数据分析-类型的解剖、技术逐步指南和专家提示

你滚你的眼睛当你看到你的任务分配给“分析数据”或“创建报告”?

研究表明分析数据对大多数人不自然。

创造惊人的营销活动?太棒了!

但当谈到分析是否活动是成功的,这是大多数公司不足的地方。

我们想要帮助解决这个问题尤其因为数据驱动的公司三倍报告重大改进决策。

那么,如何克服恐惧(或斗争)分析数据?

在本指南中,我们将分享我们的调查的结果,帮助我们了解如何掌握困难的数据分析,以及一些专业技巧从30 +专家在这个问题上。

• 数据分析是什么?
• 为什么它是重要的分析你的数据?
• 数据分析类型
• 企业如何分析和报告数据
• 如何分析数据在6的步骤
• 选择你所需要的工具进行数据分析
• 有效地分析数据的最佳实践
• 与Databox简化数据分析beplay体育appios

数据分析是什么?

数据分析是指的过程中收集、清洗、定义、发现有价值的和可行的见解和处理原始数据,这将使您(和您的团队)作出更明智的决定,支持的事实,而不是假设。

收集数据本身并不多,除非你花时间去挖掘和解释。

通过分析数据一致,可以大大提高您的业务的性能,但它是必要的,公司所有部门参与。

而“数据分析”一词可能会让的脊背发凉对大多数人来说,这种技能是可以习得的,即使你不是一个自然数的人。

说到数字,数据分析的一个很好的例子可以在受欢迎的电视节目“Numb3rs”

查理epp演出,一个数学天才,帮助FBI解决情况下,通过数据分析技术预测建模和模式识别。这是一个很好的例子,在现实情况下如何使用数据分析来理解复杂的数据和发现隐藏的模式和连接。

为什么它是重要的分析你的数据?

数据分析是业务成功的关键在短期和长期的。

在更深的层面上,分析您的数据更容易让你确定你的营销和销售努力的ROI,理解客户的行为模式和市场趋势,数据驱动的决策等等。

这里有一些顶级的原因你应该分析数据:

• 改善客户体验:分析你的数据可以帮助你更好地理解你的客户(行为和行动),他们的需求,以及如何提供更好、更个性化的客户支持。
• 更好的决策:数据分析有助于提高你的信心作为企业主,并采取有效,数据驱动的决策。您能够通过分析数据的快照您的业务的所有方面,包括什么是工作,什么不是,风险,潜在的改进机会,等等。
• 理解客户的行为:熬夜速度与一切属于你的客户数据分析。容易学习和预测客户的行为数据,跟进迅速采取行动或在必要时进行更改。
• 帮助与竞争对手分析:数据分析很容易进行竞争对手分析。它为你提供了所有你需要知道的关于你的竞争对手的信息,包括洞察他们的长处,弱点,销售策略和营销策略。

相关的:数据的见解:最佳实践从数据中提取的见解

数据分析类型

正确理解数据分析是如何工作的,您首先需要了解其不同类型和他们所包含。

这里有五个主要数据分析类型,大多数公司专注于:

• 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(又名数据挖掘)是指的过程将大型的原始数据集转换成可操作的业务数据。它本质上是重新排列文本数据易于管理和筛选。

当运用得当,这种类型的分析可以提取相关的见解,以满足您的特定行业和使用它们来开发未来的策略。

如今,大多数公司使用现代工具来执行文本分析和简化整个过程。

这些工具甚至可以被用于情绪分析——一个先进的分析过程,可以让你理解一个文本背后的特定情感(积极、消极或中性的),然后根据分数与组织相关的几个因素。

例如,您可以使用该工具通过你公司的社交媒体评论一个Instagram发布,介绍你的新产品。

它会显示你在总体情绪通过分析关键词如“伟大”和“awesome”积极的情绪或“失望”和“沮丧”的负面情绪。

在大多数情况下,文本分析是用于数据从产品评论、文章、调查、社会媒体信息,和任何其他基于源。

统计分析

统计分析依赖于统计技术检查和总结数据,得出结论,做出预测。

这种类型的分析帮助企业做出更好的和更明智的决策,因为他们会有一个更好的理解关键业务指标和先前的趋势。

例如,业务可能使用统计分析了解客户行为和哪些产品最受欢迎,为什么,或预测未来的销售和对其产品的需求。

一个流行的统计分析的例子可以发现在布拉德·皮特的电影《点球成金”。

布拉德•Beane饰演比利职业棒球队的总经理预算有限,使用统计分析建立一个成功的团队,专注于低估忽视了其他球队的球员。

例如,他寻找球员上垒率高,测量频率的玩家基础上通过任何方式(通常低估了其他球队)。

诊断分析

诊断分析是最常用的技术之一,在现代商业中,这是用来确定数据异常和告诉你为什么发生了一件事的方式。

在诊断分析,来自各种数据源的数据收集,分析,解释为识别问题或问题的根本原因在业务。

诊断分析的目标是提供洞察因素导致在业务问题或挑战,因此可以采取适当的行动来解决这些问题。

然而,除了解决问题之外,您还可以使用诊断分析看到开车的积极成果和应用这些策略和其他策略。

假设一个零售商店看到销量的下降。经理希望看到发生了什么,所以他进行诊断分析。

他收集的数据在各种因素可能导致下降,如商店的位置、产品价格、类型的产品,当地竞争,等等。

经理与诊断分析,识别关键的模式和趋势,展示销售和这些不同因素之间的关系。

最后,他发现销售下降是由于商店的位置。例如,商店可能会被大量的竞争者或不方便给客户。

无论哪种方式,经理现在知道这问题他必须找到一个解决方案(例如,他将存储到一个新的位置)。

预测分析

预测分析技术用于看到最有可能发生在未来,基于历史数据从先前的趋势和模式。

它可以应用于广泛的业务场景,从预测客户行为和预测市场趋势来识别潜在的风险和机遇。

也有很多不同的方法在预测分析,如回归分析、决策树和神经网络。

为了更好地解释预测分析,我们将使用另一部电影的例子。

2049年的科幻电影《银翼杀手”,瑞恩·高斯林K,特别警察部队的一员,猎杀流氓机器人。

这些机器人K的一个主要优势是,他过去使用预测分析来分析机器人的行为(基本上)历史数据和预测接下来他们最有可能做什么。

根据这些信息,K是能够识别潜在威胁并采取预防性行动迅速。

规范的分析

规范的分析是一种数据分析用来确定最佳的行动方针采取在一个给定的情况下。

它使用数据和先进的算法来识别行为将产生最大的影响在一个业务的表现和帮助它实现其目标。

例如,一个零售商可以使用规范的分析来决定最好的方法来分配在不同的商店库存。

通过分析客户的需求,存储位置,和类似的数据,零售商可以确定哪些行为将改善库存管理和销售最大化。

这仅仅是一个例子;这种技术可以应用于广泛的其他业务场景,如提高供应链效率,增强客户体验,等等。

相关的:6关键差异数据分析和报告

企业如何分析和报告数据

想知道其他公司的数据分析过程的样子吗?

我们也是,这就是为什么我们专注于当进行的一个方面2023年业务报告的状态314名受访者。

我们想检查的第一件事是谁主要负责创建数据分析报告在公司。

事实证明人们负责报告大多是经理(只有12%的受访企业表示他们有分析师报告),所以我们可以得出结论,至少经理数据足够熟练阅读和分析数据。

这也是另一个所示研究数据读写(65人),受访者表示,管理是最data-proficient部门在大多数公司。

虽然管理似乎是最相关的数据分析和报告,公司估计数据读写能力在他们的组织高度。

受访者表示,53%的员工数据文学足以让报告和分析数据。

但Nevena Rudan,重要的数据分析师在Databox,提醒我们,“能够阅读和理解数据不一样能够把数据放到上下beplay体育appios文和可行的见解来自它。”

“公司一度着迷于数字,而忘了包括常识和实践他们的观察能力。

最后,我们问受访者是否依赖任何外部顾问或外包数据报告。

我们发现大多数企业依靠自己的资源进行报道时的大部分业务操作。

如何分析数据在6的步骤

既然你熟悉基本面,让我们继续的一步一步的指导你可以遵循正确地分析你的数据。

1. 定义你的目标,你需要回答的问题
2. 确定如何衡量设定目标
3. 收集你的数据
4. 干净的数据
5. 分析你的数据
6. 可视化和解释结果

定义你的目标,你需要回答的问题

在你做其他任何事之前,你首先需要定义你想通过数据分析。

这是至关重要的,因为它让你在正确的轨道上的收集正确的数据,并使用适当的工具和技术。

此外,它可以帮助你避免收集不必要的数据或执行相关分析,浪费时间和资源。

此外,定义你的目标将帮助你评估的结果分析和确定你的发现是相关和有用的。

假设你是一个电子商务公司的营销经理和你想明白为什么销售在过去的几个月里一直在下降。

你可能会定义你的目标是这样的:

• 确定哪些因素导致销售额的下降
• 推荐的行为,公司可以采取提高销售

现在,基于这些目标,将引导你的数据分析的问题可能会是这个样子:

• 有什么趋势或模式在我们的销售数据在过去的几个月里伸出吗?
• 目前的趋势比较历史的怎么样?
• 有客户行为的变化吗?

一旦你有了明确的目标和重点问题,你将能够收集正确的数据,执行适当的分析和识别潜在的解决这个问题。

布兰科·Kral的选择数据还强调问一个特定问题的重要性,因为它会让你集中注意力。

“很容易迷失在分析工具,如谷歌分析,如果你打开他们没有一个具体的问题。需要挖掘和探索新的报告或报告修改,但是你想要回到分析的主要动机。”

Kral的团队把这个经验丰富的自然流量下降时采取行动:“主要的问题是什么导致了下降,我们能做些什么使交通备份?”

“数据有一些细微的差别,但是总的来说,我们发现有机交通站点范围内的影响,以及没有我们做任何重大改变网站的搜索引擎优化品质至少前几周下降。这给了我们信心下降的原因是外部状态。”

“我们研究SEO新闻和了解到6月初算法更新支持大型出版商。我们还注意到精选片段的外部因素推动第1页结果进一步下降,”Kral补充道。

相关的:7数据分析问题来改善你的商业报告过程

确定如何衡量设定目标

之后你的目标,你需要确定如何衡量他们。这包括确定合适的度量和kpi。

例如,如果你的目标是增加销售,你需要跟踪收入等指标,销售数量,或平均订单价值。

或者,如果你的目标是提高效率的客户支持,您可能需要追踪个人代理效率和检查如何与整体服务满足客户。

收集你的数据

这一步涉及到收集来自各种内部和外部数据源的数据相关的总体目标。

主要有两大类型的数据定量和定性。为达到最佳效果,你应该收集。

定量数据是可以测量数值数据,比较,统计。这包括诸如收入、销售数据、业务费用、部门绩效指标等等。

定性数据是非数值数据,描述属性或特征。与定量数据不同,它不是容易测量或计算。这包括客户反馈、竞争对手分析、市场调研、品牌声誉、员工满意度调查等。

由于定性数据本身不能被发现在电子表格,你可能要挖掘你的公司每天使用的工具。

例如,一些来源可以是公司内部的电子邮件、社交媒体评论,和客户支持的谈话。

至于外部资源,一个好主意可以查看特定行业报告,政府数据,和市场研究。

干净的数据

确保您的数据是准确的和一致的结果可以产生巨大的差异,这就是为什么重要的是你正确分析之前清洁它。

一些最常见的方法有:

• 纠正错误——这可能涉及到检查拼写错误、不一致,或缺失值,并做适当的修正。
• 使用标准化的数据格式-确保所有数据在相同的格式。例如,这可能意味着转换不同格式的数据(如日期或货币)为标准。
• 删除重复的或无关的数据:数据集应该只包括相关的和独特的数据。检查是否有重复或不相关的数据具体分析。
• 整合数据:在某些情况下,可能需要合并的数据。这需要结合来自多个数据源的数据或总结数据创建相关的汇总统计。

自然,更小的数据集是更容易处理,你甚至可以手动检查它们。只要确保你遵循相同的步骤为每个数据集。

然而,有时数据集可能较小,但它包含很多变量,比它首先使过程更加复杂。在这种情况下,最好使用专门的工具。

另一方面,更大的数据集几乎总是复杂的,需要很多时间。这就是为什么它的标准做法使用专门的软件。

虽然清洁数据通常被认为是最“乏味的”过程的一部分,这是一个必要的步骤,确保你的分析产量最为有用的观点和信息。

夏娃的Lyons-Berg数据领导人短暂说,这可能是最重要的一步,因为“数据分析是建立在基本假设你分析的数据是可信的。”

“如果你看看数据不可靠,或无关紧要的(即太小)数据,或者只是不一致的数据(即通常每天测量的指标,但由于几个为期一周的差距在随机间隔),结果不会是可靠的。”

分析你的数据

定义你的目标之后,收集数据,和清洁,你最终会为分析做好准备。

至于确切的你应该去分析它,最好的回答是这取决于。

这取决于你定义你的目标,你处理什么类型的数据,哪些资源是可用的,等等。

另一个重要的事情你必须确定是哪些数据分析技术最适合的情况(文本分析、统计分析、诊断分析、预测分析、和说明性分析)。

我们上面的所有东西所以确保你通过他们和示例再一次之后再做决定。

不管你用的技术,这里的总体目标是更好地了解你的数据,并用它来做出明智的决定。

相关的:12个成功开发一个数据分析的技巧策略

可视化和解释结果

一旦你完成分析数据,了解它的最好方式建立一个故事是可视化您的发现。

数据可视化涉及创建图形化表示的数据,如条形图、线路图、地图、热散点图和仪表板。

对于后者,您可以使用像Databox专用数据可视化软件。beplay体育appios

beplay体育appiosDatabox帮助你告诉一个令人信服的故事和你的数据,你就可以将你的发现转变为令人惊叹的视觉效果在几次点击一个按钮。

而不是登录多个工具,你可以连接你的数据源(70 +集成可用)并拖动你的所有重要发现到一个全面的仪表板。

选择你所需要的工具进行数据分析

在Excel和其他以电子工具是最受欢迎的存储和分析数据集,他们并不总是实用。

例如,如果您正在处理定性(非数值)数据像社交媒体评论和客户支持对话,组织在一个电子表格几乎是不可能的。

或者,如果你处理更大的数据集有很多复杂的变量,你就会想要更多的专门的工具在你身边,减少人为错误的可能性和自动化这个过程。

让我们通过一些最受欢迎的类型的数据分析工具:

• 电子表格
• 商业智能工具
• 预测分析工具
• 数据建模工具
• 分析工具(部门特定)

电子表格

像Excel电子表格工具是最灵活的解决方案之一,如果你处理中小型数据集。

您通常不需要精通技术操作这些工具和接口往往是非常友好的。

相关的:从头开始创建一个Excel仪表板8步骤与Databox(或3)beplay体育appios

商业智能工具

商业智能(BI)工具是专门用来帮助组织分析大数据集和识别关键趋势和模式。

他们有强大的数据处理功能,可以快速处理大量来自多个数据源的数据。

BI工具的另一个优点是,他们还提供了可视化功能,方便用户创建图表,图表,和其他可视化帮助揭示数据洞察力和模式。

相关的:7商务智能报表的例子来激励你自己的(由17个专业采购)

预测分析工具

预测分析工具使用数据挖掘,机器学习等先进的分析技术来识别模式和趋势数据集和基于这些模式生成预测。

换句话说,您可以使用这些工具来看看情况是最有可能发生在未来,它将如何影响您的组织。

数据建模工具

数据建模工具可以帮助您创建一个数据库的可视化表示形式,让它更容易理解和容易使用。

它们允许您创建图表,展示您的数据是如何组织和相关,这将节省时间,并使得构建和维护过程更加简单。

分析工具(部门特定)

部门特定分析工具被设计用来支持数据分析在特定部门或地区的一个组织。

换句话说,他们是根据特定需求的一个特定的部门,如市场营销、金融、或人力资源。

例如,一个营销分析工具可能包括功能分析客户数据,跟踪营销活动效率,并确定销售数据的趋势。

类似地,一个金融分析工具可能包括功能分析财务数据,建立预算和预测,并确定财务表现趋势。

有效地分析数据的最佳实践

没有“一刀切”的方法来分析数据,每个公司都有自己的做事的做法(可能甚至几个)。

这是因为有很多需要考虑的变量设计完美的分析策略。

然而,有一些实践是非常普遍的在所有的组织。

这些包括:

• 寻找模式和趋势
• 比较当前数据和历史趋势
• 寻找任何违背你的期望的数据
• 把来自不同数据源的数据
• 确定接下来的步骤

寻找模式和趋势

一旦你的数据过滤和你准备适当的分析工具,是时候开始起草模式。

如果你主要是处理定量数据,发现模式是相对简单的,你可以和类似的可视化图表来帮助你。

然而,它可以得到一个更复杂的定性数据像电子邮件或客户支持聊天。

在这种情况下,您可以尝试以下:

• 文本分析,我们之前说过这种技术的细节。这是一个很好的选择,当你需要提取的见解等非结构化数据的电子邮件、聊天、评论等。
• 情绪分析——这种方法依赖于自然语言处理,以确定非结构化数据代表积极或消极情绪。其中最受企业欢迎的用例是使用情绪分析来评估品牌认知。
• 主题分析-您可以使用此分析提取更大的数据集的主要议题。例如,您可以使用它来分析客户反馈或产品评论。主要目标是检查潜在的情绪在数据集。
• 断代分析——该技术用于将客户分组为相似的类别(群)基于共同特征或行为。公司利用这种分析更好地理解他们的客户基础,做出明智的决定。

实践是最重要的不做任何假设。

例如,如果你的Facebook广告越来越大量的点击和产品销售激增,这并不一定意味着两个连接。

就像你不会认为冰淇淋销量的增加之间的正相关和抢劫在同一城市意味着造成的。

这个错误通常被称为错误的因果关系,初学者数据分析师中非常普遍。确保你总是有足够的证据来支持之前的因果关系和你的团队分享任何见解。

比较当前数据和历史趋势

比较当前数据与先前的趋势提供了一个更广泛的角度来看,把数据上下文。

很多有价值的见解,可以提炼出一旦你开始识别变化的数据然后在规定的一段时间。

例如,你可能会注意到,你的公司看到一个巨大的销售高峰每年圣诞节前后的时间。

根据这些信息,你可以准备一个更积极的营销活动在圣诞节前几周,试图利用这一势头。

相关的:在谷歌分析数据趋势分析:7测量你的营销业绩的最佳实践

寻找任何违背你的期望的数据

自然,寻找相关的见解你年初设定的目标和寻找趋势,支持现有的假设是你会做的第一件事后分析。

但也确保你寻找数据,你期望的相反的方向,这样你就不会得到一个坏的情况确认偏误。

如果你注意到一些数据异常,继续调查,直到你看到他们出现的原因。通常的解释将是简单的,但你要排除任何重大关切。

劳伦G2的教皇同意,补充说,你“不应该盲目跟随数据而是信任你的直觉”。

“听的数据很重要,但它不是一贯正确。如果数据突然告诉你一些非常不同于它所做的只是一个星期前,花时间看看是否一切运行方式。

有一个机会,一个模块已经关闭,UTM代码已经损坏,或者别的什么地方出了错。”

这是一个策略使用的团队Web树冠工作室肯尼·兰格解释说:“我发现它最有助于深入到异常——即使他们小。很容易合理化的变化模式和假设无论你看到不是统计学意义。”

“除了钻入异常,总是会问“为什么?“我知道,右边是好的,但如果你永远不会明白什么是杠杆控制你的成长,你会无法解决他们当他们打破。”

把来自不同数据源的数据

把来自多个数据源的数据可以帮助你获得更大的图景,它提供了一个广阔的视角的趋势和模式进行了分析。

例如,如果一个公司销售数据分析,把来自多个数据源的数据,如销售报告,客户的反馈和市场研究报告可以提供一个更全面的整体销售业绩的看法。

这以后帮助你做出更明智的业务决策和提高数据分析的整体质量。

吉塞尔Bardwell的猕猴桃的创意的受访者强调这种做法,因为它“提供了一个更深的理解数据”。

“利用一个平台,像Databox,将多个源和指标结合起beplay体育appios来讲一个完整的故事营销和销售是如何执行的(!)一起把所有的数据更容易找到相关性,相似之处,和地区改善。”

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确定接下来的步骤

这里有一个问题要问你,你打算怎么处理你的见解从数据分析中提取吗?

提取的见解是伟大的,但你也需要有一个计划你会使用它们。

一些例子,你可以把你的研究工作有:

• 用你的当前性能数据设定现实的目标和kpi
• 使用见解做出更好的业务决策
• 提高客户满意度(如果数据给你更好的理解他们想要或需要)
• 调查任何意想不到的见解
• 分享与公司股东和部门领导人最重要的见解
• 试图确定新的收入来源
• 优化公司业务

这些只是一些例子如何利用你的发现。

记住,即使你可能会放心结束后的数据分析,分析本身并不是最终目标。

你分析所有数据的主要原因是,这样你就可以帮助公司做出更好的决策前进和想出更有效的策略在所有部门。

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对大多数人来说,数据分析一样令人兴奋的看油漆变干。

不仅是你处理复杂和原始信息,但你还必须花几个小时(如果不是天)收集,清洁,过滤…你懂的。

在你经历所有这些步骤和完成分析,你需要现在的数据以清晰和简洁的方式,为你和涉众。

这包括选择正确的可视化类型,然后手动创建不同的酒吧和图表,并将数据分析。

然而,大多数员工的第一部分过程中烧坏,所以这最后一步通常带他们比它应该更多的时间来完成。

更重要的是,他们不能把相同数量的能量,有时甚至导致误导性的见解。

通过Datbeplay体育appiosabox,您可以确保这一点从来没有发生了。

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2. 拖拽您想要跟踪的指标
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