如何在业务中利用数据分析方式的技术指南?

1 评论 6207 浏览 11 收藏 19 分钟

编辑导读:我们每天产生大量的数据,如何从数据中分析和提取出有助于商业成功的信息,是企业取得成功的主要动力之一。本文作者将从自身经验出发,分享如何分析数据,希望对你有帮助。

当企业企业拥有大量数据时,如何从数据中分析和提取出有助于商业成功的信息,是企业取得成功的主要动力之一。

虽然我们每天产生大量的数据,但实际上只对0.5%的数据进行分析,然后用它进行数据发现、改进和情报处理。看起来似乎很少,但仅仅是5%的数据对于工作人员来说也是一个巨大的数据量,因为一个企业所产生的数字信息量是非常大的。

在数据量大,时间短的情况下,知道如何收集、管理、组织和了解所有这些可能有助于商业发展的信息对于数据分析人员来说确实是一个不小的挑战。
所以本篇文章就针对如何挖掘数据分析的潜力,理解它的意义,以及怎么用它来增强你的商业实践,来探讨数据分析的方法与技巧,展示如何在真实世界中进行数据分析。

首先简单解释一下什么是数据分析?

数据分析是一个过程,该过程依赖于以下方法和技术:获取原始数据,挖掘与业务主要目标相关的数据信息见解,并深入研究此信息以将指标,事实和数据转化为改进计划。

数据分析的方法多种多样,主要基于两个核心领域:定量数据分析方法和定性研究中的数据分析方法。

一、如何分析数据:掌握好这15种数据分析方法和技术

1. 协作确定需求

在开始分析数据或深入研究任何数据分析技术之前,至关重要的是与企业内的所有关键利益相关者共同坐下来,确定主要的数据分析活动或战略目标,对将要使用的数据类型基本情况熟悉,来取得一个最有利于为你提供发展组织所需的远见。

2. 建立问题

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

为了帮助你提出正确的问题并确保数据对你有用,必须提出正确的数据分析问题。

3. 收集数据

在为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数据的可用信息中获取最佳价值之后,就应该决定最有价值的数据源并开始收集数据信息-这是所有数据分析技术中最基础的。

4. 设置KPI

设置数据源,收集认为可提供潜在价值的原始数据以及确定好你希望数据分析所能回答的明确问题后,还需要设置一系列关键绩效指标(KPI)帮助在数据分析过程中的许多关键领域进行跟踪,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,当然不能忽略它。

5. 忽略无用的数据

在确定数据分析技术和方法并确定了任务后,你应该浏览从所有来源收集到的原始数据,并使用KPI作为参考,来剔除认为无用的信息。

减少信息量是数据分析的最关键方法之一,因为它可以使你集中精力进行有效的数据分析,并从剩余的“精简”信息中榨取每一滴价值。

任何与业务目标不符或与KPI管理策略不符的统计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类型之一。

这种分析方法侧重于包括聚类,同类,回归,因子在内的各个方面,最终将为数据分析方法提供一个更合理的方向。

以下是这些重要的统计分析术语的简要词汇表,供你参考:

  • 聚类:将一组元素进行分组的操作,以使所述元素彼此之间(在特定意义上)比其他组中的元素更相似(因此称为“集群”)。此方法用于为趋势或数据库提供相互联系。
  • 同类群组:行为分析的子集,它从给定的数据集(例如Web应用程序或CMS)中获取见解,而不是将所有内容视为一个更广泛的单元,而是将每个元素分解为相关的组。通过使用这种分析方法,可以深入了解消费者需求或对更广泛的目标群体有深刻的了解。
  • 回归:一组确定的统计过程,以估计特定变量之间的关系为中心,以加深对特定趋势或模式的了解。当专注于预测分析时,这是一种非常强大的分析方法。
  • 因子:一种统计实践,用于描述观察到的相关变量之间的变异性,即称为“因子”的潜在未观察变量的数量可能更少。此处的目的是发现独立的潜在变量。一种用于简化特定数据段的理想分析方法。
  • 数据建模:一种分析方法,是综合使用策略和技术的工程指标以及对其他价值,方向和环境的见解的总称。在考虑如何分析数据时,采用数据建模的心态对于成功至关重要,因此,这是一个值得更详细探讨的领域。
  • 预测分析:同样,尽管这是一个广义术语(并且我们将在适当的时候进行重新讨论),但是当你正在寻找如何以正确的方式进行分析时,应该确保牢牢扎根这个术语。预测分析技术至关重要,因为预测分析技术将使你能够发现不断发展的宝贵趋势并制定计划,这些计划不仅可以增强你的各种运营流程,而且可以帮助你在竞争中获得至关重要的优势。

7. 建立数据管理流程图

此步骤是可选的(在此之前已经获得了很多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,因此可以随着时间进行调整和缩放。

花足够的时间来开发流程图,该流程图将帮助你在内部存储,管理和处理数据,并使你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. 整合数据分析信息的技术

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就是集成正确的决策支持软件和技术。

强大的数据分析平台不仅可以让你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,从而提供可行的见解。它还将通过一个中央实时数据可视化大屏以可消化的,可视的,交互式的格式显示数据分析信息。是值得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,将避免分散见解,节省的时间和精力,同时让你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,并养成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,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. 可视化你的数据

SaaS数据可视化平台是一个功能强大的工具,它可以使你可以用指标讲述故事,从而使整个企业中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整个组织更明智,更智能,并且使用合适的平台或数据大屏,这比你想像的要简单,正如我之前的文章提到的:如何使用SaaS数据可视化平台来辅助现代业务管理?

图源:袋鼠云EasyV数据可视化平台案例

上图所示的动态和交互式的图书馆数据可视化大屏,可显示图书馆的实时用户和访问者的行为,并基于页面跳动的KPI提出了大量指标率,从而制作出全面的数据分析报告,用户可以与之交互并进行调整。

这种集中的数据分析信息组合提供了对人们如何与你的业务,内容和产品进行交互的真实见解,可帮助识别弱点,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。

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使其易于管理的方式进行整理的过程。通过严格的清理过程,将能够提取与业务真正相关的数据,并利用它来开发可操作的见解,从而推动企业业务前进。

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从各种基于文字的数据源中提取见解,包括产品评论,文章,社交媒体传播和调查回复,你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,能够创建可满足潜在客户需求的广告系列,服务和通信,从而在增加客户保留率的同时扩大受众范围。这是需要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你知道发生某事的原因以及发生的原因,那么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,至关重要的是你必须了解以下两个方面的知识:

a)预测分析

如果了解为什么趋势,模式或事件是通过数据发生的,则能够就业务在特定领域的发展情况做出明智的预测。这样,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,如果可以利用诊断分析的预测方面的优势,则可以防止潜在的问题或效率低下,从而失去控制,将潜在的问题根除。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,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。

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,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

既然我们已经讨论和探索了数据驱动分析的技术应用,我们将研究如何将所有这些元素组合在一起,从而使业务受益—从一个名为“数据讲故事”的小故事开始。

人类的大脑对强壮的故事或叙述的反应非常好。使用各种数据可视化大屏清理,整理和可视化最宝贵的数据后,应该努力讲一个故事-一个清晰的开头,中间和结尾。

这样,使分析工作更容易获得,更易消化和更通用,使组织内更多的人可以利用发现来发挥他们的可操作优势。

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在业务使用的建议中,我们讨论了负载分担。

通过使用技术方法为数据提供更多的形状和含义,在我们之前的观点上进行扩展,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数据可视化平台,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。

现代的数据可视化平台可整合来自各种来源的数据,无论是需要监视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数据可视化平台,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,将以你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。

总结一下,这是数据分析技术和方法的前15个步骤:

  1. 协作确定需求
  2. 提出问题
  3. 收集数据
  4. 设置KPI
  5. 忽略无用的数据
  6. 进行统计分析
  7. 制定数据管理流程图
  8. 整合技术
  9. 回答你的问题
  10. 可视化你的数据
  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

搞定以上十五个基础数据分析技巧,你就可以在业务中提供自己的数据分析效率。

 

本文由 @数据可视化那些事 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

给作者打赏,鼓励TA抓紧创作!
更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App
评论
评论请登录
  1. 有点东西

    回复