将数据分析提升到另一个层次的5种技术

在您的组织中实现一个业务智能套件不仅仅是简单地收集额外的数据——它还包括将这些数据转换为可操作的见解。组织今天可以从各种来源收集的数据量提供了一种能力，可以看到底层，了解哪些流程正在工作，并帮助团队为未来的趋势做好准备。然而，如果没有正确地分析和理解所收集的数据，您所拥有的只是没有上下文的数字。

更重要的是，没有一种正确的方法来分析数据。根据您的需要和收集的数据类型，正确的数据分析方法将发生变化。这也使得有必要了解每种类型的数据，以及哪种方法可以交付最佳结果。尽管如此，大多数数据分析软件中都包含了一些常见的技术，因为它们非常有效。这五种数据分析方法可以帮助您创建更有价值和可操作的见解。

定量和定性数据有什么区别？

为您的数据集选择正确的数据分析技术的第一步是从理解它是什么类型的数据开始的——定量的还是定性的。顾名思义，定量数据处理数量和硬数字。这些数据包括销售数据、营销数据(如点击率)、工资数据、收入以及其他可以客观计算和测量的数据。

定性数据稍微难以确定，因为它属于组织中更具解释性和主观性的方面。这包括从客户调查、员工访谈中获得的信息，通常指的是质量而不是数量。因此，所使用的分析方法的结构不如定量技术。

测量定量数据

定量分析方法依赖于基于确凿事实准确计数和解释数据的能力。我们的前三种方法来提高你的分析游戏将集中在定量数据：

1.回归分析

当你需要预测和预测未来趋势时，回归研究是很好的工具。回归度量因变量(您想度量的内容)和自变量(用于预测因变量的数据)之间的关系。虽然只能有一个因变量，但可以有几乎无限个独立变量。回归还可以帮助您发现操作中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的领域。

2.假设检验

这种分析方法也被称为“T检验”，它允许您将您所拥有的数据与您对操作所做的假设和假设进行比较。它还可以帮助您预测您可能做出的决策将如何影响您的组织。T测试允许您比较两个变量，以找到相关性，并根据结果做出决策。例如，你可能认为工作时间越长，生产力就越高。在实行更长的工作时间之前，重要的是要确保有一个真正的联系，以避免不受欢迎的政策。

3.蒙特卡罗模拟

蒙特卡罗模拟是计算不可预测变量对特定因素影响的最常用方法之一，它利用概率模型来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景，蒙特卡罗模拟将使用随机数和数据，根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果。这是一个非常有用的工具，适用于各种领域，包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性，您可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

测量定性数据

与定量数据不同，定性信息需要从纯粹的统计转向更主观的方法。然而，您仍然可以根据您的需求使用不同的数据分析技术来提取有用的数据。我们最后两项技术关注定性数据：

4.内容分析

这种方法有助于理解定性数据中出现的总体主题。使用诸如颜色编码特定主题和思想的技术可以帮助解析文本数据，以找到最常见的线程。内容分析可以很好地处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据。这可以帮助确定最重要的改进重点。

5.叙事分析

这种分析关注的是整个公司中故事和想法的沟通方式，可以帮助您更好地理解组织文化。这可能包括解释员工对他们的工作的感觉，客户如何看待一个组织，以及如何看待操作过程。在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时，它可能很有用。

统计分析没有黄金标准，也没有正确的方法。您选择的方法应该始终反映您收集的数据，以及您想要提取的见解的类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的见解来优化您的组织。

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