浅析商业大数据分析方法和技术

　　在我们数据丰富的时代，了解如何从可用于我们业务的数字见解中分析和提取真实含义是成功的主要动力之一。尽管我们每天创建的数据量巨大，但实际上仅分析了0.5%的数据并将其用于数据发现，改进和情报处理。尽管这看起来似乎并不多，但考虑到我们触手可及的数字信息量，仍有百分之五的数据仍占了巨大的数据量。拥有如此多的数据和有限的时间，知道如何收集，整理，组织和理解所有这些可能促进业务发展的信息可能是一个雷区-但在线数据分析是解决方案。

　　为了帮助您了解分析的潜力以及如何使用它来增强您的业务实践，我们将回答许多重要的分析问题。我们不仅将探索数据分析方法和技术，还将探讨不同类型的数据分析，同时演示如何通过10步成功蓝图在现实世界中进行数据分析。
 

一、什么是大数据分析方法?
 

　　数据分析方法侧重于以下策略性方法：获取原始数据，挖掘与业务主要目标相关的见解，以及深入研究此信息以将指标，事实和数据转化为有益于改进的计划。
 

　　数据分析的方法多种多样，主要基于两个核心领域：定量数据分析方法和定性研究中的数据分析方法。
 

　　更好地理解数据分析的不同技术，定量研究的方法以及定性的见解，将使您的信息分析工作有一个更加明确的方向，因此值得花些时间让这些特殊的知识发挥作用。
 

二、十大数据分析方法和技术
 

　　既然我们已经回答了“什么是数据分析?”这个问题，考虑了不同类型的数据分析方法，现在该通过研究这10个基本要素来更深入地研究如何进行数据分析了。
 

　　1、协作您的需求
 

　　在开始分析数据或深入研究任何分析技术之前，至关重要的是与组织内的所有关键利益相关者共同坐下来，确定主要活动或战略目标，并获得对将要使用的见解类型的基本了解最有利于您的进步或为您提供发展组织所需的远见。
 

　　2、建立您的问题
 

　　概述了核心目标后，您应该考虑需要回答哪些问题才能帮助您完成任务。这是最重要的数据分析技术之一，它将为您的成功奠定基础。
 

　　为了帮助您提出正确的问题并确保数据对您有用，您必须提出正确的数据分析问题。
 

　　3、收集您的数据
 

　　在为您的数据分析方法提供了真正的方向并知道了需要回答哪些问题才能从组织的可用信息中获取最佳价值之后，您应该决定最有价值的数据源并开始收集见解–这是所有数据分析技术中最基础的。
 

　　4、设置您的KPI
 

　　设置数据源，开始收集您认为可提供潜在价值的原始数据以及确定您想让见识者回答的明确问题之后，您需要设置一系列关键绩效指标(KPI)，这些指标可为您提供帮助在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。
 

　　KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的。这是分析数据的主要方法之一，您当然不能忽略它。
 

　　为了帮助您为计划和活动设置最佳的KPI，请浏览我们的关键绩效指标示例集合。
 

　　5、忽略无用的数据
 

　　真正赋予数据分析技术和方法并定义了任务之后，您应该浏览从所有来源收集的原始数据，并使用KPI作为参考，以剔除您认为无用的任何信息。
 

　　减少信息量是数据分析的最关键方法之一，因为它使您可以集中精力进行分析，并从剩余的“精简”信息中榨取每一滴价值。
 

　　任何与您的业务目标不符或与您的KPI管理策略不符的统计，事实，数据或指标都应从等式中删除。
 

　　6、进行统计分析
 

　　统计分析是最关键的数据分析方法之一。
 

　　这种分析方法侧重于包括聚类，同类，回归，因子和神经网络在内的各个方面，最终将为您的数据分析方法论提供更合理的方向。
 

　　以下是这些重要的统计分析术语的简要词汇表，供您参考：
 

　　聚类：将一组元素进行分组的操作，以使所述元素彼此之间(在特定意义上)比其他组中的元素更相似(因此称为“集群”)。
 

　　同类： 行为分析的子集，它从给定的数据集(例如Web应用程序或CMS)中获取见解，而不是将所有内容视为一个更广泛的单元，而是将每个元素分解为相关的组。
 

　　回归：一组确定的统计过程，以估计特定变量之间的关系为中心，以加深对特定趋势或模式的了解。
 

　　因子：一种统计实践，用于描述被观察的相关变量之间的变异性，即称为“因子”的潜在未观察变量的数量可能更少。这里的目的是发现独立的潜在变量。
 

　　神经网络：神经网络是机器学习的一种形式，它太全面了，无法概括-但是这种解释将帮助您画出相当全面的图画。
 

　　7、建立数据管理路线图
 

　　尽管此时此步骤是可选的(您已经获得了很多见识并已形成相当合理的策略)，但创建数据治理路线图将有助于您的数据分析方法和技术在更可持续的情况下获得成功。基础。这些路线图(如果开发得当的话)也可以构建，以便可以随时间调整和缩放。
 

　　花大量时间来开发路线图，该路线图将帮助您在内部存储，管理和处理数据，并使您的分析技术更加流畅和实用-这是当今可用的最强大的数据分析方法之一。
 

　　8、整合技术
 

　　分析数据的方法有很多，但是在业务环境中分析成功的最重要方面之一是集成正确的决策支持软件和技术。
 

　　强大的分析平台不仅可以让您从最有价值的资源中提取关键数据，而且还可以与动态KPI配合使用，从而为您提供可行的见解;它还将通过一个中央实时仪表板以可消化的，可视的，交互式的格式显示信息。您可以依靠的数据分析方法。
 

　　通过为统计方法数据分析和核心数据分析方法集成正确的技术，您将避免分散见解，节省时间和精力，同时使您可以从业务最有价值的见解中获得最大价值。
 

　　要了解软件用于数据分析的功能并增强您的数据分析方法，请浏览我们选择的仪表板示例。
 

　　9、回答你的问题
 

　　通过考虑上述每个方面的努力，使用正确的技术，并养成凝聚力强的内部文化，每个人都以不同的方式来分析数据以及数字智能的力量，您将迅速开始应对最炙手可热的业务问题。可以说，使数据分析概念在整个组织中均可访问的最佳方法是通过数据可视化。
 

　　10.可视化您的数据
 

　　一个 在线数据的可视化是一个强大的工具，因为它可以让你讲一个故事，你的指标，使整个企业的用户提取有意义的见解，援助业务发展-它涵盖了所有不同的方式对数据进行分析。
 

　　数据分析的目的是使您的整个组织更明智，更智能，并且使用正确的平台或仪表板，这比您想像的要简单，正如我们的营销仪表板所展示的。
 

　　主要KPI：
 

　　跳出率
 

　　平均会话时长
 

　　目标转化率
 

　　到达网页转换率
 

　　该可视，动态，交互式的在线仪表板比仅由Google Analytics(分析)提供的用户数据更深入地研究，可显示您的用户和网站访问者的行为，并提供基于KPI的丰富指标，这些指标可探索会话持续时间，页面跳动率，目标网页转化率和目标转化率，从而制作出全面的营销报告，用户可以与之交互并进行调整。
 

　　这种集中的信息组合提供了人们如何与您的网站，内容和产品进行交互的真实见解，可帮助您识别弱点，利用优势并制定以数据为依据的决策，从而使业务成倍受益。
 

三、大数据环境中的数据分析
 

　　大数据对于当今的企业而言是无价的，并且通过使用不同的数据分析方法，可以以帮助您将洞察力转变为积极行动的方式查看数据。
 

　　为了激发您的努力并将大数据的重要性放到上下文中，您应该了解以下一些见解-有助于塑造大数据分析技术的事实。
 

　　1、 到2020年，地球上每个人每秒将产生大约7兆字节的新信息。
 

　　2、 一个10%的提升在数据的可获得性将导致你的平均财富1000强公司超过6500万$的额外净收入。
 

　　3、 世界上90%的大数据是在过去三年中创建的。
 

　　4、 有79%的著名企业高管认为，不接受大数据的公司将失去竞争优势，并可能面临灭顶之灾。此外，83%的业务主管已实施大数据项目以获取竞争优势。
 

　　数据分析概念可能有多种形式，但是从根本上讲，任何可靠的数据分析方法都将使您的业务比以往任何时候都更加精简，凝聚，洞察力和成功。
 

　　总结一下，这是数据分析技术和方法的前10个步骤：
 

　　1. 协作您的需求
 

　　2. 提出您的问题
 

　　3. 收集数据
 

　　4. 设置您的KPI
 

　　5. 忽略无用的数据
 

　　6. 进行统计分析
 

　　7. 建立数据管理路线图
 

　　8. 整合技术
 

　　9. 回答你的问题
 

　　10. 可视化您的数据
 

　　好的数据分析技术可以增强商务智能(BI)。为了帮助您更详细地理解此概念，请阅读我们对商业智能报告的探索。