數據分析的必要

經過計算和分析的決策使我們的生活和工作都受益匪淺。如果您覺得自己的業務停滯不前，則必須回顧自己的錯誤，從錯誤中學習(分析)，并計劃更好地避免這些錯誤。即使您的業務蒸蒸日上，您也必須確保其進一步發展。為此，您要做的就是分析您的業務數據和業務功能。

數據分析技術與方法

數據分析技術因企業而異。但是，這里是基本的分析技術：

文本分析–也稱為數據挖掘，文本分析是使用數據挖掘工具在大型數據集中發現模式的一種方法。此過程將原始數據轉換為業務信息，然后將其傳達給組織的關鍵決策者，例如董事會和利益相關者。通過市場上存在的商業智能工具，此方法提供了一種提取數據并對其進行檢查以解釋數據的方法。

統計分析–統計分析回答了“發生了什么?”這一問題。使用儀表板上的過去數據。這種數據分析技術包括收集，分析，解釋，呈現和建模數據集或數據樣本。在這種方法中，有兩類：

描述性分析，用于分析完整數據或數值數據樣本，以顯示連續數據的均值和偏差以及類別數據的百分比和頻率。

推論分析，它從完整的數據中分析一個樣本，以通過遍歷不同的樣本從同一數據集中得出不同的結論。

診斷分析–回答“為什么會發生?”這一問題。通過統計分析的結果找到原因。當業務功能出現新問題時，此方法可用于確定數據的行為模式。

預測分析–這種分析方法回答了“可能發生什么?”的問題。通過基于當前和過去的數據對未來結果進行預測。有了詳細的信息，預測將更加準確。

規范分析–該技術結合了所有先前分析的見解，以檢查哪種操作最適合特定情況。大多數數據驅動型公司都使用這種技術，因為預測性和描述性分析并不能提高數據性能。

流程細分

數據分析包括以下步驟：

必需的數據收集–要收集必需的數據，重要的是確定其原因或目的。知道目的之后，下一步就是選擇正確的方法。您將必須決定要分析的內容，應進行多少測量以及在何處使用這些見解。

數據收集量–收集所需的數據后，您將知道要測量的數據量。因此，因此，您必須隔離并收集數據以進行分析。由于數據將通過不同的來源進行收集，因此最好對其進行管理。

數據清理–并非所有已收集的數據都可用于此目的。因此，應將其清除以除去所有重復的記錄，空格和錯誤。分析的結果將取決于數據的清潔程度。

數據分析–收集，清理和處理數據后，您可以對其進行操作以提取所需的信息。在此階段，您可以使用數據分析工具，以幫助您更好地了解數據集。

數據解釋–分析完成后，該是解釋結果以找出最佳結果的時候了。可以以表格或圖表的形式傳達此解釋。

數據可視化–所述結果需要以圖形方式傳達給組織的員工。只有當每個人都朝著共同目標努力時，公司才能實現其業務目標。

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