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数据分析有什么好处?

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标签: 数据分析 数据分析好处
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1、评价产品时机

产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头,进而制定合理的解决计划,彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的,人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据,才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况,即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动,差异只是先见性数据能猜测未来发生什么,缩短迭代周期,精雕细镂。

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    数据分析的5种细分方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.按时间细分

    时间可以细分为不同的跨度,包括年、月、周、日、时、分、秒等等,不同的时间跨度,数据表现可能大不相同。

    比如说,按照月度来看,产品的销量可能变化不大,但是如果细分到每一天,可能就有比较剧烈的变化,我们应该找到这些变化的数据,并分析变化背后的原因,而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

    2.按空间细分

    空间主要是指按地域进行划分,包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

    比如说,把全国的 GDP 数据,细分到每一个省份。

    空间作为一个相对抽象的概念,也可以代表其他与业务相关的各种事物,比如产品、人员、类别等等,只要有助于理解事物的本质,都可以尝试拿来进行细分。

    3.按过程细分

    把业务细分为一些具体的过程,往往能够让复杂的问题简单化。

    比如说,把订单发货细分为 5 个过程,想办法提升每个过程的效率,从而缩短发货的时间。

    再比如,把用户的生命周期,细分为 5 个重要的过程,即:获取、激活、留存、盈利、推荐。

    4.按公式细分

    有时候一个指标,是可以用公式计算出来的。

    比如说,销售额 = 销售数量 * 平均单价,销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量,以此类推。

    再比如,在财务分析中,权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数,其中:资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率,以此类推。

    5.按模型细分

    数据分析的模型有很多,我们可以根据业务的实际情况,选择合适的模型,在此基础上进行细分,得出相应的分析结论。

    比如说,按照波士顿矩阵,把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度,然后画一个四象限矩阵图,其中每个象限就代表一类产品,即:明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品,对每一类产品,分别建议采取不同的发展策略。

    再比如,按照 RFM 模型,把客户按三个维度进行细分,即:最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary),从而得到 8 种客户类别,从而有针对性地采取不同的营销策略。

    让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些?
    刘老师 数据分析师

    (1)优化数据收集

    数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步,确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

    定义对企业有影响的数据类型,以及分析如何增加价值。基本上,考虑客户行为,以及这将对企业的业务有何适用性,然后使用此数据进行分析。

    存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此,必须保持数据质量和分析效率。

    (2)清除垃圾数据

    垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确,冗余或不完整的客户信息,可能会对算法造成严重破坏,并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

    清洁数据至关重要,涉及丢弃不相关的数据,只保留高品质的数据,当前,为了获得完整和相关的数据,人工干预不是理想的模式,不可持续并且受主观影响,因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中,其中包括随时间推移而变化,如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响,但通过基于故障信息的业务决策,财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的,包括挪用资源,浪费时间和精力。

    解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说,重复免费,完整和准确的信息。如今,那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业,可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务,因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

    为了获得最大的数据量,企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

    (3)标准化数据集

    在大多数商业情况下,数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果,这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性,必须决定数据的标准化框架或格式,并严格遵守。

    (4)数据整合

    大多数企业如今组成不同的自治部门,因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的,因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门,因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

    为了解决这个问题,采用中央数据管理平台是必要的,整合所有部门,从而确保数据分析的准确性更高,所有部门的任何变化都可以立即访问。

    (5)数据隔离

    即使数据干净,将其组织和集成在一起,也可能是分析问题。在这种情况下,将数据分成几组是有帮助的,同时牢记分析正在尝试实现什么。这样,可以分析子群体内的趋势,这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

    数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件,但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释,可能代价昂贵,并且对企业造成损害。一个定义明确,管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

    提升企业数据分析能力的技术有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.回归分析

    当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。

    2.假设检验

    这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

    3.蒙特卡洛模拟

    作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛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进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法,可以跨越多个领域应用,包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性,可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

    4.内容分析

    这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据,以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时,内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

    5.叙事分析

    叙事分析主要包含五个要素,即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式,可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

    没有统计分析的黄金标准,也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案,以优化企业的业务,对企业业务进行数字化变革。

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