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商业数据分析有哪些步骤?

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标签: 商业数据 商业数据分析步骤
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1.数据收集

当我们在做数据分析时,第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。

2.数据清洗

清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中,筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。

3.数据对比

数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物,数据就没有一个定量的评估标准。通常我们采用的对比方法为横向对比和纵向对比。

4.数据细分

数据对比中如果发现问题,为了从数据中寻找出问题,就需要对数据进行细分处理。

5.数据溯源

发现问题,解决问题,数据溯源就是为了从根本上解决问题,找出问题的原因,得到最终的解决方案。

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    1.描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析:为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

    3.预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    4.指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

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