5如何分析数据的战略步骤

尽管如此，数据收集不会产生任何有意义和可操作的结果，而无需充分分析它。您只会以无线的方式结束数字和数字。

然而，分析数据没有经验法则。数据分析基于您的需求和您希望获取的数据形式。这些因素将决定你将采取的方法。你就越需要理解数据的形式和最好的结果。

什么是数据分析?

数据分析是微调，转换和建模数据的过程，以产生通知声音业务决策的有意义和可操作的洞察力。数据分析旨在从数据中提取重要信息并实施利用数据分析的数据的决策。

任何时候，当你需要选择你的生活时，你都有一种冲动，在得出结论之前要检查已经发生了什么或将要发生什么。

这个行为仅仅是对过去和未来的分析。例如，你可以回忆起怀旧或对过去的回忆或对未来的梦想。这就是简单的数据分析。如果你想要看到增长，你也需要做同样的事情。

狗万10万提款

如果您没有看到增长，您需要做的就是通过首先承认他们来吸取您的错误。您需要优先考虑您的业务数据和流程的数据分析。

有哪些不同类型的数据分析?

基于技术和业务，我们具有不同形式的数据分析。

它们是:

• 文本分析
• 统计分析
• 诊断分析
• 预测分析
• 规范的分析

文本分析

文本分析的另一个名称称为数据挖掘。部署此方法以利用数据挖掘工具和数据库发现大数据集中的任何模式。文本分析可以利用将原始数据更改为业务数据。

您可以在市场上找到几种可用的商业智能工具，它们可以用于做出明智的决策。最重要的是，它提供了一种在解释之前生成和检查数据并发现模式的方法。

统计分析

统计分析要求:发生了什么’的方法是依赖仪表板表格中先前的数据。这种形式的统计分析包括数据收集、分析、解释，演示和数据建模．它分析数据样本或一组数据。统计分析有两种形式——描述分析和推理分析。

描述性分析

这分析了总结数值数据集或完整数据的样本。它描绘了串行数据的均值和偏差，而在其显示分类数据的百分比和频率。

推理分析

在这种形式的数据分析中，您可以通过挑选各种样本来剔除来自相同数据集的几个结论。

诊断分析

诊断分析旨在回答，'它为什么发生了？从统计分析的见解中发现原因。诊断分析对于识别数据的行为模式至关重要。如果您的业务操作中出现了新问题，那么您可以深入此分析以发现该问题的相关模式。这样，你就可以对新发行的股票使用相同的处方。

预测分析

这种分析问'什么可能发生“通过依赖以前的数据。一个很好的例子是上个月，我们花了500美元在Facebook上生成1000个喜欢。如果我们的广告花费增加到1000美元，我们可以得出结论，本月我们应该生成2000年的喜欢。但是，它不如那么容易;还需要考虑其他事件，例如对Facebook广告或其他因素的更改或更新。

因此，我们可以断言预测分析是基于以前或现在的数据预测未来的结果。预测的准确性取决于你获取的信息的详细程度和你对信息的研究程度。

规范的分析

这种分析形式利用所有数据的洞察来决定行动计划或解决问题。许多数据驱动企业使用规范性分析，因为描述性和预测性是不够的。如果您有多于分析以提高数据性能，它将有所帮助。规定的分析使用当前问题和事件来分析数据并决定。

狗万10万提款

数据可视化

分析了您的数据，表示代表的数据是非常重要的图中的数据、图表和其他视觉格式。这就是数据可视化的用武之地。它使用图像揭示了分析数据之间的关系。使用数据可视化，您可以很容易地看到趋势和模式。

那么，如何磨练数据分析技能，提高决策能力呢?

您可以在数据分析承诺中执行的五个步骤

1.从正确的问题开始

在数据分析中，需要开始以可衡量的问题，清晰，以及简洁的方式开始。根据这些问题定制，以便将可能对特定问题或机会的解决方案进行撤销或减少。

例如，PPC代理机构正在经历成本上升，它发现很难投标具有竞争性的合同提案。解决这个问题的一个可能的问题是:该机构能否在不影响质量的情况下缩减规模?

2.建立明确的测量优先级

您可以将此步骤分成两个子类别

一个。总结你要测量的东西

B。决定通过测量它的策略。

让我们来看看这两个分类

关于你打算测量的内容

通过这些PPC代理商的类比，您可能需要检查回答突出问题所需的数据类型。在这种情况下，您需要了解与您合作的员工和自由职业者的数量。他们的成本以及他们在业务运营中花费的持续时间百分比。

单独这个问题将产生几个子问题，例如

我们最大化我们的劳动力吗？

如果没有，我们可以利用什么敏捷和流程改进。

最后，当您准备好度量时，确保您将团队可能存在的任何合理的反对意见考虑在内。例如，如果代理机构减少员工，公司将如何应对需求的增加?

决定通过测量它的策略

对如何在数据收集阶段之前衡量数据来思考是非常重要的。这是因为您的衡量程序可以增强或危及稍后的分析 - 一些突出问题。

什么是时间范围 - 年度或季度费用？

什么是测量单位 - 美元或欧元？

应该包含哪些参数?年薪还是年薪，加上员工福利的成本?

狗万10万提款

3.源数据

已经确定了这个问题并建立了测量优先级，您需要记住这些重要点：

在获取数据之前，请确定从现有数据库中获取的数据。

• 首先是这个数据的来源。
• 决定提前存储和标记框架的文件，以使所有成员都携带致死联合协作。这样，您可以节省时间并防止双重采购。
• 如果您需要采访或观察，请事先设计面试模板以保证一致性和节省时间。
• 组织您带来的数据以及来自源日期的数据，并在您的进度时包含任何源笔记。此操作将根据您的进展验证您的发现。

4.分析数据

在第一步中获取了解决问题的正确数据之后，下一阶段是深入进行数据分析。

首先通过几种方式转换数据，比如在图表上绘制数据，检查相关性，或者在Excel中创建一个数据透视表。

什么是数据透视表?

通过这个表，您可以对不同变量的数据进行排序和过滤，以计算数据的平均值、最小值、最大值和标准偏差。

数据分析软件和工具在此阶段非常重要。您可以尝试Stata，Visio，Minitab或Microsoft Excel。

5.解释结果

一旦您分析了您的数据，请继续前进，并解释结果。在解释您的分析时，请记住您无法证明假设的有效性。相反，您只能接受它。这意味着无论您提供多少资源数据，您的结果都可以受到不可预见的情况受到干扰。

所以你需要在你继续问自己：

• 此数据是否为第一个问题提供了解决方案？如何？
• 数据是否赋予您对任何反对的保护？如何？
• 这些发现是否有局限性或需要考虑的观点?

如果解释持有所有这些问题和因素，您可能达到了富有成效的结论。唯一的阶段是利用数据分析过程结果在您的业务中做出明智的决策。

结论

通过采用这5个数据分析步骤，您将为您的业务或机构做出更好和知情的决策。您的选择将由您仔细地提供和分析的数据备份。

随着时间的推移，你会获得速度和准确性。这意味着你将做出更好的决策来有效地经营你的企业。