数据分析方法和技术的现代商业指南
已发表: 2022-05-28当前世界需要您学习和掌握如何从您的业务中分析和提取数字洞察力，以抵御行业内的竞争。 无论您每天生成多少数据，都会分析一小部分数据以发现您业务中的趋势和模式。
研究表明，到 2027 年，投标数据市场预计将增长并产生约 1030 亿美元。鉴于业务环境中有大量数据，您需要学习如何收集基本数据值以避免浪费时间。
这就是为什么您需要掌握不同的数据分析方法，这些方法将指出一些可用于决策并提升业务绩效的基本数据点。 数据分析利用科学和复杂的方法来探索和实验使用不同的数据值。
什么是数据分析？
数据分析是指收集、分析和建模数据以生成支持决策过程的见解的过程。 此外，根据商业行业的性质，还有不同的数据分析方法。 所有这些方法都是基于定量或定性研究目的而使用的。
您需要深入了解基于定量和定性的不同数据分析技术，才能更好地以更好的方式进行数据可视化活动。 花很多时间让所有这些概念深入人心，以便更好地完成工作，这一点至关重要。
数据分析的重要性
在深入了解细节之前，您需要了解数据分析对您的企业品牌成长和发展的影响。
减少开支
借助预测分析等数据分析技术，您可能会发现潜在的商业机会、趋势和模式，从而更容易规划业务战略。 您将更有能力削减因执行错误策略而实施的各种成本和资源，这些策略不会带来回报。
通过预测商业行业内的不同场景，您可以轻松预测企业内更好的生产和供应。
更好地定位客户
客户是任何行业的每个企业的重要资产。 数据分析使您能够在与您的业务需求密切相关的各个方面可视化您的目标市场，并可以通过指数增长图表了解增长。 这将帮助您为客户确定最佳的沟通渠道，从而更轻松地访问他们。
您可以更多地了解客户的购买习惯、兴趣和行为，从而使您在业务中具有竞争优势。 此外，您将轻松识别从长远来看会影响您的业务成功的新客户。
准确的决策
业务管理团队更有机会根据事实和数字洞察分析数据并做出决策。 数据分析使业务经理能够识别有助于业务成功的增长机会和收入流。 此外，数据分析有助于从公司的各个角落提取关键见解。
数据分析方法
了解不同的数据分析方法以确定满足您需求的最佳方法至关重要。 以下是您需要了解的一些流行的数据分析方法。
聚类分析
术语簇是根据对数据元素进行分组的方式生成的，因为元素以特定方式相似。 鉴于在进行聚类时没有目标变量，因此更容易识别数据中的模式和趋势。 聚类分析主要用于展示数据集中的其他上下文。
这是企业主可以用来分别分析每个客户的数据并提供适合其业务需求的个性化服务的最佳方法。 您可以根据购买行为、人口统计数据和货币价值分析客户数据。
数据挖掘
这种数据分析方法被视为旨在提供额外价值的工程指标和见解的总称。 数据挖掘主要用于识别依赖关系、模式和关系，以生成更高级的业务知识。 此外，如果您打算从更详细的角度探索数据，这是一个令人难以置信的选择。
数据挖掘与人工智能和机器学习携手合作，以发现更详细的见解，进一步阐述业务数据价值。 在大多数情况下，数据挖掘用于业务环境中的 Datapine 智能数据警报。
时间序列分析
顾名思义，时间序列分析用于评估和分析在指定时间范围内生成的数据点集。 在大多数情况下，数据分析师使用此策略在特定持续时间内监控某些数据点，而不是间歇性地监控它们。
在业务环境中，这种数据分析方法用于确定行业内不同趋势和模式的原因。 此外，它有助于时间序列预测，这对业务成功有重大影响。
数据分析技术
您需要了解如何执行每个数据分析过程以确保安全。 以下是您需要理解的一些技术，以使该过程成功。
数据民主化
一旦你为你的数据分析方法提供了一个准确的方向并清楚地了解你的最终输入，你应该专注于数据民主化。 什么是数据民主化？ 该动作主要侧重于连接来自不同来源的不同数据值，以使数据易于访问。
请注意，您可以选择以任何格式提取数据，例如图像、数字、文本和您想要的任何其他格式。 然后，您可以应用交叉数据库分析来生成可用于决策的有价值的见解。
清理您的数据
从不同来源收集数据后，您会意识到您有大量数据难以处理。 在其他情况下，您可能会意识到您正在处理的数据不正确，从而误导您的数据分析过程。 消除这种情况的最佳方法是清理您的数据并确保您的所有值都是准确的。
这应该始终是您在开始数据可视化之前立即做的事情，以避免不便。 清理数据时，您需要消除可能影响最终可视化输出的重复值和不准确的数字。
协作您的需求
在投入大量时间进行数据分析之前，请务必咨询您的团队成员并概述您的所有业务目标，以确保所有内容都包含在数据分析过程中。 您应该确定您的基本目标并专注于实现您的业务目标。
请记住，您的业务需求应该与您的数据可视化活动保持一致，以增强您的业务的渐进式增长和发展。
底线
随着商业行业继续推动数字化转型，94% 的业务经理已经接受数据分析对他们的成功有重大影响。 本文涵盖了您需要学习和掌握的所有重要元素，以使您的数据分析之旅更轻松。