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论数据分析的重要性,把数据真正的运用起来

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-10-08 | 作者:admin

波音787飞机 在平均飞行中产生半个TB的数据。这是一个巨大的数据,比上百个智能手机上存储的数据更多。虽然它充满了有意义的见解,但它的巨大感觉像一个无尽的迷宫。

 

分析有四种不同的类型,每种类型都依赖于另一种。想象一个金字塔,每个级别支持下一个:描述性,诊断性,预测性和规范性。

 

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金字塔的底部是  描述性分析,其中报告 了什么 事,让过去的表现数据的分析,以识别已知的长处和短处。例如,联合航空公司的描述性报告可以显示该航空公司上个月在不同主要市场销售的票数。

 

下一级是  诊断分析,它报告   发生什么事情,并揭示了哪些因素推动了积极和消极的表现。如果美联航的描述性报告显示某个市场的销售额下降,那么诊断报告可能会显示这是因为营销支出减少了。

 

以这些为基础,我们可以使用  预测分析来根据过去的表现报告发生的情况。如果曼联希望增加收入,其预测报告可以显示更高的营销支出将增加收入。

 

在最顶端,我们有规范分析,报告应该 发生什么。在这里,人工智能和机器学习挖掘过去的数据以告知未来的决策。规定性数据可以告诉曼联的营销人员在他们最新的销售副本中准确推出哪些价格点。

 

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自下而上的分析

 

公司通常会优先考虑单层分析金字塔,而无需先确保更多主要层级。

 

该过程从稳定运营数据开始。只有一旦运营数据得到适当的结构化和组织,才有可能考虑更高级的分析。未能建立分析基础的公司往往背负着巨大的技术成本,商业智能软件无法满足其全部潜力和薄弱的整体洞察力。

 

在掌握了描述性分析之后,公司可以探索更高级别是否对他们来说是必要的。访问大容量,高速数据对于某些企业来说至关重要,但许多其他企业可以使用“小数据”。与分析的各个方面一样,关键是要   对需求和能力保持现实。

 

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建立自己的分析议程

 

制定自己的分析议程首先要提出正确的问题。这有助于充分了解自己的需求和需求,优势和劣势。从这些重要的询问开始:

 

有一个单一的真相来源吗?

 

任何分析议程的第一步是清理和集成数据,使其一致且可靠,因为如果公司依赖于冲突的数据源,那么即使是诊断报告也没有做好准备。

 

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你有数据分析师吗?

 

数据分析师接受统计分析和数据建模方面的培训。拥有一名员工对于保持数据的组织和可操作性以及识别和解释见解非常重要。

 

在拥有分析师之前,可能会冒险从数据中得出错误的结论。让某人专门负责分析可确保工作高效且高效。

 

你有动态报道吗?

 

动态报告基本上按需生成报告和可视化。这样,他们就可以收集最完整,最准确的信息,并为提供最相关的见解。

 

假设明天召开董事会会议并需要准备一个套牌。可以转到管理良好的数据库或数据源,导出所需信息,将其另存为电子表格,然后在Excel或类似内容中构建所需的可视化。当会议开始时,见解已经过时了。

 

相反,使用众多报告软件之一   直接从数据库中获取报告,并创建实时分析和可视化。动态报告将提供可以信赖的最新信息,并为使用诊断分析铺平道路。

你有商业计划书吗?

 

高级分析需要  高级数据。预测性和规范性分析都是可能的,但所需的数据和技术都很昂贵。如果没有正确的财务激励,高层次分析的投资回报率  可能无法  证明投资的合理性。在追求更高级的分析之前,公司必须仔细权衡成本和收益。

 

第一步是确保有办法将数据洞察力用于生产用途。否则,获取这些见解的成本可能会令人望而却步。

 

分析的潜力是无穷无尽的,因此推动项目前进并尝试随时学习是很诱人的。更好的方法是谨慎行事并优先考虑规划。公司预先校准分析的次数越多,从长远来看它们就越有价值。