在做数据分析的过程中，这些步骤可以帮助改善决策

对于大多数企业和政府机构来说，缺乏数据不是问题。事实上，情况正好相反：通常有太多的信息可以做出明确的决定。

有了这么多数据需要排序，你需要从数据中获取更多信息：

知道它是回答你问题的正确数据;

从该数据中得出准确的结论;

能够通知决策过程的数据

简而言之，更好的数据分析，通过正确的数据分析流程和工具，曾经绝大多数不同的信息成为一个简单明了的决策点。

要提高数据分析技能并简化决策，请在数据分析过程中执行以下五个步骤：

第1步：定义问题

在企业或业务数据分析中，必须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的，清晰的和简洁的。设计问题，以便对特定问题或机会的潜在解决方案进行限定或取消资格。

例如，从一个明确定义的问题开始：政府承包商正在经历成本上升，不再能够提交有竞争力的合同提案。解决此业务问题的许多问题之一可能包括：公司能否在不影响质量的情况下减少员工数量？

第2步：设置清除测量优先级

此步骤分为两个子步骤：A）确定要测量的内容，以及B）确定如何测量它。

A）决定测量什么

使用政府承包商示例，考虑需要什么样的数据来回答关键问题。在这种情况下，需要了解当前员工的数量和成本以及他们在必要业务职能上花费的时间百分比。在回答这个问题时，你可能需要回答许多子问题（例如，工作人员目前是否未充分利用？如果是，那么哪些流程改进会有所帮助？）。最后，在你决定采取何种措施时，请务必包括任何利益相关方可能存在的任何合理异议（例如，如果员工减少，公司将如何应对需求激增？）。

B）决定如何测量它

考虑如何测量数据同样重要，尤其是在数据收集阶段之前，因为测量过程要么在以后备份或丢弃分析。要求此步骤的关键问题包括：

时间框架是什么时候？（例如，年度与季度成本）

计量单位是多少？（例如，美元兑人民币）

应该包括哪些因素？（例如，只是年薪与年薪加上员工福利成本）

第3步：收集数据

在明确定义问题并设置测量优先级的情况下，现在是时候收集数据了。在收集和整理数据时，请记住牢记以下几点：

在收集新数据之前，请确定可以从现有数据库或手头的源收集哪些信息。首先收集这些数据。

提前确定文件存储和命名系统，以帮助所有任务团队成员进行协作。此过程可节省时间并防止团队成员两次收集相同的信息。

如果需要通过观察或访谈收集数据，请提前制定访谈模板，以确保一致性并节省时间。

将收集的数据保存在带有收集日期的日志中，并随时添加任何源备注（包括执行的任何数据规范化）。这种做法可以验证结论。

第4步：分析数据

在收集了正确的数据以回答步骤1中的问题后，就可以进行更深入的数据分析了。首先以多种不同方式操作数据，例如绘制出来并查找相关性或在Excel中创建数据透视表。通过数据透视表，你可以按不同的变量对数据进行排序和过滤，并可以计算数据的平均值，最大值，最小值和标准差 - 只需确保避免统计数据分析的这五个缺陷。

在操作数据时，你可能会发现自己拥有所需的确切数据，但更有可能的是，你可能需要修改原始问题或收集更多数据。无论哪种方式，对趋势，相关性，变化和异常值的初步分析有助于你将数据分析的重点放在更好地回答问题  以及其他人可能遇到的任何异议上。

在此步骤中，数据分析工具和软件非常有用。Visio，Minitab和Stata都是用于高级统计数据分析的优秀软件包。但是，在大多数情况下，在决策工具方面，没有什么比微软Excel更好的了。如果你需要对Excel为数据分析完成的所有功能进行审核或入门，我们建议你阅读此哈佛商业评论课程。

第5步：解释结果

在分析了数据并可能进行进一步研究之后，现在终于可以解释结果了。当你解释分析时，请记住，你不可能证明一个假设是正确的：相反，你只能拒绝这个假设。这说明无论你收集多少数据，机会总是会干扰结果。

在解释数据结果时，请问自己以下关键问题：

数据是否回答了原始问题？怎么样？

数据是否可以帮助你抵御任何异议？怎么样？

结论是否有任何限制，你没有考虑过任何角度？

如果你对这些数据的解释在所有这些问题和考虑因素中得到了解决，那么你可能会得出有益的结论。剩下的唯一步骤是使用数据分析过程的结果来确定最佳行动方案。

通过在数据分析过程中遵循这五个步骤，可以为企业或公司做出更好的决策，因为选择得到了强有力地收集和分析的数据的支持。通过练习，数据分析变得更快，更准确--这说明你可以做出更好，更明智的决策，从而最有效地运营企业。