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數(shù)據(jù)分析怎么分析(數(shù)據(jù)分析表怎么做)
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本文目錄:
一、如何有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析方法。設(shè)定目標(biāo),數(shù)據(jù)分析啟動前,要先設(shè)定明確、可拆解的目標(biāo),需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo),才能保證分析過程中遭遇到大量的新數(shù)據(jù)而最終偏離了目標(biāo)。
1、數(shù)據(jù)挖掘。
2、數(shù)據(jù)處理,挖掘數(shù)據(jù)的過程中,很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù),并不是每個數(shù)據(jù)都對當(dāng)前分析目標(biāo)有用,那就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理。
3、數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)處理過后,就可以開始數(shù)據(jù)分析了。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上,不要為了分析而分析。
4、數(shù)據(jù)總結(jié),數(shù)據(jù)分析的總結(jié),要結(jié)論先行,逐層分解,最后提供論據(jù)論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字,圖文結(jié)合讓數(shù)據(jù)結(jié)論的呈現(xiàn)更為生動形象。除了結(jié)論呈現(xiàn)外,還可以呈現(xiàn)觀點(diǎn)、建議、措施等。
二、如何做數(shù)據(jù)分析
做數(shù)據(jù)分析:明確需求主要是與他人溝通與需求相關(guān)的一切內(nèi)容,并清晰準(zhǔn)確地理解和表達(dá)相關(guān)內(nèi)容。
在需求溝通中,通過掌握需求的核心內(nèi)容,可以減少反復(fù)溝通。需求的核心內(nèi)容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外,在溝通的過程中,可以適當(dāng)提出自己的想法,讓需求更加清晰立體。
數(shù)據(jù)分析
是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將它們加以匯總和理解并消化,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。
數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立,但直到計算機(jī)的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能,并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。
三、如何做數(shù)據(jù)分析
做數(shù)據(jù)分析,需要從數(shù)據(jù)和分析兩個方向共同入手:
1、數(shù)據(jù)培養(yǎng)
數(shù)據(jù)培養(yǎng)是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)建設(shè),不是什么數(shù)據(jù)都可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的,企業(yè)在注重數(shù)據(jù)量的積累的同時,還要注重數(shù)據(jù)積累的質(zhì)量,將數(shù)據(jù)培養(yǎng)的意識和任務(wù)要求相結(jié)合,自上而下推行數(shù)據(jù)培養(yǎng)的機(jī)制。
舉個例子,很多企業(yè)意識到了信息化、數(shù)字化建設(shè)的重要性,將部署商業(yè)智能BI進(jìn)行信息化建設(shè)提上了日程。但在商業(yè)智能BI項目規(guī)劃時,很容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)根本沒有部署商業(yè)智能BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可視化的條件,原因就是數(shù)據(jù)缺漏、錯誤頻出,相關(guān)的業(yè)務(wù)部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫也沒有建設(shè),缺少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),這就是沒有把數(shù)據(jù)培養(yǎng)做起來的后果。
想要培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù),必須提前做好數(shù)據(jù)培養(yǎng)規(guī)劃,動員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)的管理機(jī)制。這不是什么短期內(nèi)就能完成的工作,而是需要員工在日常業(yè)務(wù)活動中,按照統(tǒng)一的流程、規(guī)范來生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù),長期堅持下來,在業(yè)務(wù)活動中沉淀數(shù)據(jù),按照規(guī)范化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化逐步填補(bǔ)企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。
當(dāng)然,讓員工執(zhí)行數(shù)據(jù)培養(yǎng)任務(wù)不能只靠規(guī)定來強(qiáng)制執(zhí)行,要建立完善的獎懲制度,將數(shù)據(jù)作為日常的考核指標(biāo)。同時,企業(yè)還應(yīng)該部署業(yè)務(wù)信息系統(tǒng),讓企業(yè)的財務(wù)、銷售、生產(chǎn)、運(yùn)營等不同部門員工有數(shù)據(jù)培養(yǎng)的工具,在完成業(yè)務(wù)活動后自動傳輸數(shù)據(jù),將日常業(yè)務(wù)過程、流程中的數(shù)據(jù)沉淀到系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中。
2、分析方法
分析方法是有效利用數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要手段。如果沒有數(shù)據(jù)分析方面的人才和熟練的分析方法運(yùn)用,即使有再好的數(shù)據(jù),也無法轉(zhuǎn)化為富有價值的信息。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前,數(shù)據(jù)分析人員必須熟練掌握主流的分析方法,比如對比分析、象限分析、趨勢分析、描述性分析、預(yù)測分析等。
舉個簡單的例子,人類天生就對數(shù)字的大小有很強(qiáng)的敏感性,拿一組沒有任何標(biāo)識的數(shù)據(jù)展示,人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異,如果這些數(shù)據(jù)之間相互有關(guān)聯(lián),那這就是有效的對比分析。
一般用到對比分析,通常是在選定的時間區(qū)域內(nèi),對比業(yè)務(wù)在不同情況下的差異,分析出業(yè)務(wù)是進(jìn)行了增長還是發(fā)生了縮減的情況。
例如,上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少,這時候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會減少,可以考慮調(diào)取今年3月和去年3月的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量,看看是不是生產(chǎn)環(huán)比下降,導(dǎo)致銷量較少。同理,還可以把供應(yīng)鏈、經(jīng)銷商、人流量等等都拿進(jìn)行對比分析,確認(rèn)到底是什么影響了銷量。
總之,對比分析的優(yōu)勢就是能夠很清晰地分析不同數(shù)值之間的差異,從而得到這些差異背后形成的原因。
派可數(shù)據(jù) 商業(yè)智能BI可視化分析平臺
四、如何開展數(shù)據(jù)分析
1、數(shù)據(jù)分析啟動前,要先設(shè)定明確、可拆解的目標(biāo),需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)。
2、數(shù)據(jù)挖掘,善用工具可以帶來大量的數(shù)據(jù)積累。
3、運(yùn)營者需要對數(shù)據(jù)保持高度敏感,在中小企業(yè)還沒有技術(shù)能力去做數(shù)據(jù)監(jiān)控的時候,要通過報表、明細(xì)去洞察數(shù)據(jù)的異常。
4、數(shù)據(jù)處理。挖掘數(shù)據(jù)的過程中,很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù),并不是每個數(shù)據(jù)都對當(dāng)前分析目標(biāo)有用,那就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理。
5、數(shù)據(jù)處理過后,就可以開始數(shù)據(jù)分析了。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上,不要為了分析而分析。
以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析怎么分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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