數據分析 是一個快速發展的行業,可幫助企業做出有價值的結論,並做出以數據為依據的決策。隨著人們每天產生驚人的2.5億個字節數據,這也使得 數據分析 變的更加的複雜和專業,因此對於如何透過步驟讓數據更有效,這也是商業智能化的一個重要過程。

 

為何要 數據分析 ?

但是,數據分析到底是什麼?根據定義,數據分析是分析原始數據,以得出有關該信息的結論的科學。指的是根據一定的邏輯、類別、格式等,將數據透過一定的科學根據後,得出有用的資訊。

 

 數據分析 的好處

性能優化
降低風險和預防欺詐
市場趨勢預期
產品個性化

 

數據分析的過程

在商場上,透過數據分析所得知的訊息,可讓企業或產品擬出或思考最佳的商業智能策略。而數據分析可透過基本的步驟及過程,讓數據分析變的更有效。

1.確定方向問題
商業智能化的第一步,是明確指定您的方向問題。您要測量什麼?您是否擁有正確的數據庫?您研究的最終目的是什麼?在開始之前,您必須回答所有這些問題。

2.數據累積
在為數據分析奠定了基礎後,接著便是開始收集數據並創建龐大的資料庫了。在這個步驟中是非常重要的,因為您不能使用有限的信息源來做出可靠的決策。因此數據庫的資訊量愈是龐大,所分析的結果愈能接近真實的資訊,其資訊也將更準確及具有一定的可信度。

3.數據過濾
在擁有一個龐大的數據庫後,並不代就可以立即開始進行分析。在進行到此任務之前,您需要清除所有數據集並刪除不相關的信息。這個步驟也稱之為數據分類,或資訊簡化。

許多經驗表示,過多不必要、或不正確的數據,所產生的垃圾分析,將導致最後因分析結果不正確,而影響企業的決策無效或錯誤。

4.進行分析
完成上述步驟後,便可以開始進行數據分析。分析的方式依方向及目標區分不同的分析方法,一般來說在將數據進行有效的分類後,便可初步得到一定程度的分析結果。

5.結果解釋
雖然有了數據分析的結果,但不代表分析已經結束。接下來更重要的是,需要與團隊(專家或顧問)討論其分析結果,並確定依數據分析的結果,去擬出幫助改善業務的建議。

6.簡報
完成了數據分析,剩下的唯一事情,就是對結果和結論進行很好的說明。儘管您可能對所有內容都了解得很透徹,但您的老闆、主管和客戶可能需要簡化的分析版本,來瞭解數據分析的結果。

視覺化的分析結果,更容易且直觀的讓人理解,因此多善用圖表,例如圓餅圖表,曲線圖表或任何其他類型的視覺內容,這些內容可以幫助您清楚地呈現分析結果。

 

數據分析是決策的基石

數據分析 是每個企業成功營運的基本前提。您需要擁有完善的分析團隊才能正確完成分析。世界每天都會產生大量信息,要如何的找到所需要的資訊,且有效的進行分析,最後得到有用且正確的資訊,才能真正的發揮數據分析的功能。