五种技术提升企业数据分析能力

在企业中实现商业智能软件不仅仅是简单地上一套系统、收集数据, 而是将这些数据转换为可操作的业务方案。企业可以从各种来源收集的数据看到业务表象下,哪些流程在起作用, 并帮助团队为未来的业务发展趋势做好准备。然而, 如果没有适当的分析和理解你收集的数据, 你所拥有的只是没有上下文的数字和数字。更重要的是, 没有一

在企业中实现商业智能软件不仅仅是简单地上一套系统、收集数据, 而是将这些数据转换为可操作的业务方案。企业可以从各种来源收集的数据看到业务表象下,哪些流程在起作用, 并帮助团队为未来的业务发展趋势做好准备。然而, 如果没有适当的分析和理解你收集的数据, 你所拥有的只是没有上下文的数字和数字。

更重要的是, 没有一种正确的方法来分析数据。根据您的需求和收集的数据类型, 正确的数据分析方法和模型也无济于事。这也使得有必要了解每种类型的数据, 以及哪种方法进行分析可以提供最佳结果。这样,数据分析软件中还包含一些常见的技术, 才是有效的。接下来为大家介绍五种数据分析方法,可以帮助您创建更有价值和可操作落地的数据分析方案。

定量和定性数据-有什么区别?

为数据集选择正确的数据分析技术的第一步是了解数据类型的数量或质量。顾名思义, 定量数据涉及数量和硬数字。这些数据包括销售数字、营销数据 (如点击率)、工资单数据、收入以及其他可以客观统计和衡量的数据。

定性数据稍微难以确定,因为它涉及到一个组织的方方面面,更具解释性和主观性。这包括从客户调查、对员工的访谈中获取的信息,通常指的是质量而不是数量。因此,所使用的分析方法的结构不如定量技术那样确定。

 

定量数据分析

 

定量分析方法依赖于根据确凿事实准确计数和解释数据的能力。我们提升数据分析能力的前三种方法将侧重于定量数据:

1. 回归分析

当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归研究是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的区域。

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2. 假设检验

这种分析方法也称为“T 测试”, 可让您将所拥有的数据与您对操作的假设和假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

3. 蒙特卡洛模拟

作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法,可以跨越多个领域应用,包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性,可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

 

测量定性数据

与定量数据不同,定性信息需要从纯粹的统计数据转向更主观的方法。但是,仍然可以根据需求,通过使用不同的数据分析技术来提取有用的数据。我们最后两种技术侧重于定性数据:

4. 内容分析

这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据,以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时,内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

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5. 叙事分析

叙事分析主要包含五个要素,即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式,可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

没有统计分析的黄金标准,也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的见解类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的见解,以优化企业的业务,对企业业务进行数字化变革。

 

本文引自:bi商业智能,一个数据化运营博客

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