15种数据分析方法

数据科学 2020-04-30 36 次浏览 0 条评论 次点赞

数据分析是指用适当的统计分析技术和方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。将数据分析商业化、信息化,从而实现商业价值的企业信息化建设过程称为商业智能

data-analysis-methods.png

现代商业数据分析技术和数据分析方法是两个概念,《16种常用的数据分析技术汇总》对前者有详细介绍,本文则关注数据分析方法。

data-analysis-methods-techniques-types.png

google translate.png
https://www.datapine.com/blog/data-analysis-methods-and-techniques/

1.协作您的需求

在开始分析数据或深入研究任何分析技术之前,至关重要的是与组织内的所有关键利益相关者共同坐下来,确定主要活动或战略目标,并对将要获得的见解类型有基本的了解。最有利于您的进步或为您提供发展组织所需的远见。

2.建立您的问题

概述了核心目标后,您应该考虑需要回答哪些问题才能帮助您完成任务。这是最重要的数据分析技术之一,它将为您的成功奠定基础。

为了帮助您提出正确的问题并确保数据对您有用,您必须提出正确的数据分析问题。

3.收集数据

在为您的数据分析方法提供了真正的方向并知道了需要回答哪些问题才能从组织的可用信息中获取最佳价值之后,您应该决定最有价值的数据源并开始收集见解–这是所有数据分析技术中最基础的。

4.设置您的KPI

设置数据源,开始收集您认为可提供潜在价值的原始数据并确定您希望洞察力回答的明确问题之后,您需要设置一系列关键绩效指标(KPI)帮助您在许多关键领域跟踪,衡量和塑造进度。

KPI对于定性和定量研究中的两种分析方法都至关重要。这是分析数据的主要方法之一,您当然不能忽略它。

5.忽略无用的数据

真正赋予数据分析技术和方法并定义了任务之后,您应该浏览从所有来源收集的原始数据,并使用KPI作为参考,以剔除您认为无用的任何信息。

减少信息量是数据分析的最关键方法之一,因为它使您能够集中精力进行分析,并从剩余的“精简”信息中榨取每一滴价值。

任何与您的业务目标不符或与您的KPI管理策略不符的统计,事实,数据或指标都应从等式中删除。

6.进行统计分析

统计分析是最关键的一种类型。

这种分析方法侧重于包括聚类,同类,回归,因子和神经网络在内的各个方面,最终将为您的数据分析方法论提供更合理的方向。

7.建立数据管理路线图

尽管此时此步骤是可选的(您已经获得了丰富的见识并已形成相当合理的策略),但创建数据治理路线图将有助于您的数据分析方法和技术在更可持续的方式上取得成功基础。这些路线图(如果开发得当的话)也可以构建,以便可以随时间调整和缩放。

花大量时间来开发路线图,该路线图将帮助您在内部存储,管理和处理数据,并使您的分析技术更加流畅和实用-这是当今可用的最强大的数据分析方法之一。

8.整合技术

分析数据的方法有很多,但是在业务环境中分析成功的最重要方面之一是集成正确的决策支持软件和技术。

强大的分析平台不仅可以让您从最有价值的资源中提取关键数据,而且还可以与动态KPI配合使用,从而为您提供可行的见解;它还将通过一个中央实时仪表板以可消化的,可视的,交互式的格式显示信息。您可以依靠的数据分析方法。

通过为统计方法数据分析和核心数据分析方法集成正确的技术,您将避免分散见解,节省您的时间和精力,同时让您从企业最有价值的见解中获得最大价值。

9.回答你的问题

通过考虑上述每个方面的努力,使用正确的技术,并建立一种凝聚力强的内部文化,每个人都以不同的方式来分析数据以及数字智能的力量,您将迅速开始回答最紧迫的业务问题。可以说,使数据概念在整个组织中可访问的最佳方法是通过数据可视化。

10.可视化您的数据

在线数据可视化是一个功能强大的工具,它使您可以用指标讲述故事,从而使整个企业的用户都可以提取有助于业务发展的有意义的见解-并且它涵盖了分析数据的所有不同方式。

数据分析的目的是使您的整个组织更明智,更智能,并且使用正确的平台或仪表板,这比您想像的要简单。

Web-Analytics-Dashboard-datapine.png

主要KPI:

  • 跳出率
  • 平均会话时长
  • 目标转化率
  • 着陆页转换率

该可视,动态和交互式的在线仪表板比单独由Google Analytics(分析)提供的用户数据更深入地研究,可显示您的用户和网站访问者的行为,并基于探索会话持续时间,页面跳动的KPI提出了大量指标率,目标网页转化率和目标转化率,从而制作出全面的营销报告,用户可以与之交互并进行调整。

这种集中的信息组合提供了人们如何与您的网站,内容和产品进行交互的真实见解,可帮助您识别弱点,利用优势并制定以数据为依据的决策,从而使业务成倍受益。

11.实施文本分析

企业收集的大量数据是非结构化的。尽管访问广泛的数据驱动的见解对于增强商务智能(BI)功能至关重要,但无需实施数据分析技术来提供指标结构,您将永远只是物有所值。

文本分析在行业中也称为文本挖掘,它是获取大量文本数据并以易于管理的方式进行整理的过程。通过严格地执行此清理过程,您将能够提取与您的业务真正相关的数据,并使用它来开发可操作的见解,从而推动您前进。

现代分析工具和技术可加速文本分析过程,从而以高效且以结果为导向的方式帮助收集和整理见解。

总的来说,我们每天都会创建一个2.5亿字节的巨大数字数据,其中很大一部分是基于文本的。通过投资于数据分析工具 和技术,这些工具和技术将帮助您从各种基于单词的数据源(包括产品评论,文章,社交媒体交流和调查回复)中提取见解,从而您将获得对受众及其需求的宝贵见解 ,偏好和痛点。

通过掌握这些知识,您将能够创建满足您的潜在客户需求的广告系列,服务和通信,从而扩大受众,同时提高客户忠诚度。您将投资的最有效的数据分析工具和技术之一。

12.深入诊断分析

关于如何进行分析的课程,深入研究诊断分析至关重要。设计用于提供针对特定问题的直接且可行的答案,这是世界上最重要的研究方法之一,其中包括零售分析等其他关键组织功能,例如

诊断数据分析是一种强大的数据发现形式,可通过帮助分析师和业务主管获得对事件发生原因的牢固的上下文了解,从而为他们提供支持。如果您知道某件事发生的原因以及发生的方式,那么您将能够找到解决问题或挑战的确切方法。要获得实际的了解,至关重要的是您必须了解以下两个方面的知识:

a)预测分析

如果您了解了为什么趋势,模式或事件通过数据发生的原因,则您将能够就业务在特定领域的发展情况做出明智的预测。这样,您将能够在弯道之前制定计划或发起活动,从而击败竞争对手。此外,如果您可以利用诊断分析的预测功能来发挥自己的优势,那么您将能够防止潜在的问题或效率低下,从而一发不可收拾,从而消除潜在的问题。有一些BI报告工具已经在其中实现了预测分析选项,但它们也变得易于使用,因此您无需手动计算任何数据或自行执行强大而高级的分析。

b)规范分析

规范性数据技术是研究中另一种最有效的数据分析方法,它以围绕使用模式或趋势来开发响应性,实用的业务策略的方式与预测性分析交叉。

通过深入研究说明性分析,您将获得合理安排的可视数据集并将其用作解决许多关键业务领域(包括市场营销,销售,客户体验,人力资源,绩效,财务,物流分析等。

13.考虑自主技术

诸如人工智能(AI)和机器学习(ML)之类的自主技术在理解如何更有效地分析数据方面起着重要作用。

Gartner预测,到2021年,将有80%的新兴技术将由AI基金会开发。这证明了自主技术的不断增长的能力和价值。目前,神经网络和智能警报正在推动数据驱动分析领域的自主革命。

智能警报是现代数据分析的一种技术,它基于数据集中的特定命令或事件提供自动信号。例如,如果您正在监视供应链KPI,则可以设置一个智能警报,以在出现无效或低质量数据时触发。这样,您就可以深入研究问题并迅速有效地解决它。

神经网络是机器学习的一个分支,是数据驱动的分析的一种形式,它试图以最少的干预来了解人脑如何处理洞察力并预测价值。神经网络从每笔数据交易中学习,这意味着它们会随着时间的推移而发展和进步。

14.建立叙述

既然我们已经讨论并探索了数据驱动分析的技术应用,我们将研究如何以使您的业务受益的方式将所有这些元素整合在一起-从一些名为数据讲故事的东西开始。

人类的大脑对强壮的故事或叙述的反应非常好。使用各种BI仪表板工具清理,整理和可视化最有价值的数据后,您应该努力讲一个故事-一个清晰的开头,中间和结尾。

这样,您将使您的分析工作更容易获得,更易消化和更通用,使组织内的更多人可以利用发现来发挥其可操作的优势。

15.分担负载

最后但同样重要的是,在有关如何使数据分析适合您的业务的建议中,我们讨论了负载分担。

通过使用技术方法为您的数据提供更多形状和意义,可以扩展我们的上一点,您将能够提供一个平台,以更广泛地访问数据驱动的见解。

如果使用正确的工具和仪表板,则可以以可消化的,价值驱动的格式显示指标,从而使组织中的几乎每个人都可以利用它们并利用相关数据。

现代数据仪表板可整合来自各种来源的数据,无论您是需要监控招聘指标还是生成需要跨多个部门发送的报告,都可以在一个集中位置访问大量见解。此外,这些尖端工具可从多种设备访问仪表板,这意味着企业中的每个人都可以远程连接实际见解-并分担负载。

一旦每个人都能够以数据驱动的思维方式进行工作,您将以您从未想到过的方式促进业务的成功。当涉及到如何进行数据分析时,这种协作方法至关重要。

大数据环境中的数据分析
大数据对于当今的企业而言是无价的,并且通过使用不同的数据分析方法,可以以帮助您将见解转化为积极行动的方式查看数据。

为了激发您的努力并将大数据的重要性放到上下文中,您应该了解以下一些见解-有助于塑造大数据分析技术的事实。

  • 一个10%的提升在数据的可获得性将导致你的平均财富1000强公司超过6500万$的额外净收入。
  • 世界上90%的大数据是在过去五年中创建的。
  • 据埃森哲公司称,有79%的著名企业高管认为,不接受大数据的公司将失去竞争优势,并可能面临灭顶之灾。此外,83%的业务主管已实施大数据项目以获取竞争优势。

数据分析概念可能有多种形式,但是从根本上讲,任何可靠的方法都将使您的业务比以往任何时候都更加精简,凝聚,洞察力和成功。

总结一下,这是数据分析技术和方法的前15个步骤:

1.协作您的需求
2.提出您的问题
3.收集数据
4.设置您的KPI
5.忽略无用的数据
6.进行统计分析
7.建立数据管理路线图
8.整合技术
9.回答你的问题
10.可视化您的数据
11.实施文本分析
12.深入诊断分析
13.考虑自主技术
14.建立叙述
15.分担负载

“仅一个指标并不能告诉您您的网站正在发生什么;与以往一样,Analytics(分析)就是要获取您的数据和外部影响力,并从所有数据中获取见解。” – Fiona Roddis

我们考虑了数据分析的含义,并深入研究了以数据为中心的分析的实际应用,这很清楚:通过采取措施安排数据并使指标适用于您,可以将原始信息转化为行动–这种类型会将您的业务推向新的高度。

是的,好的数据分析技术可以增强商业智能(BI)。


本文由 cds 整理发布,参考 CC-BY-SA 3.0 协议共享,欢迎转载、引用或改编。
感谢您的支持,以让我们持续关注中国学子的STEAM旅程!

还不快抢沙发

添加新评论