當企業企業擁有大量資料時，如何從資料中分析和提取出有助於商業成功的資訊，是企業取得成功的主要動力之一。
雖然我們每天產生大量的資料，但實際上只對0.5%的資料進行分析，然後用它進行資料發現、改進和情報處理。看起來似乎很少，但僅僅是5%的資料對於工作人員來說也是乙個巨大的資料量，因為乙個企業所產生的數字資訊量是非常大的。
在資料量大，時間短的情況下，知道如何收集、管理、組織和了解所有這些可能有助於商業發展的資訊對於資料分析人員來說確實是乙個不小的挑戰。
所以本篇文章就針對如何挖掘資料分析的潛力，理解它的意義，以及怎麼用它來增強你的商業實踐，來**資料分析的方法與技巧，展示如何在真實世界中進行資料分析。
首先簡單解釋一下什麼是資料分析？
資料分析的方法多種多樣，主要基於兩個核心領域：定量資料分析方法和定性研究中的資料分析方法。
在開始分析資料或深入研究任何資料分析技術之前，至關重要的是與企業內的所有關鍵利益相關者共同坐下來，確定主要的資料分析活動或戰略目標，對將要使用的資料型別基本情況熟悉，來取得乙個最有利於為你提供發展組織所需的遠見。
概述了核心目標後，應該考慮哪些問題需要回答才能幫助您完成任務。這是最重要的資料分析技術之一，它將為你的成功奠定基礎。
為了幫助你提出正確的問題並確保資料對你有用，必須提出正確的資料分析問題。
在為資料分析方法提供了真正的方向，並知道了需要回答哪些問題才能從資料的可用資訊中獲取最佳價值之後，就應該決定最有價值的資料來源並開始收集資料資訊-這是所有資料分析技術中最基礎的。
設定資料來源，收集認為可提供潛在價值的原始資料以及確定好你希望資料分析所能回答的明確問題後，還需要設定一系列關鍵績效指標（kpi）幫助在資料分析過程中的許多關鍵領域進行跟蹤，衡量和塑造進度。
kpi對於定性和定量研究中的兩種分析方法都至關重要。這是分析資料的主要方法之一，當然不能忽略它。
減少資訊量是資料分析的最關鍵方法之一，因為它可以使你集中精力進行有效的資料分析，並從剩餘的「精簡」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資料或指標都應從等式中刪除。
統計分析是最關鍵的型別之一。
這種分析方法側重於包括聚類，同類，回歸，因子在內的各個方面，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，供你參考：
此步驟是可選的（在此之前已經獲得了很多見識並已形成相當合理的策略），但建立資料治理路線圖將有助於的資料分析方法和技術在更可持續的方式上取得成功基礎。這些路線圖（如果開發得當的話）也可以構建，因此可以隨著時間進行調整和縮放。
花足夠的時間來開發流程圖，該流程圖將幫助你在內部儲存，管理和處理資料，並使你的分析技術更加流暢和實用-這是當今可用的最強大的資料分析方法之一。
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。
強大的資料分析平台不僅可以讓你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。它還將通過乙個**實時資料視覺化大屏以可消化的，可視的，互動式的格式顯示資料分析資訊。是值得依靠的資料分析方法。
通過為統計方法資料分析和核心資料分析方法整合正確的技術，將避免分散見解，節省的時間和精力，同時讓你從企業最有價值的見解中獲得最大價值。
通過考慮上述每個方面的努力，使用正確的技術，並養成一種凝聚力強的內部文化，每個人都以不同的方式來分析資料以及數字智慧型的力量，將迅速開始回答最緊迫的業務問題。可以說，使資料概念在整個組織中可訪問的最佳方法是通過資料視覺化。
saas資料視覺化平台是乙個功能強大的工具，它可以使你可以用指標講述故事，從而使整個企業中的使用者都可以提取有助於業務發展的有意義的見解-並且它涵蓋了分析資料的所有不同方式。
資料分析的目的是使整個組織更明智，更智慧型，並且使用合適的平台或資料大屏，這比你想像的要簡單。
上圖所示的動態和互動式的圖書館資料視覺化大屏，可顯示圖書館的實時使用者和訪問者的行為，並基於頁面跳動的kpi提出了大量指標率，從而製作出全面的資料分析報告，使用者可以與之互動並進行調整。
這種集中的資料分析資訊組合提供了對人們如何與你的業務，內容和產品進行互動的真實見解，可幫助識別弱點，利用優勢並制定以資料為依據的決策，從而使業務成倍受益。
企業收集的大量資料是非結構化的。
文字分析在行業中也稱為文字挖掘，它是獲取大量文字資料並以使其易於管理的方式進行整理的過程。通過嚴格的清理過程，將能夠提取與業務真正相關的資料，並利用它來開發可操作的見解，從而推動企業業務前進。
現代分析工具和技術可加速文字分析過程，從而以高效且以結果為導向的方式幫助收集和整理見解。
通過掌握這些知識，能夠建立可滿足潛在客戶需求的廣告系列，服務和通訊，從而在增加客戶保留率的同時擴大受眾範圍。這是需要投資的最有效的資料分析工具和技術之一。
關於如何進行分析的課程，深入研究診斷分析至關重要。設計用於提供針對特定問題的直接且可行的答案，這是世界上最重要的研究方法之一，其中包括零售分析等其他關鍵組織功能，例如
診斷資料分析是一種強大的資料發現形式，可通過幫助分析師和業務主管獲得對事件發生原因的牢固的上下文了解，從而為他們提供支援。如果你知道發生某事的原因以及發生的原因，那麼將能夠找到解決問題或挑戰的確切方法。要獲得實際的了解，至關重要的是你必須了解以下兩個方面的知識：
a）**分析
如果了解為什麼趨勢，模式或事件是通過資料發生的，則能夠就業務在特定領域的發展情況做出明智的**。這樣，能夠在彎道之前制定計畫或發起活動，從而擊敗競爭對手。此外，如果可以利用診斷分析的**方面的優勢，則可以防止潛在的問題或效率低下，從而失去控制，將潛在的問題**。有一些bi報告工具已經在其中實現了**分析選項，但它們也變得易於使用，因此無需手動計算任何資料或自行執行強大而高階的分析。
b）規範分析
規範性資料技術是研究中另一種最有效的資料分析方法，它以圍繞使用模式或趨勢來開發響應性，實用業務策略的方式與**性分析交叉。
通過深入研究說明性分析，獲得合理安排的可視資料集並將其用作解決許多關鍵業務領域（包括市場營銷，銷售，客戶體驗，人力資源，績效，財務，物流分析等。
諸如人工智慧（ai）和機器學習（ml）之類的自主技術在理解如何更有效地分析資料方面起著重要作用。
智慧型警報是現代資料分析的一種技術，它基於資料集中的特定命令或事件提供自動訊號。例如，如果正在監視**鏈kpi，則可以設定乙個智慧型警報，以在出現無效或低質量資料時觸發。這樣，就可以深入研究問題並迅速有效地解決它。
神經網路是機器學習的乙個分支，是資料驅動的分析的一種形式，它試圖以最少的干預來了解人腦如何處理洞察力並**價值。神經網路從每筆資料交易中學習，這意味著它們會隨著時間的推移而發展和進步。
既然我們已經討論和探索了資料驅動分析的技術應用，我們將研究如何將所有這些元素組合在一起，從而使業務受益—從乙個名為「資料講故事」的小故事開始。
人類的大腦對強壯的故事或敘述的反應非常好。使用各種資料視覺化大屏清理，整理和視覺化最寶貴的資料後，應該努力講乙個故事-乙個清晰的開頭，中間和結尾。
這樣，使分析工作更容易獲得，更易消化和更通用，使組織內更多的人可以利用發現來發揮他們的可操作優勢。
最後但同樣重要的是，在有關如何使資料分析適合在業務使用的建議中，我們討論了負載分擔。
通過使用技術方法為資料提供更多的形狀和含義，在我們之前的觀點上進行擴充套件，能夠提供乙個平台，以更廣泛地訪問資料驅動的見解。
如果使用正確的工具和資料視覺化平台，則可以以可消化的，價值驅動的格式顯示指標，從而使組織中的幾乎每個人都可以利用它們並利用相關資料。
現代的資料視覺化平台可整合來自各種**的資料，無論是需要監視招聘指標還是生成需要跨多個部門傳送的報告，都可以在乙個集中位置訪問大量見解。此外，這些尖端工具可從多種裝置訪問資料視覺化平台，這意味著企業中的每個人都可以遠端連線實際見解-並分擔負載。
一旦每個人都能夠以資料驅動的思維方式進行工作，將以你從未想到過的方式促進業務的成功。當涉及到如何進行資料分析時，這種協作方法至關重要。
總結一下，這是資料分析技術和方法的前15個步驟：
協作確定需求
提出問題
收集資料
設定kpi
忽略無用的資料
進行統計分析
制定資料管理流程圖
整合技術
回答你的問題
視覺化你的資料
實施文字分析
深入診斷分析
考慮自主技術
建立敘述
分擔負載
搞定以上十五個基礎資料分析技巧，你就可以在業務中提供自己的資料分析效率。
資料分析，如何挖掘潛在業務機會
通過資料分析，找到業務的機會點 是很多公司對資料分析師的要求，然而，又是很多新人犯難的地方 今天我們系統了解下 1 什麼算機會點 在業務口中，機會點是個很隨意的東西。比如業務給出的報告裡，經常有類似 我們要抓住當下行業復甦大好機會 這種空洞的口號。可實際執行起來，完全經不起推敲 1 行業復甦是真還是...
如何學習資料分析中的業務知識？
資料分析設計到的知識有很多，比如excel 資料視覺化 資料分析思維 資料庫知識 統計學知識，很多人認為學會了這些知識就是萬事大吉了，學會這些知識就是資料分析師了，學會這些知識就走上人生巔峰迎娶白富美了。可拉倒吧，還得學資料分析中的業務知識。這是因為資料分析是針對各種各樣的業務的，但是很多人對於這些...
如何對業務場景做資料分析？
企業的資料分析是個很複雜的工程，需要業務和分析技術兩塊知識。這裡從業務的角度切入，談談如何對業務分析，文章參考帆軟軟體的零售業資料管理方案。首先，企業的分析主要分為管理分析和經營業務分析，分析整體的思路是 明確業務場景 確定分析目標 構建分析體系 梳理核心指標。以電商為例，常用的業務分析場景有銷售 ...