数据分析：它是什么以及为什么数据分析是基础

数据分析是多个行业的核心活动。从商业到金融，从健康到教育，其应用领域是多元化的。允许您识别对有效营销策略有用的模型和趋势。但什么是数据分析以及它到底是如何工作的呢？

本指南将为您提供假设、使用方法和

数据分析工具的完整概述。数据分析收集并解释原始数据以推动业务增长。它在很多方面对公司有帮助。首先，通过优化其性能，它可以实现利润最大化并允许做出战略相关的决策。

数据分析解决方案和工具现在变得直观且自动化。正如我们将看到的，分析师可以依赖多种分析方法。

利用这些方法意味着通过提高流程效率、检测趋势和评估客户满意度来降低成本。最后一个方面开启了创造更新、更好的服务和产品的可能性。

文章的要点：

• 数据分析：它是什么及其重要性。什么是数据分析？为什么它是必要的？数据作为关键的成功因素：建议和示例
• 分析阶段、工具和技术。数据分析过程分为几个阶段和哪些阶段？开展此类活动最有效的工具和方法是什么？
• 要避免的错误。分析数据时不应该做什么。提示和示例

在本内容中我们将看到：

什么是数据分析

越来越多的公司选择它来优化营销流程：但是什么是数据分析，为什么它是基础性的？回答这些问题是成功营销的第一步。

数据分析根据不同的技术和方法收集和解释数据。它分为定量和定性两种研究类型。

• 定量数据分析处理以数字表示的数据，与定义的受众群体在统计上相关，并允许精确建模
• 相反，定性数据分析关注目标的意见和看法。事实上，它更深入地探讨了第一个问题，提供了对营销策略有用的建议和技巧

成功地将定量和定性研究结合起来并不容易，但这是制定制胜营销策略的唯一途径。

除了定量和定性数据之外，还有其他类别的数据可以用来描述：大数据（或巨数据）、元数据、实时数据和所谓的数据机。

• 前者（大数据）是巨大的数据集，能够快速返回模式和趋势，需要先进的软件进行分析
• 后者（元数据）是关于其他数据的数据，以结构化层次系统组织。他们更深入地研究前者，提供更多信息。如果组织得当，它们可以很容易地回收和重复使用
• 实时数据，顾名思义，是获取并立即分析的数据。它们概述了不断更新的趋势，并允许采取及时有效的行动
• 最后，数据机是由个人电脑、智能手机、平板电脑和其他设备捕获的数字信息

“成功地将定量和定性研究结合起来并不容易，但这是制定制胜营销策略的唯一途径。”

最新的数据分析趋势 证实了其重要性。数据分析给公司带来什么好处？收集到的信息有什么潜力？

首先，数据分析可以做出明智的决策。去哪里投资？如何及早发现问题？未发表或不常见的如何处理？答案之一：收集和分析信息是关键。但直觉还不够：根据可靠数据做出决策是迈向成功的第一步。

其次，数据分析可以帮助您确定公司的相关领域，支持您确定优先事项，挖掘数据以帮助您了解如何改进以及在哪里改进。

除了能够采取明智的行动之外，数据还可以降低成本。您听说过预测分析吗？它是一种分析类型，有助于及时识别机会、趋势和模式，使您能够通过预测供需波动来仔细调整策略，并避免错误的实施，从而节省您的时间和金钱。

最后，数据分析可以对目标进行有效的分割。请记住，客户是营销的阿尔法和欧米伽。它使用什么渠道？您了解他们的人口统计数据、兴趣、热情、习惯和购买行为吗？关注错误的人是浪费时间和金钱。定义你的受众并达到目标。

因此，数据的呈现至关重要。通过使用仪表板更好地组织和分析收集的数据，您将能够在员工和同事面前显得专业。

开发适当的沟通和消息，随着时间的推移监控客户体验和客户满意度。有这方面的评论和论坛。利用它们。

数据分析的五个阶段

分析过程主要包括五个阶段。

1. 回答正确的问题。提出问题有助于明确您需要关注的内容。客户对您的品牌有什么看法？什么类型的包装最吸引他们？探索您的需求范围并问自己正确的问题
2. 收集。采取行动。定义提取的来源以及如何提取。内部或外部来源？民意调查？访谈、问卷、焦点小组？什么最适合您的业务？注意：仔细评估您将收集的定量和定性数据的百分比
3. 过滤并清洗。一旦收集了必要的数据，您必须浏览它。只有这样，你才能进行有效的分析。并非所有收集的数据都有用。可能存在重复或格式不正确且无法使用的数据。不要将时间浪费在质量差的数据上
4. 分析。数据分析技术有多种：统计分析、反馈、神经网络、文本分析等。要定义成功的解决方案，您必须分析和插入数据。不断更新的软件和技术（首先是商业智能解决方案、预测分析和数据挖掘）将帮助您识别趋势、相关性、变化和模式，并且您将能够回答在之前阶段中问自己的问题
5. 解释。最后但并非最不重要的一点是，解释数据对于根据分析结果采取有效行动至关重要

数据分析的类型

数据分析有多种类型。在本内容中，我们重点关注四个最重要的内容。

1. 描述性分析。它描述了特定时间范 投资代理机构员工值得的 4 个理由 围内的给定活动并回答了以下问题：上周的观看次数是否有所增加？上个月的销售额？上季度产生了多少潜在客户？
2. 诊断分析。它侧重于现象和事件的原因，涉及对不同类型的数据的分析以及或多或少广泛的假设的制定。它使用所谓的实验方法。最新的营销活动是否影响了销售？为什么？它的优势是什么？它的弱点是什么？
3. 预测分析。展望未来，关注短期内会发生的事情。夏天会很热吗？使用什么天气模型？上次举办此活动时啤酒销售情况如何？通过分析这些数据，您将能够规划成功的行动
4. 规范性分析。识别并定义行动步骤。假设有 60% 的可能性会遇到炎热的夏天。是否有必要租用额外的罐子并增加啤酒产量？我们应该考虑在啤酒厂上夜班吗？

数据分析总是在征服新的领域：从金融到旅游，从医疗保健到食品和葡萄酒。

让我们举两个例子来更好地解释：

• 在酒店业，了解潜在客户的 DX 线索 地位至关重要，只有当我们获取并正确解释有关他们的需求和偏好的信息时，才有可能定向有针对性的信息和广告，从而有效地影响他们的选择。
• 在零售领域，分析后的信息可以帮助商家识别趋势并推荐产品。利用庞大的数据集来满足客户并增加利润

数据分析技术

有许多方法和分析技术可用于使数据可用

定量数据分析技术

最流行的定量技术之一是回归分析，它估计因变量与一个或多个解释变量之间的关系。也就是说，它分析因变量之间的关系以确定变化和相互影响。

然后是因子分析，将一个大集合减少为一个较小的集合。目标？发现原本难以解读的趋势。

另一方面，群组分析将数据集划分为相似数据组，使您可以深入了解特定的数据子集。

蒙特卡罗模拟估计任何替代结果的概率。它特别用于降低风险和防止损失。它精确可靠，因为它融合并整合了不同的值和变量。

最后，时间序列分析随着时间的推移监控和跟踪数据，建立价值和发生之间的关系。它是一种通常用于识别周期性趋势或金融趋势的技术。

定性数据分析技术

刚才看到的都是主要的定量数据分析技术。还有其他所谓的定性技术。

文本分析

文本分析（英语文本挖掘）选择并组织大量文本数据，仅分析那些真正相关的数据。利用机器学习 (ML)，文本分析可以执行情感分析等高级流程，根据文本与品牌的情感相关性为文本分配分数。情感分析用于评估品牌声誉和客户体验。它分析来自不同内容（从评论到博客文章，从社交媒体帖子到调查等）的数据，提供有关目标需求和偏好的有价值的信息。对于规划与潜在客户产生共鸣、增加和留住客户的活动来说，这是一个很好的解决方案。

内容分析

内容分析用于检查不同格式（文本、图像、音频视频等）内容中术语或概念的频率。名人的名字在社交媒体、博客或在线杂志上被提及的频率如何？一个品牌在 Facebook 上出现多少次？ Spotify 上的一首歌有多少个段落？这种类型的定量和定性分析可以提供有关公众的宝贵信息。内容分析有两种类型。

• 概念分析，调查显式数据（某个术语在一段内容中被提及的次数）
• 关系分析，重点关注特定上下文中术语之间的关系。它是获得新产品或服务开发指导的金矿，通常用于评估品牌声誉和在线客户行为

专题分析

主题分析与内容分析类似，专门识别定性模式。它通过分析大部分文本数据（焦点小组的记录、访谈等）并将其分组为重复出现的主题或类别来实现这一点。它可以有效地检测用户对给定主题的观点和意见。您是一个致力于可持续发展的品牌吗？组织一项调查以确定该主题在客户日常生活中的重要性。或者转录和分析客户服务对话。这使您可以检测并记录常见问题并采取措施改进服务。主题分析是一种主观技术：如果一方面它非常灵活并且具有很大的描述性价值，另一方面数据可以以多种方式解释，并且可能很难选择真正重要的数据

叙事分析

叙事分析寻找词语背后的含义。在线用户交谈、互相讲述、写故事。这些“叙述”的背后隐藏着对世界的看法和观点。捕捉它们可以深入了解有关产品、服务及其功能的情绪。提示：注意样本的大小。这种类型的分析通常检查样本太小，不具有代表性。收集叙述数据需要时间。此外，数据在很大程度上是可解释的，因此很难从众多数据中选择真正相关的数据。

话语分析

话语分析将叙事分析置于参考语境中。分析语言与情境的配合。政治、社会或文化背景显着影响在线内容。您需要分析政治家的演讲吗？考虑他的背景、他所处的社会环境、目标受众等。话语分析对于制定品牌使命和语气很有用。

数据分析工具

除了广泛的数学统计方法之外，当今的数据分析还依赖于尖端技术，使您能够获取、解释和存档信息。

不再只是电子表格和 Excel 等程序。分析师拥有大型数据库，掌握不同的编程语言并挖掘众多应用程序的潜力：从数据挖掘到大型数据集的管理，从统计分析到图形建模，从结果交流到数据共享，从可视化和编译数据通过仪表板和报告导出和共享结果。

分析数据时不要犯的错误

分析数据并不总是一件容易的事。有许多步骤和技术可用于提取可操作的信息。只要您能够避免犯下严重错误，执行良好的分析就会给您的公司带来可观的好处。

其中之一是缺乏明确的目标。收集到的数据有用吗？如果你不仔细定义你的目标，你就会破坏你所做的工作。必须仔细规划具有战略决定性的流程。建立数据收集和分析指南至关重要。

缺乏明确的目标常常伴随着缺乏客观性。在收集和分析数据时保持客观可能是一个挑战。没有必要“追逐”假设、操纵或误解数据来证明它们。有什么建议吗？向未参与项目的人展示结果是评估项目本身客观性的好方法。始终质疑假设和结果，不要混淆事实和观点，否则您可能会破坏分析并使所做的事情无效。尤其是在B2B领域，要小心不要误导潜在客户。分析情况并每次以最合适的方式表示数据。

分析数据时不要犯的其他错误包括：

• 相关性不正确。当建立不存在的因果关系时，就会发生此类错误。误导性的统计数据可能会严重损害您的分析，导致对结果的误解和失败的策略。为了避免浪费时间和资源，请仔细浏览和研究数据
• 样本量。为了获得可靠的结果，请使用有代表性的样品。样本越大，结果越可靠。你的公司有 1000 人，面试了其中 50 人吗？结果不太可能具有代表性。样本越大，预测越可靠
• 团队之间缺乏沟通。公司的每个部门和团队都有不同的目标和策略，但他们都致力于一个大目标：业务增长。部门之间沟通不畅会对整体战略规划产生负面影响。这就是仪表板等工具存在的原因，它允许团队通过利用引人注目的图形保持联系
• 缺乏员工培训策略。并非所有员工都知道如何有效地应用分析技术来获得见解。这就是为什么有必要提供持续的培训，帮助他们了解如何充分利用数据的潜力

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数据分析是业务成功的关键

正如我们所看到的，数据分析现在在许多领域都得到采用。从旅游到零售，从医疗保健到金融，从酒店到文化。 收集数据可以在问题出现之前解决问题。这意味着做出明智且最重要的快速决策。购物者的需求在不断变化。这适用 于 B2B 和 B2C。

 在信息和统计主导的世界中，组织业务数据至关重要。

没有任何借口。如今，有一些解决方案可以将原始数据转化为业务成功因素。在本文中，我们探讨了数据收集和分析实践。现在您知道 如何将信息转化为制胜行动。