隨著數(shù)字化進(jìn)程的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)依賴(lài)于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的地位也越來(lái)越重要。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以提取到有用的信息并進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的動(dòng)作。

什么是數(shù)據(jù)分析

首先，數(shù)據(jù)分析方法側(cè)重于獲取原始數(shù)據(jù)，挖掘與企業(yè)主要目標(biāo)相關(guān)的信息，并深入研究這些信息，將指標(biāo)、事實(shí)和數(shù)字轉(zhuǎn)化為有利于促成企業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)進(jìn)而進(jìn)行分析。

數(shù)據(jù)分析方法多種多樣，主要基于兩個(gè)核心領(lǐng)域：定量數(shù)據(jù)分析方法和定性數(shù)據(jù)分析方法。

在定量研究和定性研究中，更好地理解不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法，將為信息分析工作提供一個(gè)更明確的方向。因此，花時(shí)間讓這些特定的知識(shí)融入其中是十分有價(jià)值的。

現(xiàn)在已經(jīng)回答了這個(gè)問(wèn)題，“什么是數(shù)據(jù)分析？”考慮到不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)分析方法，將教給大家通過(guò)八步，快速完成數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的步驟

1 探討需求

在開(kāi)始分析數(shù)據(jù)或深入研究分析技術(shù)之前，與團(tuán)隊(duì)里的所有小伙伴一起坐下來(lái)，確定主要活動(dòng)或戰(zhàn)略目標(biāo)是很關(guān)鍵的，需要從根本上了解哪些類(lèi)型最有利于發(fā)展，或哪些數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)展的前景最有幫助。

一步錯(cuò)步步錯(cuò)，只有夯實(shí)了基礎(chǔ)，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的目的。

2 確定問(wèn)題

一旦確定了核心目標(biāo)，你應(yīng)該考慮哪些問(wèn)題需要被回答來(lái)幫助你完成你的目標(biāo)。為了幫助提出正確的問(wèn)題并確保數(shù)據(jù)有用，提出問(wèn)題、尋解答案是必不可少的。

3 收集數(shù)據(jù)

在為數(shù)據(jù)分析方法提供了真正的指導(dǎo)，并知道了需要回答哪些問(wèn)題來(lái)獲取可用信息中的最佳價(jià)值后，應(yīng)該決定最有價(jià)值的數(shù)據(jù)源并開(kāi)始收集，這是所有數(shù)據(jù)分析技術(shù)中最基礎(chǔ)的一步。

4 設(shè)置KPI

設(shè)置一系列關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI），這些指標(biāo)可以在許多關(guān)鍵領(lǐng)域中跟蹤，衡量和塑造您的進(jìn)度。KPI對(duì)于定性研究中的數(shù)據(jù)分析方法和定量研究中的數(shù)據(jù)分析方法都是至關(guān)重要的，它對(duì)于督促自己及時(shí)完成數(shù)據(jù)分析目標(biāo)有著重要作用。

5 忽略無(wú)用數(shù)據(jù)

減少信息量是數(shù)據(jù)分析的最關(guān)鍵步驟之一，因?yàn)樗鼓憧梢约芯M(jìn)行分析，并從剩余的“精益”信息中榨取每一滴價(jià)值。

任何與業(yè)務(wù)目標(biāo)不符或與KPI管理策略不符的統(tǒng)計(jì)、事實(shí)、數(shù)據(jù)或指標(biāo)都應(yīng)從等式中刪除。

6 統(tǒng)計(jì)分析

這種分析方法側(cè)重于包括聚類(lèi)，同類(lèi)，回歸，因子和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的各個(gè)方面，最終將為數(shù)據(jù)分析方法提供一個(gè)更合理的方向。

以下是這些重要的統(tǒng)計(jì)分析術(shù)語(yǔ)的簡(jiǎn)要詞匯表：

聚類(lèi)：將一組元素進(jìn)行分組的操作，以使所述元素彼此之間（在特定意義上）比其他組中的元素更相似（因此稱(chēng)為“簇”）。

同類(lèi)群組：行為分析的子集，它從給定的數(shù)據(jù)集（例如Web應(yīng)用程序或CMS）中獲取見(jiàn)解，而不是將所有內(nèi)容視為一個(gè)更廣泛的單元，而是將每個(gè)元素分為相關(guān)的組。

回歸：一組確定的統(tǒng)計(jì)過(guò)程，以估計(jì)特定變量之間的關(guān)系為中心，以加深對(duì)特定趨勢(shì)或模式的了解。

因子：一種統(tǒng)計(jì)實(shí)踐，用于描述觀察到的相關(guān)變量之間的變異性，即可能被稱(chēng)為“因子”的未觀察變量的數(shù)量可能更少。此處的目的是發(fā)現(xiàn)獨(dú)立的潛在變量。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式，它過(guò)于全面，無(wú)法概括，但是這種解釋將幫助畫(huà)出相當(dāng)全面的圖畫(huà)。

7 整合技術(shù)

分析數(shù)據(jù)的方法有很多，但是在業(yè)務(wù)環(huán)境中分析成功的最重要方面之一就是集成正確的決策支持軟件和技術(shù)。

強(qiáng)大的分析平臺(tái)不僅可以從最有價(jià)值的資源中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而且還可以與動(dòng)態(tài)KPI配合使用，從而提供可行的見(jiàn)解，而且還可以從一個(gè)中央實(shí)時(shí)儀表板中以可視化、交互式的格式顯示信息。

通過(guò)以統(tǒng)計(jì)方法數(shù)據(jù)分析和核心數(shù)據(jù)分析方法集成合適的分析技術(shù)，將避免分散見(jiàn)解，節(jié)省時(shí)間和精力，同時(shí)讓企業(yè)在最有價(jià)值的見(jiàn)解中獲得最大價(jià)值。

8 可視化你的數(shù)據(jù)

可以說(shuō)，使數(shù)據(jù)分析概念在整個(gè)組織中得以呈現(xiàn)的最佳方法是通過(guò)數(shù)據(jù)可視化。

在線(xiàn)數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)功能強(qiáng)大的工具，它可以讓數(shù)據(jù)趨勢(shì)與變化直觀的呈現(xiàn)在眼前，從而使整個(gè)企業(yè)中的用戶(hù)都可以提取有助于業(yè)務(wù)發(fā)展的數(shù)字信息，同時(shí)它還涵蓋了所有不同的數(shù)據(jù)分析方法。

到2020年，地球上每個(gè)人每秒將產(chǎn)生大約7兆字節(jié)的新信息。數(shù)據(jù)可訪(fǎng)問(wèn)性提高10％，將為您的平均財(cái)富1000強(qiáng)公司帶來(lái)超過(guò)6,500萬(wàn)美元的額外凈收入。

世界上90％的大數(shù)據(jù)是在過(guò)去三年中創(chuàng)建的，埃森哲公司的數(shù)據(jù)顯示，有79％的著名企業(yè)高管認(rèn)為，不接受大數(shù)據(jù)的公司將失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并可能面臨破產(chǎn)。

此外，83％的業(yè)務(wù)主管已實(shí)施大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)分析概念可能有多種形式，但是從根本上講，任何可靠的數(shù)據(jù)分析方法都將使業(yè)務(wù)比以往任何時(shí)候都更加精簡(jiǎn)、凝聚、具有洞察力和走向成功。