阿木木|作者
人人都是產品經理|**
隨著數位化程序的發展，越來越多的企業依賴於資料，資料分析的地位也越來越重要。通過資料分析，可以提取到 有用的資訊並進行相對應的動作。今天，在本篇文章中，作者回答了什麼是資料分析方法，並且教給大家如何通過8步，快速完成資料分析。
在這個資料豐富的時代，如何理解並分析企業中所獲取的資料，成為推動企業轉型發展、經濟發展的重要動力。在今天，資料分析已然成為網際網路時代必須具備的技能之一。
儘管我們每天建立的資料量巨大，但實際上只有0.5%的資料被分析並用於資料發現、改進和智慧型化。雖然這看起來不算多，但考慮到我們掌握的數字資訊量基數，0.5%的資料仍然佔了巨大的資訊量。
在資料如此之多、時間如此之短的情況下，如何收集、管理、組織和理解所有這些潛在的可以促進業務的資訊，成為困擾絕大數人的原因。
為了幫助分析以及如何使用資料來改進業務實踐，接下來不僅將探索資料分析方法和技巧講訴給大家，還將研究不同型別的資料分析，同時展示如何在現實世界中進行資料分析。
什麼是資料分析方法？
首先，資料分析方法側重於獲取原始資料，挖掘與企業主要目標相關的資訊，並深入研究這些資訊，將指標、事實和數字轉化為有利於促成企業發展的資料進而進行分析。
資料分析方法多種多樣，主要基於兩個核心領域：定量資料分析方法和定性資料分析方法。
在定量研究和定性研究中，更好地理解不同的資料分析技術和方法，將為資訊分析工作提供乙個更明確的方向。因此，花時間讓這些特定的知識融入其中是十分有價值的。
現在已經回答了這個問題，『什麼是資料分析？』考慮到不同型別的資料分析方法，將教給大家通過10步，快速完成資料分析。
1
**需求
在開始分析資料或深入研究分析技術之前，與團隊裡的所有小夥伴一起坐下來，確定主要活動或戰略目標是很關鍵的，需要從根本上了解哪些型別最有利於發展，或哪些資料對發展的前景最有幫助。
一步錯步步錯，只有夯實了基礎，才能實現資料分析的目的。
2
確定問題
一旦確定了核心目標，你應該考慮哪些問題需要被回答來幫助你完成你的目標。為了幫助提出正確的問題並確保資料有用，提出問題、尋解答案是必不可少的。
3
收集資料
在為資料分析方法提供了真正的指導，並知道了需要回答哪些問題來獲取可用資訊中的最佳價值後，應該決定最有價值的資料來源並開始收集，這是所有資料分析技術中最基礎的一步。
4
設定kpi
設定一系列關鍵績效指標（kpi），這些指標可以在許多關鍵領域中跟蹤，衡量和塑造您的進度。kpi對於定性研究中的資料分析方法和定量研究中的資料分析方法都是至關重要的，它對於督促自己及時完成資料分析目標有著重要作用。
5
忽略無用資料
減少資訊量是資料分析的最關鍵步驟之一，因為它使你可以集中精力進行分析，並從剩餘的「精益」資訊中榨取每一滴價值。
任何與業務目標不符或與kpi管理策略不符的統計、事實、資料或指標都應從等式中刪除。
6
統計分析
這種分析方法側重於包括聚類，同類，回歸，因子和神經網路在內的各個方面，最終將為資料分析方法提供乙個更合理的方向。
以下是這些重要的統計分析術語的簡要詞彙表：
聚類：將一組元素進行分組的操作，以使所述元素彼此之間（在特定意義上）比其他組中的元素更相似（因此稱為「簇」）。7回歸：一組確定的統計過程，以估計特定變數之間的關係為中心，以加深對特定趨勢或模式的了解。
神經網路：神經網路是機器學習的一種形式，它過於全面，無法概括，但是這種解釋將幫助畫出相當全面的圖畫。
整合技術
分析資料的方法有很多，但是在業務環境中分析成功的最重要方面之一就是整合正確的決策支援軟體和技術。
強大的分析平台不僅可以從最有價值的資源中提取關鍵資料，而且還可以與動態kpi配合使用，從而提供可行的見解，而且還可以從乙個**實時儀表板中以視覺化、互動式的格式顯示資訊。
通過以統計方法資料分析和核心資料分析方法整合合適的分析技術，將避免分散見解，節省時間和精力，同時讓企業在最有價值的見解中獲得最大價值。
8
視覺化您的資料
可以說，使資料分析概念在整個組織中得以呈現的最佳方法是通過資料視覺化。
到2023年，地球上每個人每秒將產生大約7兆位元組的新資訊。資料可訪問性提高10％，將為您的平均財富1000強公司帶來超過6,500萬美元的額外淨收入。
世界上90％的大資料是在過去三年中建立的，埃森哲公司的資料顯示，有79％的著名企業高管認為，不接受大資料的公司將失去競爭優勢，並可能面臨破產。
此外，83％的業務主管已實施大資料專案以獲取競爭優勢。
資料分析概念可能有多種形式，但是從根本上講，任何可靠的資料分析方法都將使業務比以往任何時候都更加精簡、凝聚、具有洞察力和走向成功。
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