數據分析方法和技術的現代商業指南
已發表: 2022-05-28當前世界需要您學習和掌握如何從您的業務中分析和提取數字洞察力，以抵禦行業內的競爭。 無論您每天生成多少數據，都會分析一小部分數據以發現您業務中的趨勢和模式。
研究表明，到 2027 年，投標數據市場預計將增長並產生約 1030 億美元。鑑於業務環境中有大量數據，您需要學習如何收集基本數據值以避免浪費時間。
這就是為什麼您需要掌握不同的數據分析方法，這些方法將指出一些可用於決策並提升業務績效的基本數據點。 數據分析利用科學和復雜的方法來探索和實驗使用不同的數據值。
什麼是數據分析？
數據分析是指收集、分析和建模數據以生成支持決策過程的見解的過程。 此外，根據商業行業的性質，還有不同的數據分析方法。 所有這些方法都是基於定量或定性研究目的而使用的。
您需要深入了解基於定量和定性的不同數據分析技術，才能更好地以更好的方式進行數據可視化活動。 花很多時間讓所有這些概念深入人心，以便更好地完成工作，這一點至關重要。
數據分析的重要性
在深入了解細節之前，您需要了解數據分析對您的企業品牌成長和發展的影響。
減少開支
借助預測分析等數據分析技術，您可能會發現潛在的商業機會、趨勢和模式，從而更容易規劃業務戰略。 您將更有能力削減因執行錯誤策略而實施的各種成本和資源，這些策略不會帶來回報。
通過預測商業行業內的不同場景，您可以輕鬆預測企業內更好的生產和供應。
更好地定位客戶
客戶是任何行業的每個企業的重要資產。 數據分析使您能夠在與您的業務需求密切相關的各個方面可視化您的目標市場，並可以通過指數增長圖表了解增長。 這將幫助您為客戶確定最佳的溝通渠道，從而更輕鬆地訪問他們。
您可以更多地了解客戶的購買習慣、興趣和行為，從而使您在業務中具有競爭優勢。 此外，您將輕鬆識別從長遠來看會影響您的業務成功的新客戶。
準確的決策
業務管理團隊更有機會根據事實和數字洞察分析數據並做出決策。 數據分析使業務經理能夠識別有助於業務成功的增長機會和收入流。 此外，數據分析有助於從公司的各個角落提取關鍵見解。
數據分析方法
了解不同的數據分析方法以確定滿足您需求的最佳方法至關重要。 以下是您需要了解的一些流行的數據分析方法。
聚類分析
術語簇是根據對數據元素進行分組的方式生成的，因為元素以特定方式相似。 鑑於在進行聚類時沒有目標變量，因此更容易識別數據中的模式和趨勢。 聚類分析主要用於展示數據集中的其他上下文。
這是企業主可以用來分別分析每個客戶的數據並提供適合其業務需求的個性化服務的最佳方法。 您可以根據購買行為、人口統計數據和貨幣價值分析客戶數據。
數據挖掘
這種數據分析方法被視為旨在提供額外價值的工程指標和見解的總稱。 數據挖掘主要用於識別依賴關係、模式和關係，以生成更高級的業務知識。 此外，如果您打算從更詳細的角度探索數據，這是一個令人難以置信的選擇。
數據挖掘與人工智能和機器學習攜手合作，以發現更詳細的見解，進一步闡述業務數據價值。 在大多數情況下，數據挖掘用於業務環境中的 Datapine 智能數據警報。
時間序列分析
顧名思義，時間序列分析用於評估和分析在指定時間範圍內生成的數據點集。 在大多數情況下，數據分析師使用此策略在特定持續時間內監控某些數據點，而不是間歇性地監控它們。
在業務環境中，這種數據分析方法用於確定行業內不同趨勢和模式的原因。 此外，它有助於時間序列預測，這對業務成功有重大影響。
數據分析技術
您需要了解如何執行每個數據分析過程以確保安全。 以下是您需要理解的一些技術，以使該過程成功。
數據民主化
一旦你為你的數據分析方法提供了一個準確的方向並清楚地了解你的最終輸入，你應該專注於數據民主化。 什麼是數據民主化？ 該動作主要側重於連接來自不同來源的不同數據值，以使數據易於訪問。
請注意，您可以選擇以任何格式提取數據，例如圖像、數字、文本和您想要的任何其他格式。 然後，您可以應用交叉數據庫分析來生成可用於決策的有價值的見解。
清理您的數據
從不同來源收集數據後，您會意識到您有大量數據難以處理。 在其他情況下，您可能會意識到您正在處理的數據不正確，從而誤導您的數據分析過程。 消除這種情況的最佳方法是清理您的數據並確保您的所有值都是準確的。
這應該始終是您在開始數據可視化之前立即做的事情，以避免不便。 清理數據時，您需要消除可能影響最終可視化輸出的重複值和不准確的數字。
協作您的需求
在投入大量時間進行數據分析之前，請務必諮詢您的團隊成員並概述您的所有業務目標，以確保所有內容都包含在數據分析過程中。 您應該確定您的基本目標並專注於實現您的業務目標。
請記住，您的業務需求應該與您的數據可視化活動保持一致，以增強您的業務的漸進式增長和發展。
底線
隨著商業行業繼續推動數字化轉型，94% 的業務經理已經接受數據分析對他們的成功有重大影響。 本文涵蓋了您需要學習和掌握的所有重要元素，以使您的數據分析之旅更輕鬆。