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数据分析工具需要具备哪些功能?

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标签: 数据分析工具 数据分析工具功能
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1、商业智能和报告

分析数据并向业务主管和其他最终用户提供可操作的信息,以便他们可以做出明智的业务决策,这是数据分析的最大用途之一。数据分析也称为“商业智能”,是任何企业的信息门户。消费者,开发人员,数据建模人员,数据质量经理,业务主管,运营经理和其他人员依靠报表和仪表板来帮助监视业务进度,状态,中断,收入,合作伙伴等。

2、数据整理/数据准备

良好的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能,可以轻松,快速地从不完整,复杂或凌乱的各种数据源中收集数据,并进行清理以方便进行混搭和分析。

3、数据可视化

为了从数据中收集见解,许多分析师和数据科学家依靠数据可视化或数据的图形表示来帮助人们直观地探索和识别数据中的模式和异常值。出色的数据分析解决方案将包括数据可视化功能,从而使数据探索更加轻松快捷。

4、地理空间和位置分析

如果您的分析解决方案不包括地理空间和位置分析,则分析大型数据集通常没有任何意义。将这一层智能添加到数据分析中,使您可以开发见识并发现以前可能从未见过的数据中的关系。您可以更好地预测最有价值的客户在哪里,以及他们购买产品的途径。

5、预测分析

今天,业务数据分析的最大用途之一就是预测事件。例如,预测何时机器将发生故障或在特定时间在特定商店需要多少库存。预测分析涉及获取历史数据并创建模型以帮助预测未来事件。传统上,高级分析一直是训练有素的数据科学家,统计学家和数据工程师的领域。但是随着软件的进步,公民数据科学家越来越多地扮演这些角色。许多分析公司预测,在生成的高级分析数量上,公民数据科学家将超过数据科学家。

6、机器学习

机器学习涉及使用算法迭代分析模型的自动化,这些算法可以从数据中反复学习并优化性能。借助适用于大数据的机器学习算法,您可以使计算机工作,以寻找新的模式和见解,而无需对它们的外观进行明确编程。寻找可提供自然语言搜索,图像分析和增强分析的数据分析解决方案。

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    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。

    数据分析惯用的5种思维方法是什么?
    刘老师 数据分析师

    一、对比法

    对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通用的方法。

    我们知道孤立的数据没有意义,有对比才有差异。一些直接描述事物的变量,如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据,增速、效率、效益等指标,这才是数据分析时常用的。

    比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律,使用频繁,经常和其他方法搭配使用。

    二、象限法

    通过对两种及以上维度的划分,运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略,从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维,常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

    三、二八法/帕累托分析

    二八法也可以叫帕累托法则,源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系,排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析,适用于任何行业。找到重点,发现其特征,然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化,提高效果。

    一般地,会用在产品分类上,去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额,那么哪些SKU是重要的呢,这就是在业务运营中分清主次的问题。

    常见的做法是将产品SKU作为维度,并将对应的销售额作为基础度量指标,将这些销售额指标从大到小排列,并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

    百分比在 70%(含)以内,划分为 A 类。

    百分比在 70~90%(含)以内,划分为 B 类。

    百分比在 90~100%(含)以内,划分为 C 类。

    以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

    ABC分析模型,不光可以用来划分产品和销售额,还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些,占比多少。假设有20%,那么在资源有限的情况下,就知道要重点维护这20%类客户。

    四、漏斗法

    漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化的思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

    五、公式法

    所谓公式法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素。

    举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解:

    ①某产品销售额=销售量 X 产品单价

    ②销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …

    ③渠道销售量=点击用户数 X 下单率

    ④点击用户数=曝光量 X 点击率

    第一层:找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理?

    第二层:找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量,对比以往,是哪些过低了。

    第三层:分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了,还是下单量过低。如果是下单量过低,需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。

    第四层:分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低,点击率低需要优化广告创意,曝光量则和投放的渠道有关。

    通过对销售额的逐层拆解,细化评估以及分析的粒度。

    公式拆解法是针对问题的层级式解析,在拆解时,对因素层层分解,层层剥尽。

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