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提升企业数据分析能力的技术有哪些?

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标签: 企业数据分析能力 企业数据分析能力技术
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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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    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。

    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。

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