在数据丰富的时代，了解如何分析并从业务的数字洞察中提取真正的含义是成功的主要驱动力之一。

尽管我们每天创建大量数据，但实际上只有 0.5% 的数据被分析并用于数据发现、改进和智能。虽然这看起来似乎不多，但考虑到我们触手可及的数字信息量，0.5% 仍然占据了大量数据。

由于数据如此之多，时间却如此之少，了解如何收集、整理、组织和理解所有这些潜在的业务促进信息可能是一个雷区，但在线数据分析是解决方案。

在科学中，数据分析使用更复杂的方法和先进的技术来探索和实验数据。另一方面，在业务环境中，数据用于制定数据驱动的决策，从而使公司能够提高整体绩效。在这篇文章中，我们将从组织的角度介绍数据分析，同时仍然了解对于理解数据分析基础知识至关重要的科学和统计基础。

为了正确看待所有这些，我们将回答一系列重要的分析问题，探索分析方法和技术，同时演示如何通过 17 个步骤的成功蓝图在现实世界中进行分析。

什么是数据分析？

数据分析是使用各种统计和逻辑方法和技术收集、建模和分析数据的过程。企业依靠分析流程和工具来提取支持战略和运营决策的见解。

所有这些不同的方法很大程度上基于两个核心领域：定量和定性研究。

为了解释定性研究和定量研究之间的主要区别，这里有一个视频供您观看：

更好地理解定量研究中的不同技术和方法以及定性见解将为您的分析工作提供更明确的方向，因此值得花时间让这些特定的知识深入人心。此外，您将能够创建一份全面的分析报告，让您的分析能力大幅提升。

除了定性和定量类别之外，在进行复杂的数据分析过程之前，您还应该了解其他类型的数据。这些类别包括：

• 大数据：是指需要使用先进软件进行分析以揭示模式和趋势的海量数据集。它被认为是最好的分析资产之一，因为它以更快的速度提供大量数据。
• 元数据：简单来说，元数据是提供有关其他数据的见解的数据。它总结了有关特定数据的关键信息，以便更轻松地查找和重用以供以后使用。
• 实时数据：顾名思义，实时数据一获取就呈现。从组织的角度来看，这是最有价值的数据，因为它可以帮助您根据最新发展做出重要决策。我们的实时分析指南将告诉您有关该主题的更多信息。
• 机器数据：这是更复杂的数据，仅由电话、计算机甚至网站和嵌入式系统等机器生成，无需事先进行人工交互。

为什么数据分析很重要？

在我们详细介绍分析的类别及其方法和技术之前，您必须了解分析数据可以为您的组织带来的潜力。

1. 明智的决策：从管理的角度来看，您可以从分析数据中受益，因为它可以帮助您根据事实而不是简单的直觉做出决策。例如，您可以了解在哪里投资您的资金，发现增长机会，预测您的收入，或在不常见的情况出现问题之前解决它们。通过此，您可以从组织中的各个领域提取相关见解，并借助仪表板软件，以专业且交互式的方式向不同的利益相关者呈现数据。
2. 降低成本：另一个巨大的好处是降低成本。借助预测分析等先进技术，企业可以发现数据中的改进机会、趋势和模式，并相应地规划策略。随着时间的推移，这将帮助您节省实施错误策略的资金和资源。不仅如此，通过预测销售和需求等不同场景，您还可以预测生产和供应。
3. 更好地瞄准客户：客户可以说是任何企业中最关键的因素。通过使用分析获得与客户相关的所有方面的 360° 视角，您可以了解他们使用哪些渠道与您沟通、他们的人口统计数据、兴趣、习惯、购买行为等。从长远来看，它将推动您的营销策略取得成功，让您能够识别新的潜在客户，并避免浪费资源来瞄准错误的人群或发送错误的信息。您还可以通过分析客户的评论或客户服务部门的绩效来跟踪客户满意度。
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数据分析过程是什么？

当我们谈论分析数据时，需要遵循一个顺序才能提取所需的结论。分析过程由 5 个关键阶段组成。我们将在本文后面更详细地介绍它们中的每一个，但为了开始提供所需的上下文以了解接下来会发生什么，这里概述了数据分析的 5 个基本步骤。

• 识别：在开始接触数据之前，您首先需要确定为什么需要它。识别是您确定需要回答的问题的阶段。例如，客户对我们品牌的看法如何？或者哪种类型的包装对我们的潜在客户更有吸引力？概述问题后，您就可以开始下一步了。
• 收集：顾名思义，这是您开始收集所需数据的阶段。在这里，您可以定义将使用哪些数据源以及如何使用它们。数据收集可以采用不同的形式，例如内部或外部来源、调查、访谈、问卷和焦点小组等。这里需要注意的是，在定量和定性场景中收集数据的方式会有所不同。
• 清理：一旦获得必要的数据，就可以对其进行清理并准备好进行分析。并非您收集的所有数据都有用，当收集不同格式的大量数据时，您很可能会发现自己有重复或格式错误的数据。为了避免这种情况，在开始处理数据之前，您需要确保删除所有空格、重复记录或格式错误。这样您就可以避免质量差的数据损害您的分析。
• 分析：借助统计分析、回归、神经网络、文本分析等各种技术，您可以开始分析和操作数据以提取相关结论。在此阶段，您会发现趋势、相关性、变化和模式，这些可以帮助您回答在识别阶段首先想到的问题。市场上的各种技术可帮助研究人员和普通用户管理数据。其中一些包括商业智能和可视化软件、预测分析和数据挖掘等。
• 解释：最后但并非最不重要的一步是最重要的步骤之一：是时候解释您的结果了。在这个阶段，研究人员根据研究结果提出行动方案。例如，在这里您可以了解您的客户是否喜欢红色或绿色、塑料或纸质等包装。此外，在这个阶段，您还可以找到一些限制并进行改进。

现在您已经对关键数据分析步骤有了基本的了解，让我们来看看最重要的 17 个基本方法。

17 种基本的数据分析方法

在深入探讨 17 种基本方法类型之前，我们必须快速浏览一下主要分析类别，这一点很重要。从描述性到规范性分析，数据评估的复杂性和工作量不断增加，但也增加了公司的附加值。

a) 描述性分析——发生了什么。

描述性分析方法是任何分析反思的起点，其目的是回答“发生了什么？”的问题。它通过排序、操作和解释来自各种来源的原始数据，将其转化为对您的组织有价值的见解来实现这一点。

进行描述性分析至关重要，因为它使我们能够以有意义的方式表达我们的见解。尽管值得一提的是，这种分析本身无法让您预测未来的结果或告诉您问题的答案，例如为什么会发生某些事情，但它将使您的数据井井有条并准备好进行进一步的调查。

b) 探索性分析——如何探索数据关系。

顾名思义，探索性分析的主要目的是探索。在此之前，仍然没有数据和变量之间关系的概念。研究数据后，探索性分析可以帮助您找到联系并为特定问题生成假设和解决方案。它的一个典型应用领域是数据挖掘。

c) 诊断分析——为什么会发生。

诊断数据分析可以帮助分析师和高管对事情发生的原因有一个牢固的背景理解。如果您知道某件事发生的原因以及发生的方式，您将能够找出解决问题或挑战的确切方法。

旨在为特定问题提供直接且可操作的答案，这是世界上最重要的研究方法之一，以及零售分析等其他关键组织功能，例如

c) 预测分析——将会发生什么。

预测方法可以让你展望未来来回答这个问题：会发生什么？为了做到这一点，除了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 之外，它还使用前面提到的描述性、探索性和诊断性分析的结果。通过此，您可以发现数据中的未来趋势、潜在问题或低效率、联系和伤亡。

通过预测分析，您可以展开和开发举措，不仅可以增强您的各种运营流程，还可以帮助您在竞争中获得最重要的优势。如果您通过数据了解趋势、模式或事件发生的原因，您将能够对特定业务领域的情况如何展开做出明智的预测。

e) 规范性分析 - 它将如何发生。

研究中另一种最有效的分析方法。规范性数据技术与预测分析的交叉点在于，它围绕使用模式或趋势来开发响应性强、实用的业务策略。

通过深入研究规范性分析，您将在数据使用过程中发挥积极作用，获取精心排列的可视化数据集，并将其用作解决许多关键领域（包括营销、销售、客户）中出现的问题的有力解决方案。经验、人力资源、履行、财务、物流分析等。

正如文章开头提到的，数据分析方法可以分为两大类：定量和定性。每个类别都具有强大的分析价值，该价值根据您正在使用的场景和数据类型而变化。下面，我们将讨论 17 种方法，分为定性方法和定量方法。

言归正传，以下是 17 种基本类型的数据分析方法以及商业领域的一些用例：

A. 定量方法

简而言之，定量分析是指所有使用数值数据或可以转化为数字的数据（例如性别、年龄等类别变量）来提取有价值的见解的方法。它用于提取有关关系、差异和测试假设的有价值的结论。下面我们讨论一些关键的定量方法。

1. 聚类分析

对一组数据元素进行分组的操作，使所述元素彼此之间（在特定意义上）比其他组中的元素更相似，因此称为“集群”。由于聚类时没有目标变量，因此该方法通常用于查找数据中的隐藏模式。该方法还用于为趋势或数据集提供额外的上下文。

让我们从组织的角度来看。在完美的世界中，营销人员将能够单独分析每个客户并为他们提供最佳的个性化服务，但让我们面对现实吧，拥有庞大的客户群，及时做到这一点是不可能的。这就是集群的用武之地。通过根据人口统计、购买行为、货币价值或任何其他可能与您的公司相关的因素将客户分组，您将能够立即优化您的工作，并为您的客户提供基于以下方面的最佳体验：根据他们的需要。

2. 队列分析

这种类型的数据分析方法使用历史数据来检查和比较用户行为的确定部分，然后可以将其与具有相似特征的其他部分分组。通过使用这种方法，可以获得对消费者需求的丰富洞察或对更广泛的目标群体的牢固理解。

群组分析对于在营销中执行分析非常有用，因为它可以让您了解您的营销活动对特定客户群体的影响。举例来说，假设您发送一封电子邮件活动鼓励客户注册您的网站。为此，您可以使用不同的设计、CTA 和广告内容创建两个版本的广告系列。随后，您可以使用同期群分析来跟踪活动在较长时间内的效果，并了解哪种类型的内容正在推动客户注册、重新购买或以其他方式参与。  

开始执行群组分析方法的一个有用工具是 Google Analytics。您可以在这份有用的指南中详细了解在 GA 中使用群组的好处和局限性。在下图中，您可以看到如何在此工具中可视化群组的示例。这些细分（设备流量）被分为日期群组（设备的使用情况），然后每周进行分析，以深入了解性能。

3.回归分析

回归使用历史数据来了解当一个（线性回归）或多个自变量（多元回归）发生变化或保持不变时，因变量的值如何受到影响。通过了解每个变量的关系及其过去的发展方式，您可以预测未来可能的结果并做出更好的决策。

让我们用一个例子来说明这一点。想象一下，您对 2019 年的销售额进行了回归分析，发现产品质量、商店设计、客户服务、营销活动和销售渠道等变量影响了整体结果。现在，您想要使用回归来分析这些变量中的哪些发生了变化，或者在 2020 年期间是否出现了任何新变量。例如，由于新冠疫情封锁，您无法在实体店销售那么多产品。因此，您的在线渠道销售额可能总体下降或增加。通过此，您可以了解哪些自变量影响了因变量年销售额的整体表现。

如果您想深入了解此类分析，请查看本文并了解有关如何从回归中受益的更多信息。

4. 神经网络

神经网络构成了机器学习智能算法的基础。它是一种分析形式，试图以最少的干预来了解人脑如何产生洞察力并预测价值。神经网络从每一个数据交易中学习，这意味着它们会随着时间的推移而发展和进步。

神经网络的一个典型应用领域是预测分析。有些BI 报告工具已实现此功能，例如 datapine 的预测分析工具。该工具使用户能够快速、轻松地生成各种预测。您所要做的就是根据您的 KPI 选择要处理的数据，软件会根据历史和当前数据自动计算预测。由于其用户友好的界面，组织中的任何人都可以对其进行管理；不需要成为高级科学家。

以下是如何使用 Datapine 的预测分析工具的示例：

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5、因素分析

因子分析也称为“降维”，是一种数据分析，用于根据可能较少数量的未观察变量（称为因子）来描述观察到的相关变量之间的变异性。这里的目的是发现独立的潜在变量，这是简化特定细分市场的理想方法。

理解这种数据分析方法的一个好方法是客户对产品的评价。初步评估基于不同的变量，如颜色、形状、耐磨性、当前趋势、材料、舒适度、购买产品的地点和使用频率。像这样，列表可以是无穷无尽的，具体取决于您想要跟踪的内容。在这种情况下，因素分析通过将所有这些变量汇总为同质组而发挥作用，例如，将变量颜色、材料、质量和趋势分组为设计的兄弟潜在变量。

如果您想开始使用因子分析来分析数据，我们建议您查看加州大学洛杉矶分校的实用指南。

6. 数据挖掘

一种数据分析方法，是工程指标和附加价值、方向和背景见解的总称。通过使用探索性统计评估，数据挖掘旨在识别依赖性、关系、模式和趋势以生成高级知识。在考虑如何分析数据时，采用数据挖掘思维方式对于成功至关重要 - 因此，这是一个值得更详细探索的领域。

数据挖掘的一个优秀用例是 datapine 智能数据警报。在人工智能和机器学习的帮助下，它们根据数据集中的特定命令或事件提供自动化信号。例如，如果您正在监控供应链 KPI，您可以设置智能警报，以便在出现无效或低质量数据时触发。通过这样做，您将能够深入研究问题并快速有效地解决它。

在下图中，您可以看到datapine的智能警报是如何工作的。通过设置每日订单、会话和收入的范围，如果目标未完成或超出预期，警报将通知您。

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7.时间序列分析

顾名思义，时间序列分析用于分析在指定时间段内收集的一组数据点。尽管分析人员使用这种方法来监控特定时间间隔内的数据点，而不仅仅是间歇性地监控它们，但时间序列分析并不是唯一用于收集随时间变化的数据的目的。相反，它使研究人员能够了解变量在研究期间是否发生变化、不同变量如何相关以及如何达到最终结果。

在业务环境中，此方法用于了解不同趋势和模式的原因，以提取有价值的见解。使用此方法的另一种方法是借助时间序列预测。在预测技术的支持下，企业可以分析一段时间内的各种数据集并预测不同的未来事件。

透视时间序列分析的一个很好的用例是季节性对销售的影响。通过使用时间序列预测来分析特定产品随时间的销售数据，您可以了解特定时间段内销售额是否上升（例如夏季的泳装或万圣节的糖果）。这些见解使您能够预测需求并相应地准备生产。  

8.决策树

决策树分析旨在作为做出明智的战略决策的支持工具。通过在树状模型中直观地显示潜在的结果、后果和成本，研究人员和公司用户可以轻松评估所有涉及的因素并选择最佳的行动方案。决策树有助于分析定量数据，它们可以帮助您发现改进机会、降低成本并提高运营效率和产量，从而改进决策过程。

但决策树实际上是如何工作的呢？此方法的工作原理类似于流程图，从您需要做出的主要决策开始，并根据每个决策的不同结果和后果进行分支。每个结果都会概述其自身的后果、成本和收益，在分析结束时，您可以比较每个结果并做出最明智的决定。

企业可以利用它们来了解哪个项目更具成本效益，并且从长远来看会带来更多收益。例如，假设您需要决定是否要更新您的软件应用程序或完全构建一个新应用程序。在这里，您可以比较总成本、需要投入的时间、潜在收入以及可能影响您决策的任何其他因素。最后，您将能够看到这两种选择中哪一种对您的公司或研究来说更现实且更容易实现。

9. 联合分析

最后但并非最不重要的一点是，我们进行了联合分析。这种方法通常用于调查中，以了解个人如何评价产品或服务的不同属性，它是提取消费者偏好的最有效方法之一。在购买时，一些客户可能更注重价格，另一些客户更注重功能，还有一些客户可能更注重可持续发展。无论客户的偏好是什么，您都可以通过联合分析找到他们。通过此，公司可以定义定价策略、包装选项、订阅包等。

联合分析的一个很好的例子是营销和销售。例如，纸杯蛋糕品牌可能会使用联合分析，发现其客户更喜欢无麸质食品和带有更健康配料的纸杯蛋糕，而不是超糖纸杯蛋糕。因此，纸杯蛋糕品牌可以将这些见解转化为广告和促销活动，以增加这种特定类型产品的销量。不仅如此，联合分析还可以帮助企业根据客户的兴趣来细分客户。这使得他们能够发送不同的消息，为每个细分市场带来价值。

10.对应分析

对应分析也称为倒数平均，是一种用于分析列联表中分类变量之间关系的方法。列联表是跨行和列显示两个（简单对应分析）或更多（多重对应分析）分类变量的表格，这些变量显示数据的分布，通常是针对特定主题的调查或问卷的答案。

该方法首先计算“期望值”，该值是通过将行平均值和列平均值相乘，然后除以特定表格单元格的总体原始值来完成的。然后从原始值中减去“期望值”，得到“剩余数”，这使您可以提取有关关系和分布的结论。稍后使用表示不同值之间关系的地图显示此分析的结果。地图中最接近的两个值，关系越大。让我们通过一个例子来看待它。

想象一下，您正在对户外服装品牌及其公众的看法进行市场调查分析。对于此分析，您要求一组人将每个品牌与特定属性相匹配，这些属性可以是耐用性、创新性、优质材料等。在计算残差数时，您可以看到品牌 A 对创新性有正残差，但耐久性的负值。这意味着品牌 A 并未被定位为市场上的持久品牌，而竞争对手可以利用这一点。

11. 多维标度（MDS）

MDS 是一种用于观察对象之间相似性或差异性的方法，这些对象可以是颜色、品牌、人物、地理坐标等。这些对象是使用“MDS 地图”绘制的，该地图将相似的对象放置在一起，而不同的对象则相距很远。对象之间的（dis）相似性使用可以使用数字标度观察到的一个或多个维度来表示。例如，如果您想了解人们对 COVID-19 疫苗的感受，可以使用 1 表示“根本不相信疫苗”，使用 10 表示“坚信疫苗”，并使用 2 到9 表示中间响应。在分析 MDS 地图时，唯一重要的是对象之间的距离，维度的方向是任意的，没有任何意义。

多维尺度对于市场研究来说是一种很有价值的技术，特别是在评估产品或品牌定位时。例如，如果一个纸杯蛋糕品牌想知道自己与竞争对手相比的定位如何，可以定义口味、成分、购物体验等2-3个维度，并进行多维度尺度分析，以发现改进机会以及竞争对手目前处于领先地位的领域。

另一个商业例子是在采购中决定不同的供应商时。决策者可以生成 MDS 图，以了解不同供应商的不同价格、交货时间、技术服务等方面的差异，并选择最适合他们需求的供应商。

最后一个例子是由一篇关于“用于分析电影评论数据的情感词的多级语义网络可视化的改进研究”的研究论文提出的。研究人员选择了二维 MDS 地图来显示电影评论中不同情绪之间的距离和关系。他们使用了 36 个情感词，并根据情感距离进行分配，如下图所示，“愤怒”和“甜蜜”一词位于地图的两侧，非常清楚地标记了两种情感之间的距离。

来源

MDS 除了是分析差异性的一种有价值的技术之外，还可以作为大维数据的降维技术。

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B. 定性方法

定性数据分析方法被定义为对使用访谈、焦点小组、问卷等观察方法收集和产生的非数字数据进行观察。与定量方法相反，定性数据更加主观，在分析客户保留和产品开发方面具有很高的价值。

12.文本分析

文本分析，在业内也称为文本挖掘，其工作原理是获取大量文本数据并以更易于管理的方式排列它们。通过严格详细地完成此清理过程，您将能够提取与您的组织真正相关的数据，并使用它来开发可操作的见解，从而推动您前进。

现代软件加速了文本分析的应用。由于机器学习和智能算法的结合，您可以执行情感分析等高级分析过程。通过此技术，您可以了解文本的意图和情感，例如，它是积极的、消极的还是中性的，然后根据与您的品牌相关的某些因素和类别为其评分。情感分析通常用于监控品牌和产品声誉，并了解您的客户体验是否成功。要了解有关该主题的更多信息，请查看这篇富有洞察力的文章。

通过分析来自各种基于文字的来源（包括产品评论、文章、社交媒体传播和调查回复）的数据，您将获得有关受众及其需求、偏好和痛点的宝贵见解。这将使您能够创建满足潜在客户个人需求的营销活动、服务和沟通，从而扩大受众群体，同时提高客户保留率。还有各种其他“子方法”是文本分析的扩展。它们中的每一个都有更具体的目的，我们接下来将详细讨论它们。

13.内容分析

这是一种简单且非常流行的方法，用于检查不同内容格式（例如文本、图像、音频或视频）中某些单词、概念和主题的存在和频率。例如，名人的名字在社交媒体或在线小报上被提及的次数。它通过对文本数据进行编码来实现这一点，这些数据随后以可以提供有价值的见解的方式进行分类和制表，使其成为定量和定性分析的完美结合。

内容分析有两种类型。第一个是概念分析，重点关注显性数据，例如某个概念或单词在一段内容中被提及的次数。第二个是关系分析，重点关注不同概念或单词之间的关系以及它们在特定上下文中如何联系。

营销人员经常使用内容分析来衡量品牌声誉和客户行为。例如，通过分析客户评论。它还可以用于分析客户访谈并寻找新产品开发的方向。还需要注意的是，为了从这种分析方法中发挥最大潜力，必须有一个明确定义的研究问题。

14.主题分析

与内容分析非常相似，主题分析也有助于识别和解释定性数据中的模式，主要区别在于第一个分析也可以应用于定量分析。主题方法分析大量文本数据，例如焦点小组记录或访谈，并将它们分组为文本中经常出现的主题或类别。当试图了解人们对某个主题的看法和意见时，这是一个很好的方法。例如，如果您是一个关心可持续发展的品牌，您可以对客户进行调查，分析他们对可持续发展的看法和意见，以及他们如何将其应用到生活中。您还可以分析客户服务通话记录以查找常见问题并改进您的服务。

主题分析是一种非常主观的技术，依赖于研究人员的判断。因此，为了避免偏见，它有 6 个步骤，包括熟悉、编码、生成主题、审查主题、定义和命名主题以及撰写。还需要注意的是，由于这是一种灵活的方法，因此可以通过多种方式解释数据，并且很难选择更重要的数据来强调。

15. 叙事分析

叙事分析本质上比前两个更复杂一些，它用于探索人们讲述的故事背后的含义，最重要的是，他们如何讲述故事。通过研究人们用来描述情况的词语，您可以得出有关他们对特定主题的观点的有价值的结论。叙事数据的常见来源包括自传、家庭故事、观点文章和感言等。

从商业角度来看，叙述分析可用于分析客户对特定产品、服务、功能或其他的行为和感受。它提供了极其有价值的独特而深刻的见解。然而，它有一些缺点。  

这种方法的最大弱点是，由于叙述数据收集的复杂性和耗时性，样本量通常很小。另外，受试者讲述故事的方式会受到他或她的具体经历的显着影响，这使得在后续研究中很难复制。

16. 话语分析

话语分析用于根据其政治、社会或文化背景来理解任何类型的书面、口头或象征性话语背后的含义。它将语言和情境的分析结合在一起。这意味着内容的构建方式及其背后的含义很大程度上受到其所在文化和社会的影响。例如，如果您正在分析政治演讲，您需要考虑不同的背景元素，例如政治家的背景、该国当前的政治背景、演讲所针对的受众等等。

从商业角度来看，话语分析是一个很好的市场研究工具。它使营销人员能够了解特定市场的规范和想法如何运作，以及他们的客户如何与这些想法相关。它对于建立品牌使命或开发独特的语气非常有用。

17.扎根理论分析

传统上，研究人员决定一种方法和假设，并开始收集数据来证明该假设。扎根理论是唯一不需要初始研究问题或假设的方法，因为它的价值在于新理论的产生。使用扎根理论方法，你可以以开放的心态进入分析过程，探索数据，通过测试和修正产生新的理论。事实上，没有必要收集数据然后开始分析。研究人员通常在收集数据时开始发现有价值的见解。

所有这些要素使扎根理论成为一种非常有价值的方法，因为理论完全得到数据而不是最初假设的支持。这是一种很好的技术，可以分析研究不足的主题或找到特定公司成果背后的原因。例如，产品经理和营销人员可能会使用扎根理论来查找客户流失率高的原因，并研究客户调查和评论以开发有关原因的新理论。

如何分析数据？最常用的 17 种数据分析技术

现在我们已经回答了“什么是数据分析”、为什么它如此重要等问题，并涵盖了不同的数据分析类型，现在是时候更深入地了解如何通过这 17 种基本技术来执行分析了。

1. 协作您的需求

在开始分析或深入研究任何技术之前，至关重要的是与组织内的所有关键利益相关者坐下来合作，决定您的主要活动或战略目标，并对最有利于您的进展的见解类型获得基本了解或者为您提供发展组织所需的远见水平。

2. 提出你的问题

一旦你概述了你的核心目标，你应该考虑需要回答哪些问题来帮助你实现你的使命。这是最重要的技术之一，因为它将为您的成功奠定基础。

为了帮助您提出正确的问题并确保您的数据适合您，您必须提出正确的数据分析问题。

3.数据民主化

在为您的数据分析方法提供一些真正的方向，并了解需要回答哪些问题才能从组织可用的信息中提取最佳价值后，您应该继续民主化。

数据民主化是一项旨在有效、快速地连接来自各种来源的数据的行动，以便组织中的任何人都可以在任何给定时刻访问它。您可以提取文本、图像、视频、数字或任何其他格式的数据。然后执行跨数据库分析以获得更高级的见解，并与公司其他部门交互分享。  

一旦您决定了最有价值的来源，您需要将所有这些都纳入结构化格式以开始收集您的见解。为此，datapine 提供了一种简单的一体化数据连接器功能，可以集成所有内部和外部源并根据您的意愿进行管理。此外，datapine 的端到端解决方案会自动更新您的数据，使您能够节省时间并专注于执行正确的分析来发展您的公司。

4. 思考治理

在商业或研究环境中收集数据时，您始终需要考虑安全和隐私。随着数据泄露成为企业关注的话题，保护客户或主体的敏感信息变得至关重要。

为了确保所有这些都得到照顾，您需要考虑数据治理策略。根据Gartner 的说法，这个概念指的是“决策权的规范和责任框架，以确保数据和分析的评估、创建、消费和控制中的适当行为。” 简而言之，数据治理是流程、角色和策略的集合，可确保数据的有效使用，同时仍然实现公司的主要目标。它确保对于谁可以访问信息以及如何访问信息有明确的角色。随着时间的推移，这不仅可以确保敏感信息受到保护，而且还可以进行整体有效的分析。

5. 清理数据

从如此多的来源收集信息后，您将留下大量难以处理的信息。同时，您可能会遇到不正确的数据，这些数据可能会误导您的分析。为了避免将来遇到这种情况，您可以做的最明智的事情就是清理数据。在将其可视化之前，这是基础，因为它将确保您从中提取的见解是正确的。

在清洁过程中，您需要注意很多事情。最重要的是消除任何重复的观察结果；当使用多个内部和外部信息源时，通常会出现这种情况。您还可以添加任何缺失的代码、修复空白字段并消除格式不正确的数据。

另一种常见的清理形式是使用文本数据完成的。正如我们之前提到的，当今大多数公司都会分析客户评论、社交媒体评论、调查问卷和其他几种文本输入。为了让算法检测模式，需要修改文本数据以避免无效字符或任何语法或拼写错误。

最重要的是，清理的目的是防止您得出错误的结论，从长远来看可能会损害您的公司。通过使用干净的数据，您还将帮助 BI 解决方案更好地与您的信息进行交互，并为您的组织创建更好的报告。

6. 设置您的 KPI

一旦您设置了来源、清理了数据并确定了您希望您的见解能够回答的明确问题，您就需要设置一系列关键绩效指标 (KPI)，以帮助您跟踪、衡量和塑造您的进度在一些关键领域。

KPI 对于定性和定量分析研究都至关重要。这是您当然不应该忽视的数据分析的主要方法之一。

为了帮助您为您的计划和活动设置最佳的 KPI，以下是相关物流 KPI的示例：运输相关成本。如果您想了解更多信息，请探索我们的关键绩效指标示例集合。

7. 省略无用数据

在为您的数据分析工具和技术赋予真正的目的并定义了您的使命后，您应该探索从所有来源收集的原始数据，并使用您的 KPI 作为参考，剔除您认为无用的任何信息。

削减信息脂肪是最重要的分析方法之一，因为它可以让您集中分析工作，并从剩余的“精益”信息中榨取每一滴价值。

任何与您的业务目标或KPI 管理策略不相符的统计数据、事实、数字或指标都应从等式中消除。

8. 构建数据管理路线图

虽然此时此特定步骤是可选的（您现在已经获得了丰富的见解并形成了相当完善的策略），但创建数据治理路线图将帮助您的数据分析方法和技术在更可持续的方面取得成功。基础。如果开发得当，这些路线图也可以随着时间的推移进行调整和扩展。

投入充足的时间来制定路线图，帮助您在内部存储、管理和处理数据，并且您将使您的分析技术更加流畅和实用——这是当今可用的最强大的数据分析方法类型之一。

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9. 整合技术

分析数据的方法有很多，但在业务环境中分析成功的最重要方面之一是集成正确的决策支持软件和技术。

强大的分析平台不仅允许您从最有价值的来源提取关键数据，同时使用动态 KPI 为您提供可行的见解；它还将从一个中央实时仪表板以易于理解、可视化、交互式的格式呈现它们。您可以信赖的数据方法。

通过将正确的技术集成到数据分析方法中，您将避免见解支离破碎，节省时间和精力，同时让您从企业最有价值的见解中获得最大价值。

要了解软件在分析方面的强大功能并增强您的分析方法，请浏览我们选择的仪表板示例。

10.回答你的问题

通过考虑上述每一项努力，使用正确的技术，并培养一种有凝聚力的内部文化，让每个人都接受不同的数据分析方法以及数字智能的力量，您将很快开始回答最紧迫的业务问题。可以说，让整个组织都能理解数据概念的最佳方式是通过数据可视化。

11. 可视化你的数据

在线数据可视化是一个强大的工具，因为它可以让您用指标讲述故事，使整个组织的用户能够提取有助于业务发展的有意义的见解，并且它涵盖了分析数据的所有不同方法。

分析的目的是让您的整个组织更加知情和智能，并且通过正确的平台或仪表板，这比您想象的要简单，正如我们的营销仪表板所证明的那样。

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这个可视化、动态和交互式在线仪表板是一个数据分析示例，旨在为首席营销官 (CMO) 提供相关指标的概述，以帮助他们了解是否实现了每月目标。

具体来说，这个使用现代仪表板创建器生成的示例显示了每月收入、成本、净收入和每个客户净收入的交互式图表；所有数据都与上个月进行比较，以便您了解数据的波动情况。此外，它还显示每月用户、客户、SQL 和 MQL 数量的详细摘要，以可视化整个情况并为您的营销报告提取相关见解或趋势。

CMO 仪表板非常适合 C 级管理人员，因为它可以帮助他们监控营销工作的战略成果，并做出数据驱动的决策，从而使公司受益匪浅。

12. 小心解释

我们已经用整篇文章专门讨论数据解释，因为它是数据分析过程的基本部分。它赋予分析信息以意义，旨在从分析结果中得出简洁的结论。由于大多数时候公司都在处理来自许多不同来源的数据，因此解释阶段需要仔细、正确地完成，以避免误解。

为了帮助您完成整个过程，我们在这里列出了您在查看数据时需要不惜一切代价避免的三种常见做法：

• 相关性与因果性：人类大脑的结构是为了寻找模式。这种行为会导致执行解释时最常见的错误之一：混淆相关性与因果关系。虽然这两个方面可以同时存在，但假设两件事同时发生，其中一件事刺激了另一件事，这种假设是不正确的。避免陷入这种错误的一个建议是永远不要只相信直觉，而要相信数据。如果没有因果关系的客观证据，那么始终坚持相关性。
• 确认偏差：这种现象描述了仅选择和解释证明一个假设所需的数据的倾向，通常忽略可能反驳该假设的元素。即使不是故意的，确认偏差也可能代表一个真正的问题，因为排除相关信息可能会导致错误的结论，从而导致错误的商业决策。为了避免这种情况，请始终尝试反驳您的假设而不是证明它，与其他团队成员分享您的分析，并避免在整个分析项目最终确定之前得出任何结论。
• 统计显着性：简而言之，统计显着性可以帮助分析人员了解结果是否确实准确，或者是否由于抽样误差或纯粹的偶然而发生。所需的统计显着性水平可能取决于样本大小和所分析的行业。无论如何，当结果可能影响决策时忽视它的重要性可能是一个巨大的错误。

13. 建立一个叙述

现在，我们将研究如何以一种有利于您的业务的方式将所有这些元素整合在一起 - 从一些称为数据讲故事的东西开始。

人类大脑对强有力的故事或叙述的反应非常好。使用各种BI 仪表板工具清理、塑造和可视化最宝贵的数据后，您应该努力讲述一个故事 - 一个具有清晰的开头、中间和结尾的故事。

通过这样做，您将使您的分析工作变得更容易理解、更容易理解和更通用，从而使您组织内的更多人能够利用您的发现来获得可操作的优势。

14.考虑自主技术

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等自主技术在促进理解如何更有效地分析数据方面发挥着重要作用。

Gartner预测，到今年年底，80%的新兴技术将在人工智能基础上开发。这证明了自主技术不断增长的力量和价值。

目前，这些技术正在彻底改变分析行业。我们之前提到的一些例子是神经网络、智能警报和情绪分析。

15.分担负载

如果您使用正确的工具和仪表板，您将能够以易于理解、价值驱动的格式呈现您的指标，从而使组织中的几乎每个人都可以连接并使用相关数据来发挥自己的优势。

现代仪表板整合了来自各种来源的数据，无论您是否需要监控招聘指标或生成需要跨多个部门发送的报告，都可以在一个集中位置访问丰富的见解。此外，这些尖端工具可以从多种设备访问仪表板，这意味着企业中的每个人都可以远程连接实用见解并共享负载。

一旦每个人都能够以数据驱动的思维方式工作，您将以意想不到的方式促进您的业务取得成功。当谈到如何分析数据时，这种协作方法至关重要。

16.数据分析工具

为了进行高质量的数据分析，使用可确保最佳结果的工具和软件至关重要。在这里，我们为您的组织提供了四个基本类别的数据分析工具的小摘要。

• 商业智能： BI 工具允许您处理来自多个来源、任何格式的大量数据。通过这种方式，您不仅可以分析和监控数据以提取相关见解，还可以创建交互式报告和仪表板来可视化您的 KPI 并将其用于为您的公司谋福利。datapine 是一款令人惊叹的在线 BI软件，专注于为初学者和高级用户提供强大的在线分析功能。像这样，它提供了全方位服务解决方案，包括尖端的数据分析、KPI 可视化、实时仪表板、报告和人工智能技术，以预测趋势并最大限度地降低风险。
• 统计分析：这些工具通常是为科学家、统计学家、市场研究人员和数学家设计的，因为它们允许他们使用回归分析、预测分析和统计建模等方法执行复杂的统计分析。R-Studio是执行此类分析的一个好工具，因为它提供了强大的数据建模和假设检验功能，可以涵盖学术和一般数据分析。该工具是业界最受欢迎的工具之一，因为它具有数据清理、数据缩减以及使用多种统计方法执行高级分析的功能。另一个值得一提的相关工具是SPSS来自IBM。该软件为所有技能水平的用户提供先进的统计分析。凭借庞大的机器学习算法、文本分析和假设检验方法库，它可以帮助您的公司找到相关见解以推动更好的决策。SPSS 还可以作为云服务使用，使您可以在任何地方运行它。
• SQL 控制台： SQL 是一种编程语言，通常用于处理关系数据库中的结构化数据。此类工具在数据科学家中很受欢迎，因为它们在释放这些数据库的价值方面非常有效。毫无疑问，市场上最常用的 SQL 软件之一是MySQL Workbench。该工具提供多种功能，例如用于数据库建模和监控的可视化工具、完整的 SQL 优化、管理工具以及用于跟踪 KPI 的可视化性能仪表板。
• 数据可视化：这些工具用于通过图表、图形和地图来表示数据，使您能够找到数据中的模式和趋势。datapine 已经提到的 BI 平台还提供了大量强大的在线数据可视化工具，具有多种优势。其中包括：提供引人注目的数据驱动演示文稿以与整个公司共享、无论您身在何处都可以使用任何设备在线查看数据的能力、交互式仪表板设计功能，使您能够以交互式且易于理解的方式展示结果，并执行可与其他多人同时使用的在线自助服务报告，以提高团队生产力。

17.不断完善你的流程

最后一步对某些人来说似乎是显而易见的，但如果您认为已经完成，则很容易忽略它。一旦提取了所需的结果，您应该始终回顾您的项目并思考可以改进的地方。正如您在这一长串技术中看到的那样，数据分析是一个复杂的过程，需要不断完善。为此，你应该永远更进一步，不断进步。

数据分析的质量标准

到目前为止，我们已经介绍了一系列可以帮助您执行高效数据分析的方法和技术。但如何衡量结果的质量和有效性呢？这是在一些科学质量标准的帮助下完成的。在这里，我们将进入一个更加理论化的领域，这对于理解科学统计分析的基础知识至关重要。但是，您还应该了解业务环境中的这些步骤，因为它们将使您能够以正确的方式评估结果的质量。让我们深入研究一下。

• 内部有效性：如果调查测量了应该测量的内容并因此提供了可信的结果，那么调查结果就是内部有效的。换句话说，内部效度衡量结果的可信度以及结果如何受到研究设计、操作定义、变量测量方式等因素的影响。例如，假设您正在进行一次采访，询问人们是否每天刷两次牙。虽然他们中的大多数人都会回答“是”，但您仍然可以注意到他们的答案符合社会可接受的标准，即每天至少刷牙两次。在这种情况下，你无法100%确定受访者是否真的每天刷牙两次，或者只是口头上说刷牙，因此，本次访谈的内部效度很低。
• 外部效度：本质上，外部效度是指你的研究结果可以应用于更广泛背景的程度。它的主要目的是证明研究结果可以应用于现实世界。如果研究可以应用于其他环境、个人和时代，那么外部效度就很高。
• 可靠性：如果你的研究可靠，就意味着它可以被复制。如果在相同条件下重复测量，将会产生相似的结果。这意味着您的测量仪器始终能够产生可靠的结果。例如，想象一下医生制作了一份症状调查问卷来检测患者的特定疾病。然后，其他不同的医生也使用这份问卷，但最终诊断出同一患者的病情不同。这意味着问卷在检测初始疾病方面并不可靠。这里另一个重要的注意事项是，为了使您的研究可靠，它还需要客观。如果一项研究的结果是相同的，无论谁评估或解释这些结果，该研究都可以被认为是可靠的。现在让我们更详细地了解客观性标准。
• 客观性：在数据科学中，客观性意味着研究人员在分析时需要保持完全客观。研究结果需要受到客观标准的影响，而不是受到研究人员的信仰、个性或价值观的影响。在收集数据时需要确保客观性，例如在采访个人时，需要以不影响结果的方式提出问题。与此同时，在解释数据时还需要考虑客观性。如果不同的研究人员得出相同的结论，那么该研究就是客观的。对于最后一点，您可以设置预定义的标准来解释结果，以确保所有研究人员都遵循相同的步骤。

讨论的质量标准主要涵盖定量背景下的潜在影响。默认情况下，定性研究中的分析具有额外的主观影响，必须以不同的方式进行控制。因此，此类研究还有其他质量标准，如可信性、可转移性、可靠性和可证实性。您可以在此资源上更详细地了解其中的每一个。

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数据分析的局限性和障碍

分析数据并不是一件容易的事。正如您在这篇文章中所看到的，您需要应用许多步骤和技术才能从您的研究中提取有用的信息。虽然执行良好的分析可以为您的组织带来各种好处，但它并非没有局限性。在本节中，我们将讨论进行分析时可能遇到的一些主要障碍。让我们更详细地了解它们。

• 缺乏明确的目标：无论您的数据或分析有多好，如果没有明确的目标或假设，那么该过程可能毫无价值。虽然我们提到了一些不需要预定义假设的方法，但最好在进入分析过程时附带一些明确的指导方针，说明您期望从中得到什么，特别是在利用数据来支持的业务环境中重要的战略决策。
• 客观性：可以说，在研究数据分析方面最大的障碍之一就是保持客观性。当试图证明一个假设时，研究人员可能会发现自己有意无意地将结果引向他们想要的结果。为了避免这种情况，请始终质疑您的假设并避免将事实与观点混淆。您还可以向研究合作伙伴或外部人员展示您的发现，以确认您的结果是客观的。
• 数据表示：分析过程的基本部分是表示数据的方式。您可以使用各种图表来表示您的发现，但并非所有图表都适用于所有目的。选择错误的视觉效果不仅会损害您的分析，还会误导您的受众，因此，根据您的分析目标了解何时使用每种类型的数据非常重要。我们关于图形和图表类型的完整指南列出了 20 种不同的视觉效果以及何时使用它们的示例。
• 有缺陷的相关性：误导性的统计数据可能会严重损害您的研究。我们已经在之前的帖子中指出了一些解释问题，但这是我们在这里也无法避免解决的一个重要障碍。当两个变量看似相互相关但实际上并非如此时，就会出现有缺陷的相关性。混淆相关性和因果关系可能会导致对结果的错误解释，从而导致制定错误的策略和资源损失，因此，识别不同的解释错误并避免它们非常重要。
• 样本量：可靠且高效的分析过程的一个非常常见的障碍是样本量。为了使结果值得信赖，样本量应该能够代表您正在分析的内容。例如，假设您有一家拥有 1000 名员工的公司，您问“您喜欢在这里工作吗？” 向 50 名员工询问，其中 49 人表示同意，即 95%。现在，想象一下您向 1000 名员工问同样的问题，950 名员工说“是”，这也意味着 95%。在样本量只有50人的情况下就说95%的员工喜欢在公司工作，这并不是一个具有代表性和可信度的结论。当调查更大的样本量时，结果的重要性会更加准确。  
• 隐私问题：在某些情况下，数据收集可能会受到隐私法规的约束。企业从客户那里收集各种信息，从购买行为到地址和电话号码。如果由于违规而落入坏人之手，可能会影响客户的安全和机密性。为了避免此问题，您只需收集研究所需的数据，如果您使用敏感事实，请将其设为匿名，以便保护客户。滥用客户数据可能会严重损害企业的声誉，因此关注隐私非常重要。
• 团队之间缺乏沟通：在进行业务层面的数据分析时，很可能每个部门、每个团队都会有不同的目标和策略。然而，他们都在为同一个共同目标而努力，那就是帮助业务平稳运行并持续增长。当团队之间缺乏联系和沟通时，可能会直接影响总体策略的制定方式。为了避免这些问题，数据仪表板等工具使团队能够以视觉上有吸引力的方式通过数据保持联系。
• 无知：企业每天越来越多地使用数据。尽管有许多BI 工具可用于执行有效的分析，但数据素养仍然是一个持续的障碍。并非所有员工都知道如何应用分析技术或从中提取见解。为了防止这种情况发生，您可以实施不同的培训机会，让每个相关用户做好处理数据的准备。

关键数据分析技能

正如您在这本冗长的指南中了解到的那样，分析数据是一项复杂的任务，需要大量的知识和技能。也就是说，由于自助服务工具的​​兴起，该流程比以前更容易访问和敏捷。无论如何，在处理数据时仍然有一些有价值的关键技能，我们在下面列出了最重要的技能。

1. 批判性和统计思维：要成功分析数据，您需要具有创造力并跳出框框思考。是的，考虑到数据通常与事实紧密相关，这听起来可能是一个奇怪的说法。然而，需要高水平的批判性思维才能发现联系，提出有价值的假设，并从表面上进一步提取结论。当然，这需要辅以统计思维和对数字的理解。
2. 数据清理：任何接触过数据的人都会告诉你，清理和准备过程占了数据分析师工作的80%，因此，这项技能是基础。但不仅如此，不充分清理数据还会严重损害分析，从而导致业务场景中的决策失误。尽管有多种工具可以自动化清洁过程并消除人为错误的可能性，但它仍然是一项有价值的主导技能。
3. 数据可视化：视觉效果使信息更易于理解和分析，不仅对于专业用户而且对于非技术用户来说尤其如此。拥有必要的技能不仅可以选择正确的图表类型，而且知道何时正确应用它是关键。这也意味着能够设计出视觉上引人注目的图表，使数据探索过程更加高效。
4. SQL：结构化查询语言或 SQL 是一种用于与数据库通信的编程语言。它是基础知识，因为它使您能够更新、操作和组织关系数据库中的数据，关系数据库是公司最常用的数据库。它相当容易学习，并且是数据分析中最有价值的技能之一。
5. 沟通技巧：这是一项在商业环境中特别有价值的技能。能够向同事清晰地传达分析结果非常重要，尤其是当您试图传达的信息对于非技术人员来说很复杂时。这适用于面对面的沟通以及书面格式，例如生成仪表板或报告时。虽然与我们提到的其他技能相比，这可能被认为是一项“软”技能，但它不应该被忽视，因为无论背景如何，您很可能都需要与其他人分享分析结果。

大数据环境下的数据分析

大数据对于当今的企业来说是无价的，通过使用不同的数据分析方法，可以以有助于将洞察力转化为积极行动的方式查看数据。

为了激发您的努力并将大数据的重要性放在背景中，您应该了解以下一些见解：

• 到 2026 年，大数据产业预计价值约2734亿美元。
• 94%的企业表示分析数据对于其发展和数字化转型非常重要。
• 充分利用数据潜力的公司可以将营业利润提高60%。
• 我们已经通过本文告诉您人工智能的好处。到 2025 年，该行业的财务影响预计将增至400亿美元。

数据分析概念可能有多种形式，但从根本上讲，任何可靠的方法都将有助于使您的业务比以往更加精简、有凝聚力、富有洞察力和成功。

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数据分析的关键要点

当我们的数据分析之旅结束时，我们对执行出色分析和发展业务的主要方法和技术进行了简短总结。

17 种基本的数据分析方法：

1. 聚类分析
2. 群组分析
3. 回归分析
4. 因子分析
5. 神经网络
6. 数据挖掘
7. 文本分析
8. 时间序列分析
9. 决策树
10. 联合分析
11. 对应分析
12. 多维尺度
13. 内容分析
14. 专题分析
15. 叙事分析
16. 扎根理论分析
17. 话语分析

17 大数据分析技术：

1. 配合您的需求
2. 确定你的问题
3. 数据民主化
4. 思考数据治理
5. 清理您的数据
6. 设置您的 KPI
7. 省略无用数据
8. 构建数据管理路线图
9. 整合技术
10. 回答您的问题
11. 可视化您的数据
12. 数据解读
13. 考虑自主技术
14. 建立一个叙述
15. 分担负载
16. 数据分析工具
17. 不断完善您的流程

我们思考了数据分析的定义，并深入研究了以数据为中心的分析的实际应用，有一点很明确：通过采取措施整理数据并使指标为您服务，可以将原始信息转化为行动- 这会将您的业务推向新的水平。