編輯導讀：我們每天產生大量的數據，如何從數據中分析和提取出有助於商業成功的信息，是企業取得成功的主要動力之一。本文作者將從自身經驗出發，分享如何分析數據，希望對你有幫助。
當企業企業擁有大量數據時，如何從數據中分析和提取出有助於商業成功的信息，是企業取得成功的主要動力之一。
雖然我們每天產生大量的數據，但實際上只對0.5%的數據進行分析，然後用它進行數據發現、改進和情報處理。看起來似乎很少，但僅僅是5%的數據對於工作人員來說也是一個巨大的數據量，因為一個企業所產生的數字信息量是非常大的。
在數據量大，時間短的情況下，知道如何收集、管理、組織和了解所有這些可能有助於商業發展的信息對於數據分析人員來說確實是一個不小的挑戰。 所以本篇文章就針對如何挖掘數據分析的潛力，理解它的意義，以及怎麼用它來增強你的商業實踐，來探討數據分析的方法與技巧，展示如何在真實世界中進行數據分析。
首先簡單解釋一下什麼是數據分析？
數據分析是一個過程，該過程依賴於以下方法和技術：獲取原始數據，挖掘與業務主要目標相關的數據信息見解，並深入研究此信息以將指標，事實和數據轉化為改進計劃。
數據分析的方法多種多樣，主要基於兩個核心領域：定量數據分析方法和定性研究中的數據分析方法。
一、如何分析數據：掌握好這15種數據分析方法和技術
1. 協作確定需求
在開始分析數據或深入研究任何數據分析技術之前，至關重要的是與企業內的所有關鍵利益相關者共同坐下來，確定主要的數據分析活動或戰略目標，對將要使用的數據類型基本情況熟悉，來取得一個最有利於為你提供發展組織所需的遠見。
2. 建立問題
概述了核心目標後，應該考慮哪些問題需要回答才能幫助您完成任務。這是最重要的數據分析技術之一，它將為你的成功奠定基礎。
為了幫助你提出正確的問題並確保數據對你有用，必須提出正確的數據分析問題。
3. 收集數據
在為數據分析方法提供了真正的方向，並知道了需要回答哪些問題才能從數據的可用信息中獲取最佳價值之後，就應該決定最有價值的數據源並開始收集數據信息-這是所有數據分析技術中最基礎的。
4. 設置KPI
設置數據源，收集認為可提供潛在價值的原始數據以及確定好你希望數據分析所能回答的明確問題後，還需要設置一系列關鍵績效指標（KPI）幫助在數據分析過程中的許多關鍵領域進行跟蹤，衡量和塑造進度。
KPI對於定性和定量研究中的兩種分析方法都至關重要。這是分析數據的主要方法之一，當然不能忽略它。
5. 忽略無用的數據
在確定數據分析技術和方法並確定了任務後，你應該瀏覽從所有來源收集到的原始數據，並使用KPI作為參考，來剔除認為無用的信息。
減少信息量是數據分析的最關鍵方法之一，因為它可以使你集中精力進行有效的數據分析，並從剩餘的「精簡」信息中榨取每一滴價值。
任何與業務目標不符或與KPI管理策略不符的統計數據或指標都應從等式中刪除。
6. 進行統計分析
統計分析是最關鍵的類型之一。
這種分析方法側重於包括聚類，同類，回歸，因子在內的各個方面，最終將為數據分析方法提供一個更合理的方向。
以下是這些重要的統計分析術語的簡要詞彙表，供你參考：
聚類：將一組元素進行分組的操作，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（因此稱為「集群」）。此方法用於為趨勢或資料庫提供相互聯繫。同類群組：行為分析的子集，它從給定的數據集（例如Web應用程式或CMS）中獲取見解，而不是將所有內容視為一個更廣泛的單元，而是將每個元素分解為相關的組。通過使用這種分析方法，可以深入了解消費者需求或對更廣泛的目標群體有深刻的了解。回歸：一組確定的統計過程，以估計特定變量之間的關係為中心，以加深對特定趨勢或模式的了解。當專注於預測分析時，這是一種非常強大的分析方法。因子：一種統計實踐，用於描述觀察到的相關變量之間的變異性，即稱為「因子」的潛在未觀察變量的數量可能更少。此處的目的是發現獨立的潛在變量。一種用於簡化特定數據段的理想分析方法。數據建模：一種分析方法，是綜合使用策略和技術的工程指標以及對其他價值，方向和環境的見解的總稱。在考慮如何分析數據時，採用數據建模的心態對於成功至關重要，因此，這是一個值得更詳細探討的領域。預測分析：同樣，儘管這是一個廣義術語（並且我們將在適當的時候進行重新討論），但是當你正在尋找如何以正確的方式進行分析時，應該確保牢牢紮根這個術語。預測分析技術至關重要，因為預測分析技術將使你能夠發現不斷發展的寶貴趨勢並制定計劃，這些計劃不僅可以增強你的各種運營流程，而且可以幫助你在競爭中獲得至關重要的優勢。
7. 建立數據管理流程圖
此步驟是可選的（在此之前已經獲得了很多見識並已形成相當合理的策略），但創建數據治理路線圖將有助於的數據分析方法和技術在更可持續的方式上取得成功基礎。這些路線圖（如果開發得當的話）也可以構建，因此可以隨著時間進行調整和縮放。
花足夠的時間來開發流程圖，該流程圖將幫助你在內部存儲，管理和處理數據，並使你的分析技術更加流暢和實用-這是當今可用的最強大的數據分析方法之一。
8. 整合數據分析信息的技術
分析數據的方法有很多，但是在業務環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體和技術。
強大的數據分析平臺不僅可以讓你從最有價值的資源中提取關鍵數據，而且還可以與動態KPI配合使用，從而提供可行的見解。它還將通過一個中央實時數據可視化大屏以可消化的，可視的，交互式的格式顯示數據分析信息。是值得依靠的數據分析方法。
通過為統計方法數據分析和核心數據分析方法集成正確的技術，將避免分散見解，節省的時間和精力，同時讓你從企業最有價值的見解中獲得最大價值。
9. 回答你的問題
通過考慮上述每個方面的努力，使用正確的技術，並養成一種凝聚力強的內部文化，每個人都以不同的方式來分析數據以及數字智能的力量，將迅速開始回答最緊迫的業務問題。可以說，使數據概念在整個組織中可訪問的最佳方法是通過數據可視化。
10. 可視化你的數據
SaaS數據可視化平臺是一個功能強大的工具，它可以使你可以用指標講述故事，從而使整個企業中的用戶都可以提取有助於業務發展的有意義的見解-並且它涵蓋了分析數據的所有不同方式。
數據分析的目的是使整個組織更明智，更智能，並且使用合適的平臺或數據大屏，這比你想像的要簡單，正如我之前的文章提到的：如何使用SaaS數據可視化平臺來輔助現代業務管理？
圖源：袋鼠雲EasyV數據可視化平臺案例
上圖所示的動態和交互式的圖書館數據可視化大屏，可顯示圖書館的實時用戶和訪問者的行為，並基於頁面跳動的KPI提出了大量指標率，從而製作出全面的數據分析報告，用戶可以與之交互並進行調整。
這種集中的數據分析信息組合提供了對人們如何與你的業務，內容和產品進行交互的真實見解，可幫助識別弱點，利用優勢並制定以數據為依據的決策，從而使業務成倍受益。
11. 實施文本分析
企業收集的大量數據是非結構化的。
文本分析在行業中也稱為文本挖掘，它是獲取大量文本數據並以使其易於管理的方式進行整理的過程。通過嚴格的清理過程，將能夠提取與業務真正相關的數據，並利用它來開發可操作的見解，從而推動企業業務前進。
現代分析工具和技術可加速文本分析過程，從而以高效且以結果為導向的方式幫助收集和整理見解。
總的來說，我們每天都會創建一個2.5億字節的巨大數字數據，其中很大一部分是基於文本的。通過投資於數據分析工具和技術，這些工具和技術將幫助從各種基於文字的數據源中提取見解，包括產品評論，文章，社交媒體傳播和調查回復，你將獲得對受眾及其需求的寶貴見解，偏好和痛點。
通過掌握這些知識，能夠創建可滿足潛在客戶需求的廣告系列，服務和通信，從而在增加客戶保留率的同時擴大受眾範圍。這是需要投資的最有效的數據分析工具和技術之一。
12. 深入診斷分析
關於如何進行分析的課程，深入研究診斷分析至關重要。設計用於提供針對特定問題的直接且可行的答案，這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關鍵組織功能，例如
診斷數據分析是一種強大的數據發現形式，可通過幫助分析師和業務主管獲得對事件發生原因的牢固的上下文了解，從而為他們提供支持。如果你知道發生某事的原因以及發生的原因，那麼將能夠找到解決問題或挑戰的確切方法。要獲得實際的了解，至關重要的是你必須了解以下兩個方面的知識：
a）預測分析
如果了解為什麼趨勢，模式或事件是通過數據發生的，則能夠就業務在特定領域的發展情況做出明智的預測。這樣，能夠在彎道之前制定計劃或發起活動，從而擊敗競爭對手。此外，如果可以利用診斷分析的預測方面的優勢，則可以防止潛在的問題或效率低下，從而失去控制，將潛在的問題根除。有一些BI報告工具已經在其中實現了預測分析選項，但它們也變得易於使用，因此無需手動計算任何數據或自行執行強大而高級的分析。
b）規範分析
規範性數據技術是研究中另一種最有效的數據分析方法，它以圍繞使用模式或趨勢來開發響應性，實用業務策略的方式與預測性分析交叉。
通過深入研究說明性分析，獲得合理安排的可視數據集並將其用作解決許多關鍵業務領域（包括市場營銷，銷售，客戶體驗，人力資源，績效，財務，物流分析等。
13. 考慮自主技術
諸如人工智慧（AI）和機器學習（ML）之類的自主技術在理解如何更有效地分析數據方面起著重要作用。
智能警報是現代數據分析的一種技術，它基於數據集中的特定命令或事件提供自動信號。例如，如果正在監視供應鏈KPI，則可以設置一個智能警報，以在出現無效或低質量數據時觸發。這樣，就可以深入研究問題並迅速有效地解決它。
神經網絡是機器學習的一個分支，是數據驅動的分析的一種形式，它試圖以最少的幹預來了解人腦如何處理洞察力並預測價值。神經網絡從每筆數據交易中學習，這意味著它們會隨著時間的推移而發展和進步。
14. 建立敘述
既然我們已經討論和探索了數據驅動分析的技術應用，我們將研究如何將所有這些元素組合在一起，從而使業務受益—從一個名為「數據講故事」的小故事開始。
人類的大腦對強壯的故事或敘述的反應非常好。使用各種數據可視化大屏清理，整理和可視化最寶貴的數據後，應該努力講一個故事-一個清晰的開頭，中間和結尾。
這樣，使分析工作更容易獲得，更易消化和更通用，使組織內更多的人可以利用發現來發揮他們的可操作優勢。
15. 分擔負載
最後但同樣重要的是，在有關如何使數據分析適合在業務使用的建議中，我們討論了負載分擔。
通過使用技術方法為數據提供更多的形狀和含義，在我們之前的觀點上進行擴展，能夠提供一個平臺，以更廣泛地訪問數據驅動的見解。
如果使用正確的工具和數據可視化平臺，則可以以可消化的，價值驅動的格式顯示指標，從而使組織中的幾乎每個人都可以利用它們並利用相關數據。
現代的數據可視化平臺可整合來自各種來源的數據，無論是需要監視招聘指標還是生成需要跨多個部門發送的報告，都可以在一個集中位置訪問大量見解。此外，這些尖端工具可從多種設備訪問數據可視化平臺，這意味著企業中的每個人都可以遠程連接實際見解-並分擔負載。
一旦每個人都能夠以數據驅動的思維方式進行工作，將以你從未想到過的方式促進業務的成功。當涉及到如何進行數據分析時，這種協作方法至關重要。
總結一下，這是數據分析技術和方法的前15個步驟：
協作確定需求提出問題收集數據設置KPI忽略無用的數據進行統計分析制定數據管理流程圖整合技術回答你的問題可視化你的數據實施文本分析深入診斷分析考慮自主技術建立敘述分擔負載搞定以上十五個基礎數據分析技巧，你就可以在業務中提供自己的數據分析效率。
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