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数据分析包括询问发生了什么,正在发生什么,以及将会发生什么

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-08-15 | 作者:admin

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数据分析的定义:

数据分析是数据挖掘和业务智能(BI)的主要组成部分,也是获得驱动业务决策的洞察力的关键。组织和企业使用大数据管理解决方案和客户体验管理解决方案分析来自多个数据源的数据,这些解决方案利用数据分析将数据转换为可操作的见解。

 

数据分析是“可以分解数据、评估一段时间内的趋势、并将一个行业或衡量标准与另一个行业或衡量标准进行比较的所有方法。”它还可以包括数据可视化的各种方式,使趋势和关系一目了然。“数据分析包括询问发生了什么,正在发生什么,以及将会发生什么(预测分析)。“分析通常是在整个商业智能过程的决策阶段之前的数据处理、问答阶段。”

 

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数据分析模型
数据分析的七个关键步骤。虽然每个公司都有自己的数据需求和目标,但是在不同的组织和他们的数据分析过程中,有七个步骤是一致的:

 

确定目标——为数据科学团队确定目标,以开发一种可量化的方法来确定业务是否朝着目标进展;尽早确定度量标准或性能指标

识别业务杠杆——在数据分析项目的早期识别目标、度量标准和杠杆,从而为数据分析提供范围和重点;这意味着业务应该愿意进行更改,以改进其关键指标,并实现其目标

数据收集——从不同的来源收集尽可能多的数据,以便建立更好的模型和获得更可操作的见解

数据清理——提高数据质量,生成正确的结果,避免错误的结论;自动化流程,但让员工监督数据清理并确保准确性

数据科学团队——包括在科学团队中拥有统计学高级学位的个人,他们将专注于数据建模和预测,以及基础设施工程师、软件开发人员和ETL专家;然后,为团队提供他们需要的大型数据分析平台,使数据收集和分析自动化

优化和重复—完善数据分析模型,这样就可以重复这个过程来生成准确的预测、达到目标,并始终如一地监视和报告

 

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数据分析的好处和挑战
对于组织和企业来说,数据分析是一种经过验证的方法,可以帮助它们获得所需的信息,从而做出更好的决策,为客户提供服务,并提高生产率和收入。数据分析的好处数不胜数,其中一些最有价值的好处包括为业务获取正确的信息、从IT部门获得更多的价值、创建更有效的营销活动、更好地了解客户等等。

 

但是,现在有如此多的数据可用,数据分析是一个挑战。也就是说,处理和呈现所有数据是数据分析中最具挑战性的两个方面。传统的体系结构和基础设施无法处理今天生成的大量数据,决策者发现从数据中获得可操作的洞察力需要比预期更长的时间。

幸运的是,数据管理解决方案和客户体验管理解决方案使企业能够倾听客户的交互,从行为和上下文信息中学习,创建更有效的可操作的洞见,并更智能地执行洞见,从而优化和参与目标并改进业务实践。