淺析商業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)

　　在我們數(shù)據(jù)豐富的時(shí)代，了解如何從可用于我們業(yè)務(wù)的數(shù)字見解中分析和提取真實(shí)含義是成功的主要?jiǎng)恿χ?。盡管我們每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量巨大，但實(shí)際上僅分析了0.5%的數(shù)據(jù)并將其用于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)和情報(bào)處理。盡管這看起來似乎并不多，但考慮到我們觸手可及的數(shù)字信息量，仍有百分之五的數(shù)據(jù)仍占了巨大的數(shù)據(jù)量。擁有如此多的數(shù)據(jù)和有限的時(shí)間，知道如何收集，整理，組織和理解所有這些可能促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展的信息可能是一個(gè)雷區(qū)-但在線數(shù)據(jù)分析是解決方案。

　　為了幫助您了解分析的潛力以及如何使用它來增強(qiáng)您的業(yè)務(wù)實(shí)踐，我們將回答許多重要的分析問題。我們不僅將探索數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，還將探討不同類型的數(shù)據(jù)分析，同時(shí)演示如何通過10步成功藍(lán)圖在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
 

一、什么是大數(shù)據(jù)分析方法?
 

　　數(shù)據(jù)分析方法側(cè)重于以下策略性方法：獲取原始數(shù)據(jù)，挖掘與業(yè)務(wù)主要目標(biāo)相關(guān)的見解，以及深入研究此信息以將指標(biāo)，事實(shí)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有益于改進(jìn)的計(jì)劃。
 

　　數(shù)據(jù)分析的方法多種多樣，主要基于兩個(gè)核心領(lǐng)域：定量數(shù)據(jù)分析方法和定性研究中的數(shù)據(jù)分析方法。
 

　　更好地理解數(shù)據(jù)分析的不同技術(shù)，定量研究的方法以及定性的見解，將使您的信息分析工作有一個(gè)更加明確的方向，因此值得花些時(shí)間讓這些特殊的知識(shí)發(fā)揮作用。
 

二、十大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)
 

　　既然我們已經(jīng)回答了“什么是數(shù)據(jù)分析?”這個(gè)問題，考慮了不同類型的數(shù)據(jù)分析方法，現(xiàn)在該通過研究這10個(gè)基本要素來更深入地研究如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了。
 

　　1、協(xié)作您的需求
 

　　在開始分析數(shù)據(jù)或深入研究任何分析技術(shù)之前，至關(guān)重要的是與組織內(nèi)的所有關(guān)鍵利益相關(guān)者共同坐下來，確定主要活動(dòng)或戰(zhàn)略目標(biāo)，并獲得對(duì)將要使用的見解類型的基本了解最有利于您的進(jìn)步或?yàn)槟峁┌l(fā)展組織所需的遠(yuǎn)見。
 

　　2、建立您的問題
 

　　概述了核心目標(biāo)后，您應(yīng)該考慮需要回答哪些問題才能幫助您完成任務(wù)。這是最重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù)之一，它將為您的成功奠定基礎(chǔ)。
 

　　為了幫助您提出正確的問題并確保數(shù)據(jù)對(duì)您有用，您必須提出正確的數(shù)據(jù)分析問題。
 

　　3、收集您的數(shù)據(jù)
 

　　在為您的數(shù)據(jù)分析方法提供了真正的方向并知道了需要回答哪些問題才能從組織的可用信息中獲取最佳價(jià)值之后，您應(yīng)該決定最有價(jià)值的數(shù)據(jù)源并開始收集見解–這是所有數(shù)據(jù)分析技術(shù)中最基礎(chǔ)的。
 

　　4、設(shè)置您的KPI
 

　　設(shè)置數(shù)據(jù)源，開始收集您認(rèn)為可提供潛在價(jià)值的原始數(shù)據(jù)以及確定您想讓見識(shí)者回答的明確問題之后，您需要設(shè)置一系列關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)，這些指標(biāo)可為您提供幫助在許多關(guān)鍵領(lǐng)域中跟蹤，衡量和塑造您的進(jìn)度。
 

　　KPI對(duì)于定性研究中的數(shù)據(jù)分析方法和定量研究中的數(shù)據(jù)分析方法都是至關(guān)重要的。這是分析數(shù)據(jù)的主要方法之一，您當(dāng)然不能忽略它。
 

　　為了幫助您為計(jì)劃和活動(dòng)設(shè)置最佳的KPI，請(qǐng)瀏覽我們的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)示例集合。
 

　　5、忽略無用的數(shù)據(jù)
 

　　真正賦予數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法并定義了任務(wù)之后，您應(yīng)該瀏覽從所有來源收集的原始數(shù)據(jù)，并使用KPI作為參考，以剔除您認(rèn)為無用的任何信息。
 

　　減少信息量是數(shù)據(jù)分析的最關(guān)鍵方法之一，因?yàn)樗鼓梢约芯M(jìn)行分析，并從剩余的“精簡(jiǎn)”信息中榨取每一滴價(jià)值。
 

　　任何與您的業(yè)務(wù)目標(biāo)不符或與您的KPI管理策略不符的統(tǒng)計(jì)，事實(shí)，數(shù)據(jù)或指標(biāo)都應(yīng)從等式中刪除。
 

　　6、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
 

　　統(tǒng)計(jì)分析是最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)分析方法之一。
 

　　這種分析方法側(cè)重于包括聚類，同類，回歸，因子和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的各個(gè)方面，最終將為您的數(shù)據(jù)分析方法論提供更合理的方向。
 

　　以下是這些重要的統(tǒng)計(jì)分析術(shù)語的簡(jiǎn)要詞匯表，供您參考：
 

　　聚類：將一組元素進(jìn)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“集群”)。
 

　　同類： 行為分析的子集，它從給定的數(shù)據(jù)集(例如Web應(yīng)用程序或CMS)中獲取見解，而不是將所有內(nèi)容視為一個(gè)更廣泛的單元，而是將每個(gè)元素分解為相關(guān)的組。
 

　　回歸：一組確定的統(tǒng)計(jì)過程，以估計(jì)特定變量之間的關(guān)系為中心，以加深對(duì)特定趨勢(shì)或模式的了解。
 

　　因子：一種統(tǒng)計(jì)實(shí)踐，用于描述被觀察的相關(guān)變量之間的變異性，即稱為“因子”的潛在未觀察變量的數(shù)量可能更少。這里的目的是發(fā)現(xiàn)獨(dú)立的潛在變量。
 

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式，它太全面了，無法概括-但是這種解釋將幫助您畫出相當(dāng)全面的圖畫。
 

　　7、建立數(shù)據(jù)管理路線圖
 

　　盡管此時(shí)此步驟是可選的(您已經(jīng)獲得了很多見識(shí)并已形成相當(dāng)合理的策略)，但創(chuàng)建數(shù)據(jù)治理路線圖將有助于您的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)在更可持續(xù)的情況下獲得成功?；A(chǔ)。這些路線圖(如果開發(fā)得當(dāng)?shù)脑?也可以構(gòu)建，以便可以隨時(shí)間調(diào)整和縮放。
 

　　花大量時(shí)間來開發(fā)路線圖，該路線圖將幫助您在內(nèi)部存儲(chǔ)，管理和處理數(shù)據(jù)，并使您的分析技術(shù)更加流暢和實(shí)用-這是當(dāng)今可用的最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析方法之一。
 

　　8、整合技術(shù)
 

　　分析數(shù)據(jù)的方法有很多，但是在業(yè)務(wù)環(huán)境中分析成功的最重要方面之一是集成正確的決策支持軟件和技術(shù)。
 

　　強(qiáng)大的分析平臺(tái)不僅可以讓您從最有價(jià)值的資源中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而且還可以與動(dòng)態(tài)KPI配合使用，從而為您提供可行的見解;它還將通過一個(gè)中央實(shí)時(shí)儀表板以可消化的，可視的，交互式的格式顯示信息。您可以依靠的數(shù)據(jù)分析方法。
 

　　通過為統(tǒng)計(jì)方法數(shù)據(jù)分析和核心數(shù)據(jù)分析方法集成正確的技術(shù)，您將避免分散見解，節(jié)省時(shí)間和精力，同時(shí)使您可以從業(yè)務(wù)最有價(jià)值的見解中獲得最大價(jià)值。
 

　　要了解軟件用于數(shù)據(jù)分析的功能并增強(qiáng)您的數(shù)據(jù)分析方法，請(qǐng)瀏覽我們選擇的儀表板示例。
 

　　9、回答你的問題
 

　　通過考慮上述每個(gè)方面的努力，使用正確的技術(shù)，并養(yǎng)成凝聚力強(qiáng)的內(nèi)部文化，每個(gè)人都以不同的方式來分析數(shù)據(jù)以及數(shù)字智能的力量，您將迅速開始應(yīng)對(duì)最炙手可熱的業(yè)務(wù)問題?？梢哉f，使數(shù)據(jù)分析概念在整個(gè)組織中均可訪問的最佳方法是通過數(shù)據(jù)可視化。
 

　　10.可視化您的數(shù)據(jù)
 

　　一個(gè) 在線數(shù)據(jù)的可視化是一個(gè)強(qiáng)大的工具，因?yàn)樗梢宰屇阒v一個(gè)故事，你的指標(biāo)，使整個(gè)企業(yè)的用戶提取有意義的見解，援助業(yè)務(wù)發(fā)展-它涵蓋了所有不同的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
 

　　數(shù)據(jù)分析的目的是使您的整個(gè)組織更明智，更智能，并且使用正確的平臺(tái)或儀表板，這比您想像的要簡(jiǎn)單，正如我們的營(yíng)銷儀表板所展示的。
 

　　主要KPI：
 

　　跳出率
 

　　平均會(huì)話時(shí)長(zhǎng)
 

　　目標(biāo)轉(zhuǎn)化率
 

　　到達(dá)網(wǎng)頁轉(zhuǎn)換率
 

　　該可視，動(dòng)態(tài)，交互式的在線儀表板比僅由Google Analytics(分析)提供的用戶數(shù)據(jù)更深入地研究，可顯示您的用戶和網(wǎng)站訪問者的行為，并提供基于KPI的豐富指標(biāo)，這些指標(biāo)可探索會(huì)話持續(xù)時(shí)間，頁面跳動(dòng)率，目標(biāo)網(wǎng)頁轉(zhuǎn)化率和目標(biāo)轉(zhuǎn)化率，從而制作出全面的營(yíng)銷報(bào)告，用戶可以與之交互并進(jìn)行調(diào)整。
 

　　這種集中的信息組合提供了人們?nèi)绾闻c您的網(wǎng)站，內(nèi)容和產(chǎn)品進(jìn)行交互的真實(shí)見解，可幫助您識(shí)別弱點(diǎn)，利用優(yōu)勢(shì)并制定以數(shù)據(jù)為依據(jù)的決策，從而使業(yè)務(wù)成倍受益。
 

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境中的數(shù)據(jù)分析
 

　　大數(shù)據(jù)對(duì)于當(dāng)今的企業(yè)而言是無價(jià)的，并且通過使用不同的數(shù)據(jù)分析方法，可以以幫助您將洞察力轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極行動(dòng)的方式查看數(shù)據(jù)。
 

　　為了激發(fā)您的努力并將大數(shù)據(jù)的重要性放到上下文中，您應(yīng)該了解以下一些見解-有助于塑造大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的事實(shí)。
 

　　1、 到2020年，地球上每個(gè)人每秒將產(chǎn)生大約7兆字節(jié)的新信息。
 

　　2、 一個(gè)10%的提升在數(shù)據(jù)的可獲得性將導(dǎo)致你的平均財(cái)富1000強(qiáng)公司超過6500萬$的額外凈收入。
 

　　3、 世界上90%的大數(shù)據(jù)是在過去三年中創(chuàng)建的。
 

　　4、 有79%的著名企業(yè)高管認(rèn)為，不接受大數(shù)據(jù)的公司將失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并可能面臨滅頂之災(zāi)。此外，83%的業(yè)務(wù)主管已實(shí)施大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
 

　　數(shù)據(jù)分析概念可能有多種形式，但是從根本上講，任何可靠的數(shù)據(jù)分析方法都將使您的業(yè)務(wù)比以往任何時(shí)候都更加精簡(jiǎn)，凝聚，洞察力和成功。
 

　　總結(jié)一下，這是數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法的前10個(gè)步驟：
 

　　1. 協(xié)作您的需求
 

　　2. 提出您的問題
 

　　3. 收集數(shù)據(jù)
 

　　4. 設(shè)置您的KPI
 

　　5. 忽略無用的數(shù)據(jù)
 

　　6. 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
 

　　7. 建立數(shù)據(jù)管理路線圖
 

　　8. 整合技術(shù)
 

　　9. 回答你的問題
 

　　10. 可視化您的數(shù)據(jù)
 

　　好的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以增強(qiáng)商務(wù)智能(BI)。為了幫助您更詳細(xì)地理解此概念，請(qǐng)閱讀我們對(duì)商業(yè)智能報(bào)告的探索。