公司领导人可以检查各种类型的数据，从而做出明智的商业决策。数据分析的过程包括将数值转换为关于不同业务领域的可获得的见解。通过学习如何正确地收集和评估数据，你可以提高你的批判性思维，战略思维和决策技能在工作场所。在本文中，我们将解释如何分析数据，讨论可以进行的评估类型，并描述这一过程的好处。

什么是数据分析？

数据分析是一个收集和检验的过程 统计资料 并从中得出结论。在进行这个过程时，专业人员评估来自各种来源的大量信息，以找到模式和趋势。此活动将数据(如客户评论和反馈)转换为管理人员可用于做出决策和制定战略和战术业务计划的见解。 为了收集事实并做出明智的决策，企业从客户群体中收集信息。例如，一家大型咖啡连锁店可能会设法了解几个州的冬季销售模式，以便为来年制定新的营销计划。根据过去几年的客户数据，公司领导者可以确定哪些季节性咖啡在特定的州需求量很大，以及他们是否能够成功地重新引进这些咖啡。相关阅读: 战略规划终极指南

如何分析数据按照以下步骤正确分析数据:

1. 制定目标首先，确定数据分析的目的和关键目标。思考一下你所面临的问题或者担忧，以及你希望通过进行这个分析来达到的目标。例如，您的目标可能是增加您的客户基础。相关阅读: 如何在6个步骤中进行探索性数据分析

2. 确定要使用的数据分析类型确定可以回答你的问题的数据类型。如果您只需要一个简单的概述，那么一个描述性分析可能是有用的。您可能已经可以访问来自以前项目的数据。如果这些数字仍然相关，您可能需要考虑使用这些信息。相关阅读: OKR 指南

3. 确定生产数据的计划根据您试图收集的信息类型，收集数据可能需要不同数量的时间、精力和资源。在投资这类项目之前，要考虑预算和进度需求等因素。提前规划这些方面可以确保您有能力完成数据分析项目。相关阅读: 12种用于数据分析的数据建模工具

4. 收集数据建立必要的数据收集流程，并组建一个能够积累和管理信息的团队。为了节省时间，您可以选择购买对数据集的访问权，例如针对特定消费者群体的人口统计信息。您还可以使用数据分析软件轻松地实现、简化和跟踪流程。相关阅读: 6种资料收集方法(附类型及例子)

5. 清理数据一旦构建了一个大型数据集，下一步就是清理或处理数据，以确保数据的准确性和没有错误。检查是否存在重复和其他问题，并使数据标准化，以便以后更容易评估。您还可以确认没有排印或格式方面的问题。延伸阅读: 数据清理: 定义、重要性及如何进行

6. 评估数据仔细研究你收集的数据。使用各种数学干预来寻找点之间的联系。解释数据可能意味着什么，以及为什么它对组织可能是重要的。相关阅读: 什么是客户资料？

将数据形象化一旦你收集、整理和分析了这些数据，你可以使用数据可视化之类的方法来总结这些信息，并确保它们是有意义的。可视化工具可以帮助您理解数据，并以一种吸引人的方式将其呈现给其他人。五颜六色的图表和图表可以表示数百个点，展示一个趋势或一个强大的叙述。例如，与地理区域相关联的销售数据可以帮助您决定重新分配营销资金。相关阅读: 数据可视化中的颜色选择: 重要性和方法

数据分析类型以下是四种常见的数据分析类型:

描述性分析描述性分析将原始数字转化为易于解释和理解的信息。它重新安排、排序和操纵数据，以生成简单的总结，显示研究中发生了什么。这种数据分析方法向您显示数据的分布情况。它还可以帮助您检测异常值、不一致性和错误，允许分析人员识别这些元素之间的相互关系。来自描述性分析的事实可以帮助企业理解哪些流程工作良好，哪些领域可能需要进一步分析。延伸阅读: 描述分析: 权威指南

诊断分析虽然描述性分析告诉你发生了什么，诊断分析确定为什么会发生。如果您想使用数据来学习如何重复一个成功的项目，或者重新评估一个可能从某些改进中受益的过程，诊断分析可以为您提供这些信息。例如，诊断分析使您能够发现特定营销活动成功的原因，或者您将来如何加强它。相关阅读: 什么是4种类型的数据分析? (附提示)

预测性数据分析在预测性数据分析中，您可以使用来自描述性和诊断性框架的信息来预测决策或过程的未来结果。预测分析回顾过去的数据，以发现潜在的趋势。例如，百货公司可以使用预测研究来确定在繁忙的假期季节雇佣更多的员工是否是一个好主意。

规定性分析规定性分析结合了数据，帮助组织决定如何改进他们的工作流程。因为您从这个过程中获得的信息是大规模的，规范性分析需要组织的承诺。人工智能(AI)可以作为进行规范性分析的工具。人工智能消耗大量数据并不断学习，利用这些信息提出建议，甚至自动实现更新。相关阅读: 描述性与预测性与规范性分析

分析数据的好处分析数据可以促进组织的使命、愿景和目标。这些信息可以帮助您建议持续的质量改进、产品扩展和工作场所创新。它还可以帮助发展:

• 升级软件以简化服务
• 改进库存控制，提高交货速度
• 加强领导力培训，赋予员工权力
• 新的战略联盟或合并以保持市场竞争力
• 增加了志愿人员培训，以加强外联工作
• 机器学习的扩展应用
• 增加对影响客户满意度的变量的理解通过进行数据分析，可以解释应用于项目的数据。数据洞察力可以支持决策，比如客户可能喜欢什么样的新产品，是否扩展到一个新的地区或国家，或者在哪里降低具体成本。