如何让你的数据分析方案更有值和可操作性？

2020-12-29 10:33:33 阅读（167） 评论（0）

在企业中实现商业智能不仅仅是一个简单的系统，收集数据，将这些数据转换为可操作的业务解决方案。从各种来源收集的数据中，企业可以看到哪些流程在业务外观下工作，并帮助团队为未来的业务发展趋势做好准备。然而, 若对您收集的数据没有适当的分析和理解，你所拥有的只是没有上下文的数字和数字。更重要的是，更重要的是，没有正确的方法来分析数据。根据您的需要和收集的数据类型，正确的数据分析方法和模型也无济于事。这也使得有必要了解每种类型的数据，以及哪种分析方法可以提供最佳结果。这样，数据分析软件也包含了一些常见的技术，是有效的。接下来，我们将介绍五种数据分析方法，可以帮助您创建更有价值和可操作的数据分析方案。定量和定性数据-有什么区别？选择正确的数据分析技术进行数据集的第一步是了解数据类型的数量或质量。顾名思义, 定量数据涉及数量和*数字。这些数据包括销售数据、营销数据 (如点击率)、工资单数据、收入等可以客观统计和衡量的数据。由于它涉及到一个组织的各个方面，更具解释性和主观性，因此定性数据有点难以确定。这包括从客户调查和员工访谈中获得的信息，通常是指质量而不是数量。因此，使用的分析方法的结构不如定量技术确定。定量数据分析的定量分析方法取决于根据确凿事实准确计数和解释数据的能力。前三种提高数据分析能力的方法将重点放在定量数据上：1. 当您需要预测和预测未来趋势时，回归分析回归分析是一个很好的工具。因变量而回归测量 (需要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量，但是你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您找到业务点，可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化。假设检验这种分析方法也称为“假设检验”T 测试”, 可以将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能的决定将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量，找到相关性，并根据结果做出决定。例如, 在实际业务中，可以假设更多的工作时间相当于更高的生产率。延长工作时间前，确保真正的效果是很重要的，避免不良反应。3.蒙特卡洛模拟是计算不可预测变量对特定因素影响的最常用方法之一，蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。测试假设或场景，蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据，根据任何结果分析任何情况下可能的结果。这是一种非常有用的数据分析方法，可以应用于项目管理、财务、工程、物流等多个领域。通过测试各种可能性，您可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。与定量数据不同，定性信息需要从纯统计数据转向更主观的方法。但是，有用的数据仍然可以根据需要使用不同的数据分析技术来提取。最后两种技术侧重于定性数据:4。内容分析有助于理解定性数据中的总体主题。为了找到最常见的线程，使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术来帮助分析文本数据。内容分析可以很好地处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据。这将有助于确定需要改进的最重要领域。5.叙事分析叙事分析主要包括五个要素，即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于整个公司的故事和想法，可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看操作流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。没有统计分析的黄金标准，也没有绝对正确的方法。所选方法应始终反映收集的数据和要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于找到更好的解决方案，优化企业业务，数字化改变企业业务。

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