.
  • 가격 패턴을 분석합니다.
  • 이동 평균을 사용합니다.
  • 기술 지표 사용.

각 기술은 시장에 대한 다양한 유형의 정보를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어:

  • 지원 및 저항 수준은 거래자가 거래에 대한 잠재적 진입점 및 출구점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 가격 패턴은 시장 방향에 대한 정보를 제공할 수 있으며 이동 평균은 단기 변동을 완화하고 기본 추세에 대한 더 명확한 그림을 제공하는 데 도움이 됩니다.

기술 지표는 거래자에게 시장이 과매수인지 과매도인지에 대한 아이디어를 제공할 수 있으며 이는 매수 또는 매도 시점에 대한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

기본 분석 vs 기술적 분석

기본 분석과 기술적 분석은 시장을 분석하는 두 가지 다른 방법입니다. 기본 분석은 유가 증권 가격에 영향을 미칠 수 있는 기본 요소를 살펴보는 반면, 기술적 분석은 과거 가격 데이터를 사용하여 패턴과 추세를 식별합니다.

기본 분석은 가격이 움직이는 이유에 관심이 있는 반면 기술 분석은 가격이 기술 분석이란 무엇입니까 무엇을 하는지에만 관심이 있습니다. 기술 분석가는 모든 관련 정보가 이미 가격에 반영되어 있으므로 다른 것을 볼 필요가 없다고 생각합니다.

기술적 분석은 기본적 분석보다 훨씬 더 단기적인 접근 방식입니다. 일반적으로 가격 데이터에서 패턴을 찾아 시장에서 거래 기회를 식별하는 데 사용됩니다. 반면에 기본 분석은 저평가되었거나 시간이 지남에 따라 가치가 상승할 것으로 예상되는 투자를 식별하는 데 사용되는 장기 접근 방식입니다.

다른 투자자들은 결정을 내리기 위해 펀더멘털 분석과 기술적 분석의 다양한 조합을 사용할 것입니다. 일부는 둘 중 하나에만 의존할 수 있고 다른 일부는 두 가지 방법을 함께 사용할 수 있습니다. 시장에 접근하는 방법에는 옳고 그름이 없으며, 각각의 방법에는 장단점이 있습니다.

Crypto TA와 기존 TA의 차이점

기술적 분석이란 무엇입니까? 암호화 기술 분석을 배우는 4단계

기본 및 기술적 분석은 기술 분석이란 무엇입니까 고유한 장점과 단점이 있습니다.

암호화 기술 분석과 전통적인 기술 분석은 언뜻 보기에는 매우 유사해 보이지만 실제로는 둘 사이에 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

첫째, 암호화 기술 분석은 분산된 특성 및 높은 변동성과 같은 암호화폐의 고유한 기능을 고려합니다. 반면에 전통적인 기술 분석은 주로 중앙 집중식 거래소에서 거래되는 주식 및 기타 금융 자산을 분석하기 위해 설계되었습니다.

또 다른 주요 차이점은 암호화 기술 분석가가 암호화폐 시장에 특정한 차트 패턴과 지표를 더 강조하는 경우가 많다는 것입니다. 이는 이러한 패턴과 지표가 시장의 기본 추세에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있기 때문입니다.

마지막으로 암호화 기술 분석은 암호화폐 가격에 영향을 미칠 수 있는 뉴스와 이벤트도 고려합니다. 뉴스와 이벤트가 암호화폐 가격에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 이는 중요합니다. 이는 전통적인 기술 분석에서는 설명하지 않는 부분입니다.

결론적으로, 암호화폐 기술 분석과 전통적인 기술 분석은 금융 시장을 분석하는 두 가지 매우 다른 접근 방식입니다. 그러나 두 접근 방식 모두 시장에 대한 귀중한 통찰력을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 거래 스타일과 필요에 가장 적합한 접근 방식을 결정하는 것은 개별 거래자의 몫입니다.

기술적 분석을 배우는 4단계

기술적 분석은 시장 동향을 파악하고 미래 가격을 예측하기 위해 과거 가격 패턴을 연구하는 것입니다. 기술 분석가는 매수 및 매도 압력을 포함하여 시장에 있는 모든 참가자의 집단 행동이 가격 움직임에 영향을 미친다고 믿습니다.

기술적 분석을 배우는 데에는 4가지 일반적인 단계가 있습니다.

  1. 차트 유형 및 기술 지표를 숙지하십시오.
  2. 시장 동향을 파악합니다.
  3. 지원 및 저항 수준을 식별합니다.
  4. 거래 전략을 개발하십시오.

각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

1단계. 차트 유형 및 기술 지표 익히기

기술적 분석을 배우는 첫 번째 단계는 다양한 유형의 차트와 기술적 지표에 익숙해지는 것입니다. 차트는 가격 데이터를 시각화하는 데 사용되며 기술 지표는 시장 동향을 식별하는 데 사용할 수 있는 수학적 도구입니다.

차트에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

  • 꺾은선형 차트는 시간 경과에 따른 자산 가격을 표시합니다.
  • 막대 차트는 특정 간격으로 자산 가격을 표시합니다.
  • 촛대형 차트는 시가와 종가, 특정 기간의 고가와 저가를 포함하여 꺾은선형 및 막대형 차트보다 더 많은 정보를 제공합니다.

기술 지표는 과거 가격 데이터를 사용하여 매수 또는 매도 신호를 생성하는 수학 공식입니다. 수백 가지의 다양한 기술 지표가 있지만 가장 인기 있는 지표로는 이동 평균 , 볼린저 밴드상대 강도 지수 (RSI)가 있습니다.

2단계. 시장 동향 파악

기술적 분석을 배우는 두 번째 단계는 시장 동향을 파악하는 것입니다. 시장 추세는 단순히 시장의 전반적인 방향입니다. 추세는 강세(상승), 약세(하향) 또는 횡보일 수 있습니다.

시장 추세를 식별하는 가장 간단한 방법 중 하나는 이동 평균을 사용하는 것입니다. 이동 평균은 단순히 특정 기간 동안 자산의 평균 가격입니다. 가장 일반적인 기간은 20일, 50일 및 200일입니다.

자산 가격이 200일 이동 평균보다 높으면 상승 추세에 있습니다. 가격이 200일 이동 평균보다 낮으면 하락 추세에 있는 것입니다. 그리고 가격이 범위에 국한되면 횡보 추세라고합니다.

3단계. 지지 및 저항 수준 식별

기술적 분석을 배우는 세 번째 단계는 지지선과 저항선을 식별하는 것입니다. 지지선과 저항선은 시장이 돌파하기 어려운 가격 수준입니다.

지지 수준은 일반적으로 현재 시장 가격보다 낮고 저항 수준은 일반적으로 현재 시장 가격보다 높습니다.

4단계. 거래 전략 개발

기술적 분석을 배우는 네 번째이자 마지막 단계는 거래 전략을 개발하는 것입니다. 거래 전략은 매수 또는 매도 결정을 내리는 데 사용하는 일련의 규칙입니다. 수십 가지의 다양한 거래 전략이 있지만 가장 인기 있는 거래 전략에는 추세 추종, 평균 회귀 및 돌파 거래가 있습니다.

기술적 분석을 사용할 수 있는 다양한 거래 전략이 있습니다. 몇 가지 일반적인 사항은 다음과 같습니다.

  • 지지 및 저항 거래: 이 전략은 가격이 반등(지지) 또는 하락(저항)할 가능성이 있는 영역을 찾는 아이디어를 기반으로 합니다. 그런 다음 거래자는 가격이 이 수준에 도달하면 포지션에 진입하려고 합니다.
  • 추세 추종: 이 전략은 시장의 전반적인 방향을 따르는 것을 포함합니다. 거래자는 상승 추세에 있는 자산을 사고 하락 추세에 있는 자산을 판매하려고 합니다.
  • 채널 거래: 이 전략은 기본적으로 시간이 지남에 따라 가격이 움직이는 범위인 가격 채널을 사용합니다. 거래자는 채널 하단에서 매수하고 상단에서 매도합니다.
  • 촛대 반전 패턴: 이는 시장에서 잠재적 반전을 알릴 수 있는 특정 촛대 패턴입니다. 이러한 패턴이 나타날 때 Tra 위치.

거래 전략을 개발할 때 위험 감수성과 투자 목표를 고려하는 것이 중요합니다. 또한 전략을 백테스트하여 과거에 어떻게 수행했는지 확인해야 합니다.

암호화 기술 분석을 위한 최고의 도구 및 리소스

트레이딩뷰

기술적 분석이란 무엇입니까? 암호화 기술 분석을 배우는 4단계

Tradingview는 트레이더에게 필수적인 도구입니다.

테크니컬 분석을 배우는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 좋은 방법 중 하나는 TradingView를 이용하는 것입니다. TradingView는 사용자에게 트레이딩 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 다양한 도구와 리소스를 제공하는 웹사이트입니다. 이 사이트에는 기술 분석이란 무엇입니까 사용자가 기술 분석에 대해 배울 수 있도록 돕는 데 중점을 둔 다양한 자습서, 기사 및 비디오가 포함되어 있습니다.

TradingView 의 좋은 점 중 하나는 초보자와 숙련된 트레이더 모두를 위해 설계되었다는 것입니다. 이 사이트에는 기술 분석에 대한 초보자 가이드를 포함하여 사용자가 시작하는 데 도움이 되는 다양한 리소스가 포함되어 있습니다. 사용자가 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면 차트 패턴 식별 및 기술 지표 사용과 같은 고급 주제로 이동할 수 있습니다.

TradingView 에는 강력한 커뮤니티 요소도 있습니다. 사용자는 다른 거래자와 상호 작용하고 아이디어와 전략을 공유할 수 있습니다. 이 사이트에는 다양한 시장 주제에 대한 통찰력과 분석을 제공하는 많은 전문가도 있습니다.

전반적으로 TradingView는 사용자가 기술적 분석을 배울 수 있는 최고의 옵션 중 하나입니다. 이 사이트는 풍부한 리소스를 제공하며 지속적으로 새로운 콘텐츠를 추가하고 있습니다. 또한 거래자들이 서로 연결하고 아이디어를 공유할 수 있는 훌륭한 커뮤니티입니다.

더 알아보기: TradingView 사용 방법

덱스툴즈

기술적 분석이란 무엇입니까? 암호화 기술 분석을 배우는 4단계

Dextools는 기술적 분석을 시작하려는 경우 또 다른 훌륭한 옵션입니다.

TradingView와 유사하게 Dextools는 기술 분석 학습을 위한 가장 인기 있는 웹 기반 차트 플랫폼 및 스캐너 중 하나입니다. 이 플랫폼은 초보자와 숙련된 거래자가 모두 자신의 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 기능과 리소스로 가득 차 있습니다.

예를 들어, Dextools는 실시간으로 잠재적인 거래 기회를 식별하는 데 사용할 수 있는 다양한 내장 스캔을 제공합니다. 또한 이 플랫폼은 기술적 분석에 대한 지식을 더욱 향상시키는 데 사용할 수 있는 방대한 교육 리소스 라이브러리에 대한 액세스를 제공합니다.

전반적으로 Dextools는 기술적 분석에 대해 더 많이 배우고 거래 기술을 향상시키려는 모든 사람에게 훌륭한 옵션입니다.

기술적 분석이 왜 중요한가요?

기술적 분석은 시장에서 우위를 점할 수 있기 때문에 중요합니다. 육안으로 볼 수 없는 거래 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술적 분석의 이점 중 하나는 육안으로 볼 수 없는 거래 기회를 발견하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 암호화폐는 토큰당 $50에 거래될 수 있지만 기술 지표는 실제로 저평가되어 있고 랠리를 준비하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이것이 바로 기술적 분석의 힘입니다.

그러나 기술적 분석에는 지표를 사용하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 또한 지지선과 저항선, 추세선, 차트 패턴 등을 이해해야 합니다. 이러한 개념은 거래 기회를 찾기 위해 기술적 분석을 사용하려는 모든 거래자에게 필수적입니다.

기술적 분석이 거래에 충분합니까?

아니요, 기술적 분석은 거래에 충분하지 않습니다. 성공적인 거래자가 되려면 시장과 시장에 영향을 미칠 수 있는 모든 요소를 ​​완전히 이해해야 합니다. 기술적 분석은 시장이 어디로 향하고 있는지에 대한 좋은 아이디어를 제공할 수 있지만 알아야 할 모든 것을 알려줄 수는 없습니다.

암호화폐는 변동성이 큰 시장이므로 뉴스, 프로젝트 개발, 커뮤니티 활동 등과 같이 고려해야 할 사항이 더 많습니다.

시장에 대한 포괄적인 이해가 있을 때만 정보에 입각하여 수익성 있는 거래 결정을 내릴 수 있습니까?

최고의 기술적 분석 지표는 무엇입니까?

트레이더마다 선호도가 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 일부 인기 있는 기술 분석 지표에는 이동 평균, MACD, RSI 및 볼린저 밴드가 포함됩니다.

지표에서 찾고 있는 것과 사용 중인 거래 전략의 종류에 따라 다릅니다. 궁극적으로 다양한 지표를 실험하고 자신에게 가장 적합한 지표를 찾는 것이 중요합니다.

보시다시피 기술적인 관점에서 시장에 접근하는 다양한 방법이 있습니다. 핵심은 귀하와 귀하의 거래 스타일에 가장 적합한 방법을 찾는 것입니다.

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가장 디지털 시대에 전자 상거래 비즈니스를 하는 것은 아직 많은 이점이 있습니다. 기술을 활용하면 생산성과 탄력성을 높이고 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

그러나 전자 상거래는 또한 경쟁이 치열한 산업입니다. 따라서 신속하고 투명하며 항상 고객을 맞이할 준비가 되어 있어야 합니다.

경쟁은 모든 비즈니스에서 필수적입니다. 그러나 매일 같은 제품을 판매하는 새로운 경쟁자가 있는 비즈니스에 있다면 어떻게 될까요? 그런 다음 경쟁사 분석을 먼저 해야 합니다.

아니면 온라인 상점의 성장을 저해할 위험이 있습니다.

전자 상거래 경쟁사 분석이란 무엇입니까?

전자 상거래 경쟁자 분석은 경쟁자를 식별하고 그들의 판매 및 마케팅 전략을 수집하고 이해하는 프로세스입니다.

그 목적은 경쟁자의 움직임을 예상하고 한 발 앞서 나가는 것입니다.

여기에서는 경쟁사 분석 방법, 경쟁사에서 찾아야 할 사항, 수집한 데이터를 유리하게 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

그러나 사용 방법을 설명하기 전에 경쟁사 분석 전략을 통해 매장에서 이점을 얻을 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

온라인 시장에서 경쟁사 분석의 이점

온라인 마켓플레이스는 판매자 간의 경쟁이 가장 치열한 것으로 알려진 산업 중 하나입니다. 따라서 특히 마케팅 및 대상 고객에게 비즈니스를 소개할 때 항상 A-game에 있어야 합니다.

경쟁사 분석이 비즈니스에 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다.

매장의 강점과 약점 파악

귀하의 상점은 일부 영역에서는 탁월하지만 다른 영역에서는 때때로 부족합니다. 그러나 고객이 지적하지 않는 한 이를 지나치게 되는 경우가 많습니다. 그리고 그때쯤이면 이미 너무 늦을 것입니다.

강점과 약점을 파악하려면 타겟 고객의 눈을 통해 경쟁자를 봐야 합니다.

고객이 경쟁업체를 어떻게 인식하는지 알게 되면 시장에서 귀하의 비즈니스가 어느 위치에 있는지 알 수 있습니다.

그리고 이 데이터는 고객이 온라인 상점과 해당 제품을 어떻게 보길 원하는지 전략을 세우고 이미지를 만드는 데 도움이 됩니다.

또한 자신의 한계를 알면 개선해야 할 부분을 파악할 수 있습니다.

이 모든 것을 알면 비즈니스를 위한 훌륭한 일을 달성하는 데 사용할 수 있습니다.

고객에 대한 더 나은 이해 확보

고객이 원하는 것을 진정으로 이해하려면 시간과 겸손이 필요합니다. 제품을 효과적으로 마케팅하고 판매하려면 경청하고, 의사 소통하고, 관찰해야 합니다. 그들에게 .

경쟁업체에 대한 심층 분석을 수행하면 시장에서 제대로 서비스를 받지 못하는 영역이 드러날 것입니다. 그런 다음 해당 영역에서 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 제품을 조정하고 확장할 수 있습니다.

최신 트렌드를 파악하세요.

전자상거래 경쟁업체로부터 배우면 새로운 트렌드를 식별하고 시장의 변화를 예측하고 이를 활용하는 데 도움이 됩니다.

경쟁업체를 자세히 살펴보면 일부 경쟁업체가 트렌드를 활용할 때 많은 관심을 받는 것을 알 수 있습니다. 물론 이것은 추세에 뛰어 드는 것이 그들이 판매하는 것에 대해 의미가 있다고 가정합니다.

소비자들은 여전히 ​​공짜를 소중히 여깁니까? 아니면 할인 쿠폰을 선호합니까? 귀하의 이익 마진이 귀하가 판매하는 제품에 대해 계속해서 의미가 있습니까? 아니면 가격면에서 직접 경쟁자와 경쟁해야 합니까?

경쟁자를 지속적으로 추적하면 경쟁 환경을 유지할 수 있습니다.

현명한 결정

이제 막 시작했든 이미 비즈니스 주기를 따라가고 있든, 정보에 입각한 결정을 내리는 능력은 항상 중요합니다. 경쟁사 분석을 할 때 더 많은 지식을 얻을 수 있으므로 결정을 내릴 때 더 자신감을 가질 수 있습니다.

경쟁사 분석은 프로세스일 뿐만 아니라 잘못된 제품에 투자하거나 잘못된 리소스에 시간을 할애하는 것과 같은 값비싼 실수를 방지하는 데 도움이 되는 도구이기도 합니다.

또한 미래 성장을 위한 기준을 설정하는 데 도움이 됩니다. 크고 작은 라이벌을 모두 살펴봄으로써 당신이 어디로 향하고 있는지, 성공과 실패가 어떤 모습일지 알 수 있습니다.

전자 상거래에 대한 경쟁사 분석을 수행하는 방법

스플릿 드래곤 경쟁자 분석

경쟁업체 분석은 많은 정보를 처리하고 경쟁업체 비즈니스의 다양한 측면을 분석하기 때문에 지루할 수 있습니다.

당신을 위해 더 쉽게 하기 위해, 우리는 지적할 것입니다.

전자상거래 경쟁사 분석 시 집중해야 할 6가지 영역:

이제 무엇을 찾아야 하는지 알았으니 여기에서

경쟁사 분석을 위한 6단계:

1. 경쟁업체 나열 및 분류

당신은 당신이 당신의 것과 같은 제품을 판매하는 상점을 선택해야 하고 당신이 옳다고 생각할 수도 있습니다. 그 외에도 노력을 최대한 활용하기 위해 시간과 관심을 기울일 가치가 있는 상점을 알아야 합니다..

일반적으로 경쟁자에는 3가지 유형이 있습니다.

직접적인 경쟁자는 귀하가 제공하는 것과 유사한 제품 또는 서비스를 판매합니다. 같은 시장 . 경쟁업체를 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 판매자 또는 비즈니스입니다.

Shopee VS Lazada 또는 맥도날드 VS Burger King VS Jollibee와 같습니다.

간접 경쟁자는 귀하와 동일한 범주에 있지만 동일한 문제를 해결하기 위해 다른 제품 제공 .

운동복을 판매하고 있고 피트니스 액세서리를 판매하는 라이벌이 있는 경우 동일한 패션 카테고리에 속하여 동일한 문제를 해결하지만 다른 제품을 사용하게 됩니다.

대체 경쟁업체가 제공하는 귀하가 제공하는 제품 또는 서비스를 대체 . 판매하는 제품은 다르지만 둘 다 동일한 문제를 해결하기를 원합니다.

스피커 판매자의 경우 헤드폰 판매자는 대체 경쟁자로 간주될 수 있습니다. 소비자는 자신이 듣고 있는 소리를 직접 귀로 듣고 싶다고 결정했기 때문에 스피커 대신 헤드폰을 구입할 수 있었습니다.

대체 경쟁자는 정확하게 식별하기가 더 어려울 수 있습니다. 때로는 소비자 자신이 두 제품을 모두 보고 선호도를 가늠할 때까지 자신이 원하는 것이 무엇인지 모르기 때문입니다.

다행히도 이 모든 것은 진행하면서 경쟁자를 식별하면서 배울 수 있습니다. 당신은 아마 당신이 기대했던 것보다 더 많은 기술 분석이란 무엇입니까 것을 발견하게 될 것입니다. 예, 두렵기도 하지만 신나는 일이기도 합니다!

2. 경쟁사의 영업 전략을 파악하라

경쟁업체가 판매하는 방법을 찾는 것은 까다로울 수 있습니다. 그들이 제품을 어떻게 판매하고 있는지 깊이 파고들어 분석해야 합니다.

더 깊이 파고드는 데 도움이 되도록 조사하는 동안 다음 질문에 답하세요.

      • 그들은 어떤 온라인 판매 플랫폼을 사용하고 있습니까?
      • 그들은 어떻게 고객과 신뢰를 구축합니까?
      • 그들의 고객이 그들에게서 구매하는 이유는 무엇입니까?
      • 그들의 월간 및 연간 수익은 얼마입니까?
      • 어떤 상품권과 쿠폰을 사용합니까?
      • 그들의 전술의 가능한 이점은 무엇입니까?
      • 잠재적인 단점은 어떻습니까?

    이러한 질문에 답하면 그에 따라 영업 전략을 세우는 데 도움이 됩니다. 그러나 귀하의 비즈니스에 적합한 경우에만 전술을 조정하십시오. 모든 계획이나 전술이 귀하의 브랜드에 적용되는 것은 아닙니다.

    3. 가격과 변경 빈도를 살펴보십시오.

    스플릿 드래곤즈 경쟁사 추적 실행 도구

    시장에서 판매할 때 가격 책정이 중요하다는 것을 이미 알고 있습니다. 또한 특정 제품에 가격을 매길 때 고려해야 할 사항이 많다는 것도 이미 알고 있습니다. 가격과 경쟁업체 사이에 큰 차이가 있다는 것을 알게 되면 다른 요소를 살펴보십시오. 아마도 귀하의 제품에 더 많은 기능이 있거나 귀하의 제품이 더 나은 품질로 만들어질 수 있습니다. 순전히 가격 경쟁을 피하기 위해 이러한 기능을 강조할 수 있습니다.

    여기서 귀하의 목표는 귀하의 잠재 고객에게 합리적으로 느껴지고 귀하의 비즈니스에 합당한 방식으로 제품 가격을 유지하는 것입니다.

    4. 경쟁업체의 제품 리스팅 노력 분석

    제품 목록을 디자인하고 표시하는 방법은 온라인 쇼핑객이 제품 또는 상점과 상호 작용하는 방식에 중요한 역할을 합니다.

    귀하의 제품 목록은 고객이 그 자리에서 구매를 완료하도록 설득할 수 있습니다. 또는 목록이 의심스럽거나 설득력 있는 콘텐츠가 부족한 경우 거부할 수도 있습니다.

    먼저 경쟁사의 제품 목록을 분석하고 해당 제품이 시장의 검색 엔진에 최적화되어 있는지 확인합니다.

    제목과 기술 분석이란 무엇입니까 설명을 어떻게 구성합니까? 제품 사진을 어떻게 정렬합니까? 검색 엔진 결과에서 좋은 순위를 기록합니까?

    둘째, 제품 목록에서 키워드 공백을 확인하십시오.

    키워드는 고객이 제품을 찾을 때 검색창에 입력하는 단어 또는 구문입니다. 좋은 키워드는 목록이 최적화되고 검색 결과에서 상위에 나타나는 데 도움이 됩니다.

    따라서 사용하지 않는 순위 키워드가 있는지 확인하고 당신 사용하지 않는 순위 키워드를 갖고 필요한 조정을 합니다.

    5. 경쟁사의 시장 점유율을 정량화하십시오.

    시장 점유율은 산업의 총 수익에서 백분율로 측정된 판매입니다. 기업의 시장 점유율 가치는 경쟁력에 비례합니다.

    즉, 시장 점유율이 높은 제품은 해당 온라인 시장에서 선두 제품이라는 의미입니다.

    시장 플랫폼 내에서 경쟁자의 시장 점유율을 수량화하면 온라인 운영에서 얼마나 잘하고 있는지에 대한 관점을 얻을 수 있습니다. 빠르게 기술 분석이란 무엇입니까 성장하는 시장 점유율을 가진 온라인 상점은 수익도 경쟁사보다 빠르게 성장하고 있음을 의미합니다.

    6. 할인 및 바우처 사용 방법 분석

    거의 모든 온라인 소매업체는 마케팅 전략의 일부로 할인 및 상품권을 제공하여 제품을 홍보합니다. 즉, 매우 정가를 지불할 것으로 예상하는 고객은 거의 없습니다. 온라인에서 구매한 제품의 경우.

    상품권과 할인 쿠폰은 현명하게 사용하면 수익 창출 장치로 간주됩니다. 또한 경쟁업체가 할인 및 바우처를 배포하는 방법을 알면 마케팅 전략을 엿볼 수 있습니다.

    또한 할인쿠폰에 얼마를 썼는지 확인할 수 있어 얼마를 지불할 의향이 있는지 비교하고 확인할 수 있다면 더 좋을 것입니다.

    Split Dragon 경쟁자 바우처 추적기

    경쟁사 분석으로 탑 셀러 되기

    온라인 플랫폼에 온라인 상점이 더 많이 열리면서 새로운 고객을 찾는 것이 점점 더 기술 분석이란 무엇입니까 어려워지고 있습니다. 그러나 경쟁사 분석과 같은 장기 전략에 투자하면 비즈니스가 평생 보상을 받을 수 있는 길을 열어주는 것이기도 합니다.

    경쟁업체를 분석하는 데 도움이 더 필요하십니까? 스플릿 드래곤을 사용해보십시오 경쟁사 추적 도구 무료로 몇 번의 클릭만으로 경쟁업체가 하는 일을 자동으로 추적하고 업데이트할 수 있습니다.

    비즈니스 분석의 장점

    데이터를 돈으로 바꾸는 일은 더이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 상대적으로 저렴한 소프트웨어 및 사용이 편리한 끌어서 놓기 도구 덕분에 기업 성장을 목표로 데이터를 끌어오고 분석하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

    다시 말해, 숫자 때문에 머리가 어지러운 사람도 데이터를 이해하고 비즈니스 분석을 통해 도움을 받을 수 있게 되었습니다.

    비즈니스 분석이란 무엇인가요?

    비즈니스 분석은 기업이 이미 보유하고 있는 방대한 양의 데이터를 확인 및 평가해 데이터 기반 의사결정에 활용하는 과정을 말합니다. 비즈니스 분석은 무슨 일이 일어났는지 알아보기 위해 숫자를 확인하는 것에서 한발 더 나아가 왜 그런 일이 일어났는지에 대한 통찰력을 제공하고 다음에 취할 조치를 알려줍니다.

    비즈니스 분석 사용에 따른 장점은 무엇인가요?

    불과 몇 년 만에 데이터 분석 도입이 크게 증가했습니다. 빅 데이터 채택은 2015년 17%에서 기술 분석이란 무엇입니까 2018년 59%로 증가해 42%라는 놀라운 증가세를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 최근 설문 조사에 따르면, 많은 기업들은 이미 보유하고 있는 데이터를 활용 하지 못하고 있습니다. 기업 내 전체 데이터 중 60 ~ 73%의 데이터가 분석에 사용되지 못하고 있습니다. 소규모 기업이 얻을 수 있는 잠재적인 혜택을 고려해 볼 때 놀라운 수치가 아닐 수 없습니다.

    여기서 몇 가지 방법을 소개합니다.

    • 예산 유지. 대부분의 소규모 기업은 마케팅 예산이 넉넉하지 않을 것입니다. 비즈니스 분석을 사용하면 고객을 더 잘 파악하고, 고객의 변화하는 니즈를 예측하고, 경쟁에서 우위를 점하고, 시장에 혁신적인 아이디어와 제품을 공급하는 데 도움을 주어 투자 비용을 최대한으로 활용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
    • 의사결정 개선. 마케팅 예산을 어떻게 사용해야 할지 확신이 서지 않나요? 어떤 키워드가 가장 효과적일까요? 휴가 기간에 가장 많이 팔릴 제품을 예측하는 것은 어떤가요? 비즈니스 분석은 데이터를 사용해 의사결정을 위한 정보를 제공하고 정확성, 효율성 및 응답 시간을 개선해 줍니다.
    • 전체 목표와 비교해 성과를 측정할 수 있는 기능. 비즈니스 분석은 목표 및 목적에 대한 보다 명확한 이미지를 제공해 줍니다. 데이터 시각화를 통해 기업은 핵심 성과 지표(KPI), 목표 및 목적과 비교해 현재 및 과거 성과를 추적할 수 있습니다.
    • 상황 파악. 기업 소유주 및 마케터는 분석을 사용해 트렌드, 고객 행동 및 시장 변화를 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 모든 상황을 정확하게 판단하고 데이터가 때가 되었다고 말할 때 극적인 변화를 가져올 수 있습니다.
    • 효율성 확보. 현대 기업에서 데이터를 수집하는 속도는 번개처럼 빠릅니다. 비즈니스 분석 덕분에 거의 실시간으로 프로세스 또는 성과에서의 모든 문제를 파악하고 시간, 자본 및 자원을 절약할 수 있습니다.

    비즈니스 분석의 유형에는 무엇이 있나요?

    비즈니스 분석은 3단계로 이루어집니다.

    • 기술적 분석. 데이터를 꼼꼼히 조사하고 KPI를 사용해 기업의 현재 상태를 보여줍니다. 예를 들어, 고객의 인구 통계, 관심사 또는 구매 행동에 대한 실시간 정보를 제공합니다. 또는 판매 통계 또는 재정 정보를 제공할 수도 있습니다. 아니면 Facebook의 좋아요, 트윗 또는 팔로워가 얼마나 되는지와 같은 소셜 미디어 지표일 수도 있습니다. 기술적 분석은 인과 관계를 수립하기 위해 노력하지 않습니다. 이는 본질적으로 있는 그대로의 숫자일 뿐입니다.
    • 예측 분석. 이 분석 유형은 한 단계 더 나아갑니다. 예측 분석은 트렌드를 보여주는 기록 데이터를 기반으로 미래 행동을 예측하고자 합니다. 여기서 몇 가지 예를 소개합니다.
      • 과거 정보를 사용해 최근 통계를 바탕으로 고객이 관심을 가질 제품의 유형과 제품 재구입 가능성을 파악합니다.
      • 마케팅 캠페인을 위한 예산이 제한적이어서 기술 분석을 바탕으로 모든 사람에게 할인을 제공할 경제적 여력이 없다면, 예측 분석이 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객에 대한 정보를 제공해 줄 수 있습니다.
      • 처방 분석. 이 형태의 비즈니스 분석은 특정 상황에 대한 최고의 행동 방침을 보여줄 수 있습니다. 기술 분석은 이미 발생한 일을 보여주고, 예측 분석은 다음에 일어날 수 있는 일을 예측하고자 합니다. 처방 분석은 이러한 정보를 사용해 비슷한 상황에 기반한 잠재적인 해결책을 제공합니다(매년 데이터, 계절 데이터, 제품 런칭 데이터). 예를 들어, 작년 휴가 기간에 티켓 판매액이 떨어진 경우 처방 분석은 이에 대처해 가격을 내리거나 공연을 추가할 것을 제안할 수 있습니다.

      소규모 기업을 위한 사용자 친화적인 분석 자원

      • Google Analytics. 웹 사이트이든 소셜 미디어 활동이든 온라인 분석의 최고봉은 Google입니다. 최근 설문 조사에 따르면, 웹 사이트 분석, 콜 추적 또는 쿠폰 코드를 사용하는 소규모 기업은 30% 미만입니다. 소규모 기업 중 약 18%가 이러한 항목 중 어떤 것도 추적하고 있지 않다고 답했습니다. 여기서 Google Analytics가 중요한 역할을 담당할 수 있습니다. Google 계정(AdSense 포함)과 동기화해 마케팅 및 광고 캠페인에 따른 ROI에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 무엇보다도 소규모 기업에게 충분한 서비스를 제공하는 기본 버전을 무료로 사용해 볼 수 있습니다. 이는 보다 깊이 있는 분석이 필요할 때 업그레이드할 수 있습니다.
      • 사용이 간편한 소프트웨어. 현대의 직관적인 도구를 사용하는 비즈니스 분석은 그 어느 때보다도 자연스럽습니다. 데이터를 쉽게 시각화하고 분석한 다음에 장치에 구애받지 않고 동료들과 공유해 가장 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있도록 해주는 Power BI와 같은 합리적인 가격의 앱이 많이 있습니다. 또한, Visio와 같은 소프트웨어를 사용하면 기존의 Excel 데이터를 포함한 다양한 소스로 생성한 읽기 쉬운 다이어그램으로 아이디어에 생명력을 불어넣을 수 있습니다.
      • 기본 제공 이메일 및 스프레드시트 도구. 기본적인 데이터 수집 기능을 이미 사용하고 계실 수도 있습니다. 많은 스프레드시트에는 몇 번의 클릭만으로 예측을 생성할 수 있는 기능과 함께 서식, 스파크라인 및 표를 통해 데이터에 대한 이해 및 프레젠테이션 개선에 도움을 주는 읽기 쉬운 차트와 그래프가 보드에 있습니다. 가벼운 고객 관계 관리(CRM) 도구가 기본 제공되는 소프트웨어를 찾으세요. 이메일, 회의, 전화, 메모, 작업, 거래 및 데드라인을 포함한 고객 데이터를 한 곳에 쉽게 관리할 수 있습니다. CRM 데이터는 기업의 고객, 판매 및 마케팅 활동에 대한 귀중한 정보를 많이 담고 있습니다.

      모든 유형의 기업이 비즈니스 분석 사용에 따른 혜택을 누릴 수 있습니다. 결국에 선택하는 도구가 무엇이든지 간에 데이터에 대한 통찰력 개선으로 예산 유지, 임무 수행, 상황 파악에 도움을 받을 수 있습니다.


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