數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)通過收集和分析大量數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)決策。從產(chǎn)品開發(fā)到客戶滿意度，企業(yè)的幾乎每個(gè)方面都使用數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析來衡量成功和制定策略。在數(shù)據(jù)分析世界，有兩個(gè)姊妹：定量和定性。雖然他們有時(shí)候比較難以區(qū)分，而且經(jīng)常互換使用，但是它們還是有明顯的差異，會(huì)影響您收集、分析和使用它們的方式。在定性和定量數(shù)據(jù)之間進(jìn)行選擇時(shí)，請(qǐng)考慮您想要得到什么。您可能會(huì)選擇使用定量分析來確定發(fā)生了什么。但是，如果您想了解為什么會(huì)發(fā)生某些事情，定性數(shù)據(jù)可以提供更可靠的、更形象的畫面。

那么，它們關(guān)鍵區(qū)別是什么，用戶應(yīng)該了解什么？這篇文章將詳細(xì)介紹如何使用定量和定性數(shù)據(jù)，以及一些通過分析數(shù)據(jù)揭示問題真相的常用方法。

01 什么是定量數(shù)據(jù)？

定量數(shù)據(jù)是表示數(shù)量、數(shù)值或范圍的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)使用者往往會(huì)對(duì)這類數(shù)據(jù)設(shè)置邊界，并可能對(duì)其進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算或聚合起來進(jìn)行分析。定量數(shù)據(jù)可以理解為方程式中的變量，這些變量可以是獨(dú)立的、相關(guān)的，甚至是無關(guān)的。

定量數(shù)據(jù)的一些示例包括：

數(shù)量

計(jì)數(shù)或單位，存儲(chǔ)為原始數(shù)字 經(jīng)常以數(shù)值型、貨幣型形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 百分比/比率

重要的是要考慮到并非所有數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)都可以成為計(jì)算的一部分或聚合，這些不能聚合的術(shù)語，如百分比，通常稱為不可聚合指標(biāo)。

02 什么是定量數(shù)據(jù)分析？

定量分析可以采取兩種形式：傳統(tǒng)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，或更學(xué)術(shù)的定量分析。

傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)分析使用數(shù)值方法來繪制圖表，通常是通過數(shù)據(jù)可視化分析方法，如統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，報(bào)表或儀表板。通常，人們使用以下兩種類型的統(tǒng)計(jì)分析之一：傳統(tǒng)業(yè)務(wù)定量分析是收集和評(píng)估可衡量和可驗(yàn)證數(shù)據(jù)（例如收入、市場份額和工資）以了解業(yè)務(wù)行為和績效 (CFI) 的過程。

強(qiáng)大的定量工具之一是細(xì)分。細(xì)分是跨兩個(gè)軸收集數(shù)據(jù)的技術(shù)，例如有關(guān)客戶的詳細(xì)信息以及特定商品或服務(wù)的購買。然后，分析師會(huì)審查關(guān)系以將客戶置于不同的細(xì)分市場，以更好地了解您的客戶群。

早期分析的一個(gè)很好的細(xì)分示例是郵政編碼分析。在 1980 年代，零售商會(huì)在銷售點(diǎn)（也稱為門店）收集數(shù)據(jù)。通常，由于技術(shù)限制，他們只會(huì)捕獲郵政編碼，然后匯總和分析這些數(shù)據(jù)，以幫助門店回答以下問題：

我們的客戶住在哪里？ 住在附近的人會(huì)購買什么產(chǎn)品？ 住得遠(yuǎn)的人會(huì)買什么產(chǎn)品？ 本地客戶多久購買一次？ 與非本地人相比如何？

鑒于以上情況，我們可能需要在哪些地方開設(shè)更多商店？

細(xì)分的另一個(gè)例子是購物籃分析，它探索消費(fèi)者最常一起購買的產(chǎn)品類型。零售商的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者可以通過多種方式使用這些見解。當(dāng)實(shí)體店的經(jīng)理了解市場購物籃模式時(shí)，他們可以更周到地將產(chǎn)品放在貨架上以推動(dòng)銷售。傳播經(jīng)理可以使用更具吸引力的優(yōu)惠券重新定位忠誠度會(huì)員，等等。

學(xué)術(shù)定量分析的典型代表是郵政編碼分析，這種形式的分析側(cè)重于變量被操作后的相互作用，允許分析師研究和衡量結(jié)果（定量和統(tǒng)計(jì)研究方法：從假設(shè)到結(jié)果，Bridgmon 和 Martin，2006 年）。這種方法不同于傳統(tǒng)的商業(yè)分析，因?yàn)樗ǔ０▏@單個(gè)研究問題的假設(shè)檢驗(yàn)；相比之下，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)方法側(cè)重于審查結(jié)果和規(guī)定行動(dòng)或新問題。

03 統(tǒng)計(jì)學(xué)在定量數(shù)據(jù)分析中的作用是什么？

統(tǒng)計(jì)學(xué)是定量分析的核心。它通常屬于兩類之一：描述性統(tǒng)計(jì)或推論性統(tǒng)計(jì)。

描述性統(tǒng)計(jì)總結(jié)了一組數(shù)據(jù)，可以是整個(gè)人口，也可以是隨機(jī)樣本。此表是描述性統(tǒng)計(jì)的示例，包括均值和標(biāo)準(zhǔn)差：

表 1：描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)是講述一個(gè)匯總數(shù)據(jù)的故事。描述性統(tǒng)計(jì)捕獲的是什么，而推論統(tǒng)計(jì)則預(yù)測可能是什么，并且通常具有以下兩個(gè)目的之一：

隨著因變量的變化對(duì)人口進(jìn)行估計(jì)，或者

檢驗(yàn)假設(shè)以得出關(guān)于人口的結(jié)論（例如，終生價(jià)值與年收入之間的關(guān)系）。

兩種最常見的推論統(tǒng)計(jì)類型是：

回歸分析，這是在整個(gè)群體中評(píng)估一個(gè)變量相對(duì)于另一個(gè)變量如何變化的行為。線性回歸是最常見的，并且基于基于其因變量值的自變量的變化。

假設(shè)檢驗(yàn)，是一種推論統(tǒng)計(jì)，用于提出問題并檢驗(yàn)答案。（對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn)的復(fù)習(xí)，這個(gè)cuemath 總結(jié)非常有幫助）。cuemath 的這張表很好地總結(jié)了這些統(tǒng)計(jì)方法：

圖：來自cuemath的描述性和推理性統(tǒng)計(jì)

04 定量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)與缺點(diǎn)

1、定量數(shù)據(jù)優(yōu)點(diǎn)

封閉式問題：分析師可以通過使用一些離散變量來獲得見解，例如詢問是/否問題。

易于分析：數(shù)據(jù)使用者可以很容易地使用數(shù)學(xué)模型來分析定量數(shù)據(jù)。

無需解釋：數(shù)字是客觀的，因此無需擔(dān)心會(huì)誤解它們。

并不總是昂貴：免費(fèi)或低成本的調(diào)查工具可以使收集信息的成本更低。

易于自動(dòng)化：跟蹤軟件或社交媒體分析等技術(shù)可提供消費(fèi)信息，而無需用戶參與手動(dòng)任務(wù)。

2、定量數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)

盡管定量數(shù)據(jù)很有價(jià)值，但它也有一些局限或缺點(diǎn)，包括：

分析所需的數(shù)據(jù)必須是：

可用的

高品質(zhì)

值得信賴 需要了解快速有效地進(jìn)行分析的工具

分析師需要具備良好的商業(yè)頭腦才能提供分析

05 定量數(shù)據(jù)收集的方法

收集定量數(shù)據(jù)時(shí)，重要的是收集盡可能多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以確保您的數(shù)學(xué)分析能為您提供有意義的答案。

獲取定量數(shù)據(jù)的一些常用方法包括：

系統(tǒng)數(shù)據(jù)：隨著企業(yè)的運(yùn)營，他們會(huì)收集范圍廣泛的數(shù)據(jù)，包括銷售數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及物流和運(yùn)輸數(shù)據(jù)，所有這些數(shù)據(jù)都可用于廣泛的運(yùn)營和分析目的

調(diào)查問卷：使用問卷收集信息。例如，您可以發(fā)送一份客戶調(diào)查，要求人們對(duì)您的產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度進(jìn)行評(píng)分。

分析數(shù)據(jù)：分析數(shù)據(jù)以了解人們?nèi)绾闻c產(chǎn)品和/或服務(wù)互動(dòng)。例如，您可以跟蹤人們?nèi)绾闻c您公司的網(wǎng)站互動(dòng)。

實(shí)驗(yàn)比較：使用基于控制組和測試組的兩個(gè)數(shù)據(jù)集，然后比較數(shù)字。例如，您可以使用 A/B 測試來比較客戶的反應(yīng)和轉(zhuǎn)化，以確定哪種網(wǎng)站副本效果最好。

現(xiàn)有數(shù)據(jù)的操作：在不實(shí)際創(chuàng)建新數(shù)據(jù)的情況下更改您擁有的數(shù)據(jù)；例如，您可以更改電子表格中的數(shù)字，看看如果人們采取不同的行動(dòng)會(huì)發(fā)生什么。

06? 八種定量數(shù)據(jù)分析方法

通過了解不同的定量分析方法，您可以選擇適合您業(yè)務(wù)需求的方法。

1、描述性分析

描述性分析是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)的匯總。統(tǒng)計(jì)學(xué)家喜歡用集中趨勢(shì)或分布來描述這些，而非統(tǒng)計(jì)學(xué)家則尋找敘述來描述數(shù)據(jù)的含義。一個(gè)簡單的敘述示例，這可能是一份報(bào)告的描述性專欄，該報(bào)告回顧了 12 個(gè)月前和上個(gè)月的銷售額，并指出：銷售額從 FM2021-12 的 120 萬元增長到 FM2022-12 的 140 萬元，這主要取決于電器的增長。

2、推理分析

推理分析是基于審查數(shù)據(jù)樣本得出結(jié)論的能力。什么是推理分析的例子？這是一個(gè)常見的問題：當(dāng)利率上升時(shí)，房屋銷售量下降。分析師推斷這兩個(gè)變量之間存在聯(lián)系：“由于抵押貸款成本較高，買房的人較少。”

分析師使用推理分析來解釋為什么會(huì)發(fā)生某些事情。例如，數(shù)據(jù)用戶可能會(huì)比較兩個(gè)不同垂直行業(yè)之間的銷售額，以創(chuàng)建理想的客戶檔案。

3、趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析隨時(shí)間收集的評(píng)論數(shù)據(jù)，以幫助預(yù)測未來。例如，可以跟蹤某個(gè)年齡段人群的購買決策，以了解該群體將來是否可能購買某種產(chǎn)品。

4、差距分析

在差距分析中，將過去和當(dāng)前的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以評(píng)估性能或就解決問題需要采取的措施做出決定。例如，可以將過去每周的銷售員工工時(shí)與當(dāng)前每周的銷售員工工時(shí)進(jìn)行比較，以確定是否需要更多員工。

5、交叉表分析

交叉表或列聯(lián)表將多個(gè)變量組合在一起，以便更容易找到數(shù)學(xué)相關(guān)性。例如，可以匯總關(guān)于一個(gè)人的年齡和一年中他們購買最多商品的時(shí)間的數(shù)據(jù)，以了解人們?nèi)绾卧诩倨谫徫铩?

6、MaxDiff / 最佳-最差

使用MaxDiff，您可以通過為量表上的每個(gè)點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)平均分?jǐn)?shù)來確定偏好順序，從而分析人們?nèi)绾位卮鹫{(diào)查的“從最重要到最不重要”的量表問題。這也可以在進(jìn)行市場調(diào)查時(shí)使用，以了解新功能對(duì)客戶的重要性。

7、TURF 分析

TURF 分析方法通過審查覆蓋的客戶數(shù)量以及通信源到達(dá)客戶的頻率來幫助評(píng)估產(chǎn)品和服務(wù)的組合。它通常用于市場研究，并經(jīng)常與 MaxDiff 分析結(jié)合使用。例如，當(dāng)企業(yè)試圖決定為客戶優(yōu)先提供三種服務(wù)中的哪一種時(shí)，可以使用統(tǒng)計(jì)分析來確定最受歡迎的一種。

8、文本分析

文本分析使用統(tǒng)計(jì)和自動(dòng)化通過查看包含單詞或短語的響應(yīng)數(shù)量、受訪者的語法或響應(yīng)中的主題來得出推論。例如，文本分析可用于識(shí)別客戶滿意度調(diào)查中的關(guān)鍵情感主題。

總之，定量數(shù)據(jù)提供了客觀的見解。但它常常無法回答一些重要的問題，主要是，為什么？定性數(shù)據(jù)是理解事情發(fā)生原因的關(guān)鍵。要了解更多信息，請(qǐng)繼續(xù)閱讀。

定性數(shù)據(jù)為元素的特征提供標(biāo)簽或數(shù)值（商業(yè)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。Freeman、Anderson、Sweeney、Williams、Shoesmith。2006 年）。更一般地說，收集到的關(guān)于人類行為的信息是用文字而不是數(shù)字來描述事物的。它利用人們的感受和經(jīng)歷來理解事件發(fā)生的根本原因。

這不僅限于調(diào)查或問卷；只要以自由格式的文本收集數(shù)據(jù)，就可以分析定性數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)的一些示例包括：

來自客服軟件的通話記錄

來自社交媒體帖子的注釋

產(chǎn)品說明

訂購須知

來自訪談和調(diào)查的開放式問題

08 什么是定性數(shù)據(jù)分析？

定性數(shù)據(jù)分析涉及研究人員審查訪談和問卷中的信息，并根據(jù)重復(fù)的單詞、短語或情緒應(yīng)用標(biāo)簽和數(shù)值。他們的目標(biāo)是圍繞各種品質(zhì)或特征找到并連接模式和主題。

Gong 就是在此類數(shù)據(jù)上建立聲譽(yù)的公司的一個(gè)例子。Gong 收集通話記錄、會(huì)議記錄和其他免費(fèi)文本中的詳細(xì)信息，并在其上放置數(shù)值以顯示銷售周期的進(jìn)展以推動(dòng)銷售渠道。他們的營銷信息反映了這一點(diǎn)：“通過將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的情報(bào)，停止失去可贏得的交易。”

定性數(shù)據(jù)提供了關(guān)于根本原因的主觀見解，但分析起來可能很耗時(shí)。

1、定性數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)

定性數(shù)據(jù)有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，包括：

開放式問題：無需定義變量，您可以回答事件背后的方式和原因。

快速收集：很容易進(jìn)行調(diào)查并在短時(shí)間內(nèi)獲得大量答案。

詳細(xì)信息：數(shù)據(jù)用戶可以用自己的話獲得更多關(guān)于人們的感受和意見的信息。

更深入的見解：人們的意見和態(tài)度有助于解釋他們的行為。

2、定性數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)

定性數(shù)據(jù)有一些缺點(diǎn)，因?yàn)樗赡苁牵?

難以收集：如果分析師需要采訪來獲取信息，那么找到合適的受訪者可能會(huì)很困難。

耗時(shí)：一對(duì)一訪談需要時(shí)間，而且分析結(jié)果不容易自動(dòng)化。

資源密集型：領(lǐng)導(dǎo)者需要有人知道如何審查信息以提取有意義的見解。

難以量化：人類的情感和意見并不總能轉(zhuǎn)化為客觀數(shù)字。

容易產(chǎn)生偏見：人們提出問題并解釋回答，因此他們的偏見會(huì)影響流程。

定性研究包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化方法。

1、結(jié)構(gòu)化方法的一些示例包括：

焦點(diǎn)小組：一組參與者一起討論一個(gè)話題并回答相關(guān)問題。例如，焦點(diǎn)小組負(fù)責(zé)人可能會(huì)在進(jìn)行市場調(diào)查時(shí)詢問該小組他們對(duì)新產(chǎn)品的看法。

案例研究：與客戶討論他們?nèi)绾问褂卯a(chǎn)品或服務(wù)以了解他們對(duì)其價(jià)值的看法。例如，企業(yè)可能會(huì)詢問有價(jià)值的客戶他們?nèi)绾问褂卯a(chǎn)品以及他們希望在未來看到什么；然后，這些答案會(huì)告知他們?nèi)绾胃庐a(chǎn)品。

2、非結(jié)構(gòu)化方法的一些示例包括：

觀察：這需要觀察人們?nèi)绾闻c環(huán)境互動(dòng)。市場研究人員可能會(huì)觀察人們?cè)谏痰曩徫铮纯茨男╆惲形怂麄兊淖⒁饬Α?

訪談：這是一對(duì)一的對(duì)話，通過提問來了解對(duì)方的動(dòng)機(jī)。例如，在決定一家公司的品牌時(shí)，營銷主管可能會(huì)詢問某個(gè)年齡段的人什么類型的品牌對(duì)他們有吸引力。

文件分析：這需要通讀關(guān)于一個(gè)主題的不同文件并尋找共同的主題。例如，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能會(huì)閱讀來自不同分析師的多份行業(yè)報(bào)告，以了解他們?nèi)绾伍_發(fā)產(chǎn)品并推銷其價(jià)值。

由于固有的復(fù)雜性，定性數(shù)據(jù)分析通常更具挑戰(zhàn)性和耗時(shí)；重要的是，分析師花時(shí)間了解數(shù)據(jù)以提供準(zhǔn)確且有用的結(jié)論。

1、內(nèi)容分析

內(nèi)容分析是對(duì)數(shù)據(jù)的主觀解釋，包括以下步驟：

準(zhǔn)備資料

定義分析單位

創(chuàng)建類別

建立編碼方案

測試編碼方案

編碼文本

審查一致性

得出結(jié)論

報(bào)告結(jié)果

例如，內(nèi)容分析可用于查找焦點(diǎn)小組答案之間的相關(guān)性和模式，以做出有關(guān)產(chǎn)品開發(fā)的決策。

2、話語分析

話語分析不像內(nèi)容分析那樣系統(tǒng)化，它通過探索語言產(chǎn)生的意義來實(shí)現(xiàn)解釋。這包括文本中的細(xì)節(jié)和關(guān)于人們?nèi)绾问褂谜Z言的上下文知識(shí)。例如，分析師使用話語分析來了解人們?cè)诓稍L中的交流方式；這有助于他們深入了解如何為特定受眾編寫引人注目的營銷材料。

3、扎根理論

扎根理論分析使用訪談?dòng)涗泚韺ふ抑貜?fù)的主題，方法是用關(guān)鍵字和短語對(duì)主題進(jìn)行編碼，以創(chuàng)建概念層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)受訪者的解釋或解釋，公司使用這種方法來了解人們的社會(huì)行為、互動(dòng)和經(jīng)歷意味著什么。例如，扎根理論分析可用于關(guān)聯(lián)兩個(gè)不同的人群，如年齡和地理人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以了解新市場。

4、敘述分析

敘事分析的前提是故事具有功能性和目的性。人們用故事來組織他們的想法，了解他們的生活。四個(gè)敘事分析框架是：

結(jié)構(gòu)性的

功能性

專題

對(duì)話/表演

例如，敘事分析可用于了解某人與組織品牌的關(guān)系如何影響他們向其購買產(chǎn)品的意愿。

5、主題分析

主題分析檢查數(shù)據(jù)中的主題或模式。它需要較少的理論和技術(shù)知識(shí)，因此更容易獲得。三種主題分析類型是：

編碼可靠性

密碼本

自反性

例如，您可以使用社交媒體用戶的主題分析來了解客戶群對(duì)競爭對(duì)手的看法。

6、解釋現(xiàn)象學(xué)分析（IPA）

IPA 探索人們對(duì)其生活經(jīng)歷的反應(yīng)；它尋求深入了解某人如何根據(jù)給定的上下文理解事件。扎根分析試圖了解人們?nèi)绾翁幚硎录?IPA 則采用一種專注于體驗(yàn)本質(zhì)的哲學(xué)方法。例如，IPA 可用于深入了解特定餐廳位置的顧客對(duì)所提供服務(wù)的感受。

7、自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 是一種機(jī)器學(xué)習(xí)分析技術(shù)。它利用算法來分析文本數(shù)據(jù)。NLP 的常見示例包括電子郵件過濾器、拼寫檢查器和翻譯引擎。當(dāng)谷歌自動(dòng)完成一個(gè)短語或您的手機(jī)提取語音郵件轉(zhuǎn)錄時(shí)，NLP 負(fù)責(zé)。

NLP 正在快速發(fā)展。許多研究人員對(duì)其支持定性研究的潛力感到興奮。當(dāng) NLP 方法被納入此類分析時(shí)，科學(xué)家可以削減成本、增加樣本量并縮短時(shí)間線。

對(duì)于定量數(shù)據(jù)，數(shù)字提供了客觀指標(biāo)。相比之下，定性數(shù)據(jù)提供了關(guān)于人們的感受和觀點(diǎn)的信息，這些信息更加主觀。定量數(shù)據(jù)傳達(dá)事件的頻率，而定性數(shù)據(jù)可以揭示事件發(fā)生頻率不高或低的原因。

例如，企業(yè)可能會(huì)考慮停止生產(chǎn)某種產(chǎn)品。分析師如何使用數(shù)據(jù)來為該決策提供信息？定量數(shù)據(jù)可以幫助他們了解有多少人購買了該產(chǎn)品以及所賺取的收入，而定性數(shù)據(jù)則可以揭示人們不購買該產(chǎn)品的原因。雖然定量數(shù)據(jù)反映了一個(gè)新事件（人們購買較少），但定性數(shù)據(jù)揭示了它發(fā)生的原因。通過調(diào)查，企業(yè)可能會(huì)了解到產(chǎn)品缺少一項(xiàng)重要功能，并決定更新它。

億信華辰助力數(shù)字中國新征程
億信華辰17年來，致力于為客戶提供一站式數(shù)據(jù)管理服務(wù)，對(duì)政務(wù)信息化也有著深刻的理解和積累，豐富的技術(shù)和業(yè)務(wù)能力，為數(shù)字時(shí)代下信息化智慧創(chuàng)新發(fā)展增添助力。在2021年被IDC認(rèn)可為數(shù)據(jù)治理行業(yè)認(rèn)知引領(lǐng)型廠商，在政務(wù)數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域取得了不俗的成績，在2022年被IDC認(rèn)可中國數(shù)據(jù)治理解決方案市場份額第一。

在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，億信華辰基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理理念，打造的數(shù)據(jù)治理全功能產(chǎn)品睿治數(shù)據(jù)治理平臺(tái)，滿足用戶在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的全場景需求。包含元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成管理、數(shù)據(jù)交換管理、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)生命周期管理等十大產(chǎn)品模塊，可獨(dú)立或靈活組合使用，打通數(shù)據(jù)治理各個(gè)環(huán)節(jié)，可快速滿足用戶各類不同的數(shù)據(jù)治理場景。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，十多年技術(shù)沉淀，億信華辰首創(chuàng)一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)ABI，融合了ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)填報(bào)、移動(dòng)應(yīng)用等核心功能，打通數(shù)據(jù)分析應(yīng)用全鏈路，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)填報(bào)、處理、分析一體化，以挖掘預(yù)測分析、大數(shù)據(jù)分析，人工智能分析為引領(lǐng)，讓決策層直觀洞悉數(shù)據(jù)聯(lián)系，輔助智能決策。

在眾多實(shí)踐中，億信華辰有幸與廣州荔灣區(qū)政數(shù)局、佛山禪城區(qū)政數(shù)局、江蘇江陰大數(shù)據(jù)中心、四川涼山州政府、甘肅稅務(wù)局等各大政務(wù)部門緊緊圍繞政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)通辦”和辦事“只進(jìn)一扇門”、“最多跑一次”等要求，加強(qiáng)政務(wù)信息系統(tǒng)整合共享，建設(shè)數(shù)據(jù)治理體系，推動(dòng)智慧城市建設(shè)，打造政務(wù)服務(wù)高地。

未來，億信華辰將以數(shù)字政府建設(shè)為契機(jī)，以我們豐富的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)為政府機(jī)構(gòu)提供專業(yè)的技術(shù)服務(wù)，更好地挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，推動(dòng)科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。