什么是数据分析?
一个完整的初学者学习您应该了解的数据分析的一切指南
2020年9月13日
9分钟阅读
数据驱动的企业做出了最佳决策，更容易实现他们的目标，克服潜在的问题，但可悲的是，并非每个企业所有者都在拥抱这个过程。
数据分析可能很难包裹你的头部，特别是当学科不仅相对较新的时候，还有它的根源在复杂的分析概念和推理中，从收集的数据中获得有价值的信息。
值得庆幸的是，我们开发了这个有用的指南，告诉您关于数据分析需要了解的一切，包括为什么以及如何将其用于您自己的业务。
数据分析:完整的初学者指南
1.数据分析是什么？
数据分析是一个过程收集、清理和组织数据目的是获得战略业务决策更好的见解。
数据分析的主要目的是获得更好的见解，并找到数据中的意义，以实现战略决策，实现主要目标，并解决组织内的复杂问题。
2.为什么数据分析在商业中很重要?
数据分析对于帮助您做出更好的业务决策和发展业务非常重要。你看，数据本身就是事实和数字，只有在对数据进行分析后，才会证明对企业有益。换句话说，数据必须经过组织、解释、结构化和提供有用的信息，以及特定的背景，以供使用．
数据分析用于商业:
预测客户趋势和行为识别故障在客户获取路径中，提高转换率，增加客户的寿命价值
开发创新的新产品和服务通过分析数据以了解欲望和需求业务的目标受众
确定营销努力的投资回报率通过检查围绕参与率，销售等数据
确定趋势和模式告知决策，推动最佳的运营性能，降低成本通过访问日志、机器和传感器数据中包含的信息
定制客户服务到受众需求提供更多个性化和构建更强的关系通过评估数据以透露有关客户的通信偏好，利益，疑虑等信息的信息
3.数据驱动业务的好处
数据分析对于全球企业非常重要，因为数据驱动的选择是在制定业务决策时真正自信的唯一方法。数据分析的主要目的是在数据中寻找重要性，以便获得所产生的知识可以用于制定知情业务决策。
# 1。改善决策
我们之前提到过这一点，但改进的决策可能是来自数据分析的最重要的优势。毕竟，重要的业务决策很少是基于直觉做出的。数据分析正在帮助企业做出更明智的决策，从而提高生产率和运营效率。这就是大数据近年来被越来越多的公司采用的原因，在短短三年内，大数据的需求就从17%增长到了59%。
#2．改进了协作和信息共享
跨部门共享重要信息、细节、统计数据或见解，可以创建更高效的组织。当每个部门实时接收数据时，他们不断地审查、分析和解释数据，以改进他们的工作，为公司做出更好的决策。根据研究，执行管理、运营和销售团队是组织中商业智能的主要驱动力。
# 3。改善客户满意度/保留
你知道那些充分利用顾客行为来做决定的公司比他们的竞争对手高出高达85%吗?客户和社交分析被认为是大数据分析用例的第二重要部分，原因有两个:它极大地帮助企业改善这两个方面他们的客户满意度和保留率，因为他们了解最有效的方式来服务他们的目标受众。
4.数据分析工具
除了常见的Google Analytics等常见的Google分析工具之外，Google标记管理器或Google AdWords还可以使用数据分析师：
电子表格应用程序，比如微软的Excel那可以在Windows，Mac，Android和iOS上使用。该程序了解您的模式并组织您的数据以节省您的时间。此外，图表和图表可帮助您以令人信服的方式呈现您的数据，格式化，闪光线和表格，以更好地了解您的数据。
SQL控制台，如mysql.那允许您直接在SQL Server数据库中分析数据，并在联机或脱机中提供对任何设备的洞察力。它是一个可扩展的混合数据库平台，具有内置的一切，从内存性能和高级安全性到数据库内分析。
商业智能软件,如Datapine.它提供了可视化的拖放界面，以及强大的预测分析功能、交互式图表和仪表板，有助于数据集成。
统计分析工具那如rstudio.通过包含1万多个用于各种类型数据分析的包和扩展，这有助于使数据科学家的工作更容易、更有效。
数据建模工具那例如Erwin数据建模器它用于“查找，可视化，设计，部署和标准化高质量企业数据资产”。
数据可视化工具那如高级园林数据分析师可能用于将交互式图表添加到Web和移动项目中。
5.数据分析方法的类型
有五种主要类型的数据分析方法，以及我们下面的各种类型。通过使用这些类型的分析到他们独特的优势，可以考虑数据，了解，并用于为今天业务面临的许多最大挑战创造解决方案。
# 1。统计分析告诉你什么发生在过去。它是对历史数据的解释，以更好地理解和描述在一段时间内业务中发生的更改。然后使用这一系列历史数据来绘制比较。常见的例子包括每份收益月份的月份销售增长或每份订户的总收入。
#2．诊断分析帮助你理解为什么过去发生的事情。这种先进分析的形式使用数据发现，数据挖掘等进程，并钻取并钻取通过以检查数据以提供对某种情况的更深入分析，导致它发生的事情。
# 3。预测分析预测最有可能发生的事情未来．预测分析采用历史数据，并将其输入到机器学习模型中，以考虑到关键趋势和模式等因素。然后将模型应用于当前数据，以预见到接下来会发生什么。
＃4。规定性分析通过推荐操作来实现预测性分析，您可以采取以影响前一步中发现的那些结果。因此，您不仅要了解未来可能会发生的事情，但审查数据还提出了各种行动方案，并概述了每个潜在影响的课程。规定的分析是一种昂贵的投资，因此投资者需要确信分析将恢复大量福利。
＃5。数据挖掘．并不是所有的数据都是数学的，有些可能是来自社交媒体网站、博客评论、呼叫中心脚本和其他书面来源的文本信息。文本分析用于识别数据中的概念、模式、主题、关键字和其他属性。公司可能会使用这种方法来评估竞争对手的表现，例如，基于客户在网上对他们的评价。
查找雇用的数据挖掘专家
6.数据分析应用和示例
虽然每种类型的数据分析方法都有很大不同，但很难理解您的特定业务应该利用的类型。
为了帮助你确定这一点，我们列出了一些重要的问题，你可以问问自己:
我们公司的数据分析目前处于什么状态?
我需要深入研究这些数据吗?
要找到问题的答案，我是否需要探望过去或未来？
在前一节中，我们解释了主要的五种数据分析类型，现在让我们进一步研究一些常见的应用程序和示例。
# 1。使用统计分析：
一家连锁酒店可以根据过去一年中的VIP套件的使用确定酒店的新VIP套房需求水平
保险公司可以看到哪些服务是在给定季节最受欢迎的服务
在线零售商可以从他们之前的批次新的到达中找到最不受欢迎的产品
#2．使用诊断分析：
连锁酒店会比较不同地区或一个地区的酒店对VIP套房的需求
保险公司将在目标区域中最大限度地使用牙科治疗的洞察力
在线零售商店可能会决定哪些地区从新到货的商品中订购更多
# 3。使用预测分析：
酒店可以预测一项新的有前途的客户服务将在特定地区带来多少收入
保险公司可能会预测，一旦客户进入一个特定的年龄层，他们的健康相关支出将会上升或下降
零售商可以在客户和其他指标上使用深入数据，以预测对新商店类型的反应
＃4。使用规定分析：
流量应用程序可以通过考虑每条路线的距离，帮助您选择最佳路线，您可以在每条路上旅行的速度以及当前的交通状况
大学可以在没有学生发生冲突的时间表的情况下制作考试时间表
7.数据分析师做了什么？
让我们来看看数据分析师的角色，以及他们的工作需要。
数据分析师使用科学方法，流程，算法和系统从数据中提取知识和见解。然后使用此数据来确定如何利用其组织的洞察。
数据分析师的主要角色是讲故事．它们在业务决策者和他们的数据资产之间起到联络，以简单的方式向他们解释他们所收集的数据是什么，他们如何使用它来告知他们的策略。
尽管有责任决策者，数据分析师几乎与几乎每个业务部门都与营销部门或C-Suite合作。他们是支持支持数据洞察力并制定影响公司战略和战术决策的建议。
必须具备的8项数据分析师技能
与所有职位一样，数据分析师也需要一套独特的技能才能胜任该职位。这些技能包括:
数学和统计技能
计算机科学与编码技巧
分析技巧
建立关键绩效指标（KPI）
数据可视化
批判性思维
利用商业智能工具
演示技巧
数据分析师的一般职责是什么?
生产报告旨在为新趋势提供管理层，并突出公司需要改进的领域
要查看数据中的重要模式以进行有意义的建议
与组织中的高级管理人员沟通，以了解他们希望与特定项目或做法实现的目标
简化数据收集过程，并收集数据本身。
劝说内部和外部利益相关者关于新流程，策略，技术或项目的好处
8.数据分析趋势在2020年及以后观看
最近的一些业务数据分析技术的趋势包括：
# 1。大数据：在过去，数据只能从电子表格和数据库中收集。如今，数据以各种各样的形式出现，如电子邮件、照片、视频、音频、社交媒体帖子等，并以不断增长的速度增长。被称为大数据，这种扩展既是一个优势和缺点，因为更多的数据意味着更多的潜在洞察力，但纯粹的卷可以是压倒性的。
#2．深度学习：深度学习是一种机器学习和人工智能这模仿人类获得某些类型的知识的方式。它允许机器通过经验学习并获得没有人类参与的技能。由于深度学习算法需要大量的数据来学习，大数据的增加是近年来深度学习能力已经发展的一个原因。
# 3。神经网络:与深度学习密切关注的是神经网络，这些网络系统是模糊的启发由生物神经网络存在于人类大脑中。这一系列算法通过模仿人类大脑运作方式的过程，努力识别一组数据中的潜在关系。
＃4。事情互联网：这是指全球数十亿个设备连接到互联网上，所有人都将实时数据提供给全球的组织，并允许亲密地进入全球消费者的生命。虽然它允许我们比以往任何时候都可以访问和利用更多数据，但它可能对隐私产生负面影响。
＃5。微细分：随着数据变得更大的，将其分离成较小和较小的切片的能力作为微分割．这为企业提供了许多好处，包括能够准确定义其目标客户，并创建导致它们直接导致所需行动的漏斗。
结论
正如你在本指南中学到的，数据分析不仅仅是一种发展趋势;这是任何成功公司的必要组成部分。虽然许多企业主最初可能发现很难理解数据分析是什么，以及它如何使他们的组织受益，但现在很清楚，这种方法是多么重要。
数据分析不仅允许收集，分析和报告有用的信息，以帮助企业会更好地了解其表现，但审查此数据还有助于公司做出战略决策，实现主要目标，并解决复杂问题。
数据分析并不是每个人都能在一夜之间掌握的东西，这就是为什么寻求数据分析师的服务对任何想要将公司推向新的成功高度的人来说都是至关重要的。
