在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能不僅僅是簡單地上一套系統(tǒng)、收集數(shù)據(jù),?而是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的業(yè)務(wù)方案。企業(yè)可以從各種來源收集的數(shù)據(jù)看到業(yè)務(wù)表象下,哪些流程在起作用,?并幫助團(tuán)隊(duì)為未來的業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢做好準(zhǔn)備。然而,?如果沒有適當(dāng)?shù)姆治龊屠斫饽闶占臄?shù)據(jù),?你所擁有的只是沒有上下文的數(shù)字和數(shù)字。

更重要的是,?沒有一種正確的方法來分析數(shù)據(jù)。根據(jù)您的需求和收集的數(shù)據(jù)類型,?正確的數(shù)據(jù)分析方法和模型也無濟(jì)于事。這也使得有必要了解每種類型的數(shù)據(jù),?以及哪種方法進(jìn)行分析可以提供最佳結(jié)果。這樣，數(shù)據(jù)分析軟件中還包含一些常見的技術(shù),?才是有效的。接下來為大家介紹五種數(shù)據(jù)分析方法，可以幫助您創(chuàng)建更有價(jià)值和可操作落地的數(shù)據(jù)分析方案。

定量和定性數(shù)據(jù)-有什么區(qū)別？

為數(shù)據(jù)集選擇正確的數(shù)據(jù)分析技術(shù)的第一步是了解數(shù)據(jù)類型的數(shù)量或質(zhì)量。顧名思義,?定量數(shù)據(jù)涉及數(shù)量和硬數(shù)字。這些數(shù)據(jù)包括銷售數(shù)字、營銷數(shù)據(jù)?(如點(diǎn)擊率)、工資單數(shù)據(jù)、收入以及其他可以客觀統(tǒng)計(jì)和衡量的數(shù)據(jù)。

定性數(shù)據(jù)稍微難以確定，因?yàn)樗婕暗揭粋€(gè)組織的方方面面，更具解釋性和主觀性。這包括從客戶調(diào)查、對員工的訪談中獲取的信息，通常指的是質(zhì)量而不是數(shù)量。因此，所使用的分析方法的結(jié)構(gòu)不如定量技術(shù)那樣確定。

定量數(shù)據(jù)分析

定量分析方法依賴于根據(jù)確鑿事實(shí)準(zhǔn)確計(jì)數(shù)和解釋數(shù)據(jù)的能力。我們提升數(shù)據(jù)分析能力的前三種方法將側(cè)重于定量數(shù)據(jù):

1. 回歸分析

當(dāng)您需要進(jìn)行預(yù)測和預(yù)測未來趨勢時(shí),?回歸分析是很好的工具。回歸測量因變量?(要測量的變量)?和自變量?(用于預(yù)測因變量的數(shù)據(jù))?之間的關(guān)系。雖然你只能有一個(gè)因變量,?但你可以有幾乎無限數(shù)量的獨(dú)立變量。回歸還可以幫助您發(fā)現(xiàn)運(yùn)營中可以通過突出趨勢和因素之間的關(guān)系來優(yōu)化的業(yè)務(wù)點(diǎn)。

2. 假設(shè)檢驗(yàn)

這種分析方法也稱為“T?測試”,?可將所擁有的數(shù)據(jù)與假設(shè)進(jìn)行比較。它還可以預(yù)測可能做出的決策將如何影響您的業(yè)務(wù)。T?測試可以比較兩個(gè)變量,?以找到相關(guān)性,?并根據(jù)結(jié)果做出決策。例如,?實(shí)際業(yè)務(wù)中可能會(huì)假設(shè)更多的工作時(shí)間相當(dāng)于更高的生產(chǎn)率。在實(shí)施延長工作時(shí)間之前,?重要的是要確保有真正的效果,?以避免造成不好的反作用。

3. 蒙特卡洛模擬

作為計(jì)算不可預(yù)知變量對特定因子影響的最常用方法之一,?蒙特卡羅模擬使用概率建模來幫助預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。為了測試假設(shè)或場景,?蒙特卡洛模擬將使用隨機(jī)數(shù)和數(shù)據(jù),?根據(jù)任何結(jié)果對任何情況進(jìn)行各種可能的結(jié)果進(jìn)行分析。這是一個(gè)非常有用的數(shù)據(jù)分析方法，可以跨越多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用，包括項(xiàng)目管理、財(cái)務(wù)、工程、物流等等。通過測試各種可能性，可以了解隨機(jī)變量如何影響您的計(jì)劃和項(xiàng)目。

測量定性數(shù)據(jù)

與定量數(shù)據(jù)不同，定性信息需要從純粹的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向更主觀的方法。但是，仍然可以根據(jù)需求，通過使用不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提取有用的數(shù)據(jù)。我們最后兩種技術(shù)側(cè)重于定性數(shù)據(jù):

4. 內(nèi)容分析

這種方法有助于了解定性數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的總體主題。使用詞云圖顏色編碼特定主題和想法等技術(shù)有助于分析文本數(shù)據(jù)，以找到最常見的線程。在處理用戶反饋、訪談數(shù)據(jù)、開放式調(diào)查等數(shù)據(jù)時(shí)，內(nèi)容分析可以很好地工作。這有助于確定需要改進(jìn)的最重要領(lǐng)域。

5. 敘事分析

敘事分析主要包含五個(gè)要素，即行動(dòng)(act)、場景(scene)、行動(dòng)者(agent)、能動(dòng)性(agency)和目的(purpose)。這種分析側(cè)重于故事和想法在整個(gè)公司的溝通方式，可以幫助你更好地了解組織文化。這可能包括解釋員工對其工作的感受、客戶對組織的看法以及如何查看運(yùn)營流程。它在考慮改變企業(yè)文化或規(guī)劃新的營銷策略時(shí)非常有用。

沒有統(tǒng)計(jì)分析的黃金標(biāo)準(zhǔn)，也沒有絕對正確的方法。選擇的方法應(yīng)始終反映收集的數(shù)據(jù)以及要提取的解決方案類型。匹配正確的數(shù)據(jù)和分析有助于發(fā)現(xiàn)更好的方案，以優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)，對企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)字化變革。