2022年数据分析的七大有效方法

2022-10-25
17:35
行业资讯

数据越来越比石油更有价值。

这是因为它拥有解决企业在当前环境中面临的问题的解决方案，例如残酷的竞争。

当其他人触及表面时，您作为数据分析师的工作是使用多个视角探索洞察力。例如，在分析企业的战略指标时，您可以从不同的角度将它们联系起来，例如生产力和技术格局。

数据分析之所以对像您这样的企业很重要，是因为它支持决策过程。换句话说，它取代了旧的做事方式，即依靠直觉和直觉来决定关键业务问题。

作为数据分析师，您的主要任务是将关键决策者与可操作的见解联系起来。要在这个行业取得成功，您需要扎实的知识和技能来分析数据以获取隐藏的见解。

此外，您需要您能找到的最好的工具。

Google 表格是企业主和专业人士中流行的工具之一。但是，它有一些弱点，可能会让您在数据分析过程中失望。

例如，它带有基本图表，需要额外的时间和精力来根据您的喜好进行编辑和自定义。

但是，您可以通过安装称为附加组件的第三方应用程序将 Google 表格转换为可靠的数据可视化工具。

在此博客中，您将了解到：

数据分析的前 7 大有效方法。
如何利用数据分析方法提取可操作的见解？
为保证结果而遵循的最佳数据分析过程。

在我们深入博客的核心之前，让我们定义几个与数据分析方法相关的术语。

什么是数据分析？

数据分析是与清理、识别范围和显示原始信息（通过图表、地图和图形）以得出有意义的结论相关的所有活动。

数据分析过程最佳实践

您需要扎实的分析技能才能从数据中得出有意义的答案。
确定所收集数据的统计显着性。
检查原始数据中的错误和其他异常情况，以提高洞察力的可靠性。
确保整个过程是客观的，以避免扭曲见解。
使用大量样本来提高研究结果的可靠性和准确性。

为什么数据分析对企业很重要？

数据可以说比几十年前更重要。

世界各地的企业越来越多地利用数据来了解其目标市场的需求和偏好。此外，我们正在以前所未有的速度生成数据。

例如，如果您的网站被标记，您可以轻松检查访问者的行为并优化下客区域。

通过数据分析，您可以获得与客户相关的所有方面的 360° 视图，例如：

归因渠道
人口统计
兴趣和习惯
购买行为
满意度

您从数据分析过程中获得的见解可以帮助优化有问题的领域以获得更大的成功。此外，您可以轻松地个性化您的营销信息，以与目标垂直行业产生更多共鸣。

数据分析的 7 大方法（方法论）

您可以对原始数据进行 7 种类型的数据分析以获得有意义的见解。

让我们检查一下。

1.聚类分析

聚类分析（数据分析的一种方法）需要将具有相似属性的变量分组到共同类别中。由于聚类时没有目标变量，该方法很方便，特别是在探测数据中的隐藏模式时。

您可以使用该方法在分析数据时添加视角。

2.队列分析

这是一种数据分析方法，您可以使用它来探测数据以获得可操作的见解。

群组分析使用历史数据来检查和比较用户行为的确定部分，然后可以将其与具有相似特征的其他变量分组。

您可以利用此方法深入了解消费者需求。此外，它还可以帮助您了解您的活动对特定客户群的影响。

3.回归分析

回归分析（数据分析方法之一）使用历史数据来了解当一个或多个自变量发生变化时，因变量如何受到影响。

通过了解关键变量之间的关系以及它们在过去的发展情况，您可以：

预测可能的风险和机会
做出可靠的业务决策。

4. 神经网络

神经网络构成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的基础。

更重要的是，它是一种数据驱动的分析形式，试图（以最少的干预）了解我们的大脑如何处理洞察力和预测行动。神经网络从每一次数据交易中学习，这意味着它们会进化。

五、因素分析

因子分析（也称为“降维”）是数据分析的一种方法，您可以使用它来描述关键观察变量相对于称为因子的未观察变量之间的变异性。

该方法的目标是发现独立的潜在变量，这是简化特定数据段的理想策略。

例如，您可以使用此方法根据颜色、形状、可用性、当前趋势、材料、舒适度、使用频率等不同变量调查客户对您的产品的评价。

6.数据挖掘

数据挖掘（数据分析的一种方法）是一个总称，用于分析数据点以获得附加值、方向和上下文。

它使用探索性统计评估来识别原始数据中的依赖关系、关系、数据模式和趋势。采用数据挖掘思维方式对于成功至关重要，尤其是在考虑分析数据时。

7.文本分析

文本分析（也称为文本挖掘）是获取大量文本数据并以更易于理解的形式排列它们的过程。

此数据分析过程可以帮助您从文本信息中提取隐藏的见解。

数据类型和示例

让我们检查一下。

i-定性数据

定性数据由文字和描述组成。尽管您可以观察数据类型，但分析它具有挑战性。

例如：要找出住院医生在公司的意义，可以将收集的数据分为：

认为有必要聘请住院医生的人。
认为没必要的人。

比较和对比是研究具有此类响应的定性数据的最合适的分析方法。

ii-定量数据

定量数据以数字形式出现。这种类型的数据可以是：

分门别类。
分组。
测量、计算或排名。

您可以使用图形、表格、地图和图表轻松可视化具有数字属性的调查问题，例如年龄、等级、成本、长度、重量、分数等。

例如：“那台笔记本电脑多少钱？” 是一个需要量化数据的问题。您可以轻松使用与标准测量参数关联的值，例如重量的磅或千克、成本的美元等。

定量数据使得各种参数的测量可控，因为它们易于数学推导。

iii-分类数据

分类数据按组显示。例如，通过描述自己的生活方式、婚姻状况、吸烟或饮酒习惯来回答调查的人属于分类数据。

您可以使用卡方检验（数据分析方法之一）来分析分类数据。

例如，分类变量包括种族、性别、年龄组和教育水平。

虽然后两个变量也可以使用数字来描述，但将它们分类为数量相对较少的组通常会提供更多信息。

什么是数据分析流程？

数据分析过程需要收集、探索和探测原始信息以获得有意义的答案。该过程包括以下内容：

数据采集

数据来源包括：

实例探究
调查
访谈
调查问卷
直接观察
专门小组。

数据清洗

并非您收集的所有数据都有用。事实上，其中很大一部分主要是由噪音构成的。这意味着您需要清理异常，例如空格、重复记录和基本错误。

数据清洗是分析前的必经步骤。

数据分析

这是您需要利用工具来节省时间和提取可靠见解的过程之一。一些流行的分析工具包括 Excel 和 Google。

数据解读

现在您已经有了结果，您需要解释它们并制定最佳行动方案。

数据可视化

数据可视化需要使用地图、图表和图形来显示对数据的洞察。在数据故事中使用易于理解的可视化设计。您可以点击以下链接查看可视化库。

数据分析对企业很重要的原因

营销

无论您是经营线上还是线下业务，数据分析都可以帮助您制定稳固可靠的营销策略。

从本质上讲，您可以针对合适的受众群体提供符合他们需求的产品。大多数公司使用数据分析的方式来优化他们的营销活动。

创新

通过可靠的数据分析流程，您可以轻松地重新设计您的产品或服务以满足目标市场的需求。此外，它可以使您的报价对市场更具吸引力。

创新是由从原始数据中提取的见解驱动的。

是的，你没有看错。

扩张

数据分析对于那些目标是跨越国际边界扩展业务的企业来说极其重要。您需要来自新市场的数据来制定可靠的营销进入策略。

例如，如果你想冒险进入国外市场，你可以提供样品并收集客户的意见和情绪。

此外，您还可以利用收集到的数据来了解人口统计、兴趣和购买行为。

每个客户的成本

数据分析可以让您可靠地了解您为吸引每位客户花费了多少钱。此外，您还可以了解有关营销工作的投资回报 (ROI) 的更多信息。

例如，如果您的企业花费 100 美元并吸引了 40 位客户，则意味着您要为每位客户支付 2.50 美元。每个客户的利润必须超过 2.50 美元。

如果您花费 100 美元来吸引 200 位客户，那么您将开展一个非常有利可图的活动。这是因为您只需支付一半即可获得更多回报。

除非您知道获得客户的成本，否则规划广告或促销活动非常具有挑战性。

如何分析数据以做出更好的业务决策？

让我们看看分析数据以获得有意义的结论的易于遵循的步骤。

第 1 步：定义您的目标

在开始进行数据分析之前，请确保您已经明确定义了目标。

你想从数据中获得什么？
你试图解决或理解什么问题或情况？

上述问题可以帮助您确定需要收集的数据类型（以及您将使用的数据分析方式）。围绕特定问题和可能的解决方案设计您的问题。

目标：改善客户服务

问题

为什么客户对我们的支持团队不满意？
我们如何改善客户服务？

第 2 步：决定如何衡量目标

一旦你定义了你的目标，决定如何衡量它们。

例如，如果您想衡量绩效，请深入研究呼叫中心数据以确定每个座席响应客户的平均时间。

然后，衡量每个代理相对于总体平均值的表现（使用我们前面提到的数据分析方法之一）。

第 3 步：收集您的数据

现在您知道了您的目标以及如何衡量它们，开始收集正确的数据类型。

虽然建议同时收集定量和定性数据类型，但请重点关注与您要回答的问题相关的数据。

定量数据：这种数据类型可以量化和测量。
定性数据：这是之前需要组织的非结构化数据，例如文本、语音、图像、视频。

第 4 步：分析数据

Excel 和 Google Sheets 是全球流行的数据可视化工具，尤其是在处理数字方面。这些工具允许您插入定量数据并生成可视化设计，例如图表和图形。

但是，这些工具有一些弱点，可能会减慢您的数据分析过程（您将在接下来的部分中了解到这一点）。

第 5 步：可视化和解释结果

洞察力的可视化和解释可以说是数据分析中最重要的过程之一。

使用图表和图形展示洞察力是让数据故事吸引目标受众（或读者）的明智方式。此外，它将数据转换为在决策过程中可以轻松使用的形式。

Google 表格是大多数专业人士和企业最常用的数据可视化工具之一。许多人都熟悉这个电子表格应用程序。

如果您的目标是创建富有洞察力、易于阅读和易于理解的图表，那么您必须超越 Google 表格。

我们建议安装第三方应用程序（附加组件）以访问富有洞察力和吸引力的可视化设计。

Google Workspace Marketplace中有数以千计的专门用于数据可视化的插件。为了节省您的时间，我们测试了大量附加组件以找到最适合日常需求的附加组件。

ChartExpo 因其以下对消费者友好的属性而脱颖而出：

使用方便
四通八达的交通网络
可用的直观和高级图表的数量
负担能力

如果您的目标是创建一个精简的可视化仪表板并提取对数据中两个不同变量的洞察，那么您的首选图表应该是 ChartExpo。

分析数据的最佳工具是 ChartExpo

ChartExpo 是一款值得信赖的工具，全球有超过 20,000 名专业人士使用它来执行数据分析过程。

此外，它作为一个附加组件提供，您可以轻松地将其安装在 Google 表格中，以充分利用您的数据。此外，它还拥有 50 多种现成且清晰的数据可视化设计，以确保您永远不会为可视化数据而苦恼。

在接下来的部分中，您将了解如何利用 ChartExpo（以及数据分析方法）来提取可操作且可靠的见解。

你不想错过这个。

使用 ChartExpo 的示例

在这个例子中，我们将使用 ChartExpo 的雷达图来深入了解下面的表格数据。

产品	月	订单
唇彩	一月	487
粉末	一月	327
眉笔	一月	286
唇彩	二月	160
粉末	二月	427
眉笔	二月	479
唇彩	行进	357
粉末	行进	466
眉笔	行进	213
唇彩	四月	1385
粉末	四月	419
眉笔	四月	1001
唇彩	可能	1407
粉末	可能	499
眉笔	可能	211
唇彩	六月	881
粉末	六月	306
眉笔	六月	219
唇彩	七月	544
粉末	七月	434
眉笔	七月	458
唇彩	八月	365
粉末	八月	1096
眉笔	八月	228
唇彩	九月	1088
粉末	九月	228
眉笔	九月	369
唇彩	十月	858
粉末	十月	570
眉笔	十月	379
唇彩	十一月	448
粉末	十一月	393
眉笔	十一月	404
唇彩	十二月	981
粉末	十二月	396
眉笔	十二月	695

如果您还没有在 Google 表格中安装 ChartExpo，您现在可以点击这里安装。
安装后，您可以在扩展菜单下找到它。
单击菜单，然后找到ChartExpo-Best Data Visualization Tool下拉菜单，然后单击打开。

您可以将上面的数据表复制粘贴到 Google 表格中，然后在右侧部分找到您的可视化效果，如图所示。

现在您将看到另一个窗口，您必须在其中提供不同的参数。

选择保存数据的工作表，然后选择“指标”选项。填写数字（在我们的场景中，我们将填写订单）
选择Dimensions 按钮并填写维度数据（在我们的示例中，我们将使用months 和 products）
单击创建图表完成简单过程
如果您按照说明（上面）进行操作，您可以稍后更改属性以获得最终外观，如下所示。

见解

在 10 月和 9 月期间，唇彩是最畅销的产品。
6 月份最畅销的产品是粉剂。
七月、十二月、一月、三月和七月的销售数据是所有产品中最差的。
在这三种产品中，眉笔表现最差。

常见问题：

你从数据分析中得到什么？

数据分析过程使用分析和逻辑推理从原始信息中提取见解。

换句话说，数据分析的主要目的是发现隐藏的洞察力，您可以在决策过程中使用这些洞察力或优化业务中存在问题的领域。

有哪些数据分析的例子？

零售商使用数据分析来了解客户的需求和购买习惯、预测趋势、推荐新产品并促进业务发展。
医疗保健机构可以利用数据分析的方法来调查患者的数据，以提供挽救生命的诊断和治疗方案。他们还可以利用数据来最大程度地减少资源浪费。

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