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數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)（bi數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 19:50:37 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 73

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、如何開展數(shù)據(jù)分析
2、數(shù)據(jù)分析有哪些關(guān)鍵步驟?
3、數(shù)據(jù)分析的六大黃金法則
4、收集數(shù)據(jù)通?？梢圆捎玫姆椒ㄓ心娜N？？？

數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)（bi數(shù)據(jù)分析）

一、如何開展數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)分析啟動(dòng)前，要先設(shè)定明確、可拆解的目標(biāo)，需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)。

2、數(shù)據(jù)挖掘，善用工具可以帶來(lái)大量的數(shù)據(jù)積累。

3、運(yùn)營(yíng)者需要對(duì)數(shù)據(jù)保持高度敏感，在中小企業(yè)還沒(méi)有技術(shù)能力去做數(shù)據(jù)監(jiān)控的時(shí)候，要通過(guò)報(bào)表、明細(xì)去洞察數(shù)據(jù)的異常。

4、數(shù)據(jù)處理。挖掘數(shù)據(jù)的過(guò)程中，很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù)，并不是每個(gè)數(shù)據(jù)都對(duì)當(dāng)前分析目標(biāo)有用，那就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理。

5、數(shù)據(jù)處理過(guò)后，就可以開始數(shù)據(jù)分析了。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上，不要為了分析而分析。

二、數(shù)據(jù)分析有哪些關(guān)鍵步驟?

1.決定目標(biāo)

數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的第一步必須先有數(shù)據(jù)，然后業(yè)務(wù)部門已經(jīng)決定數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)。這些目標(biāo)通常需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集和分析。因?yàn)槲覀冋谘芯繑?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，我們需要一個(gè)可衡量的方式知道業(yè)務(wù)正向著目標(biāo)前進(jìn)。

2.確定業(yè)務(wù)標(biāo)桿

業(yè)務(wù)應(yīng)該做出改變來(lái)改善關(guān)鍵指標(biāo)從而達(dá)到它們的目標(biāo)。如果沒(méi)有什么可以改變，就不可能有進(jìn)步,，論多少數(shù)據(jù)被收集和分析。確定目標(biāo)、指標(biāo)在項(xiàng)目早期為項(xiàng)目提供了方向，避免無(wú)意義的數(shù)據(jù)分析。

3.數(shù)據(jù)收集

撒一張數(shù)據(jù)的大網(wǎng)，更多數(shù)據(jù)，特別是數(shù)據(jù)從不同渠道找到更好的相關(guān)性，建立更好的模型，找到更多可行的見解。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)意味著個(gè)人記錄往往是無(wú)用的，在每個(gè)記錄可供分析才可以提供真正的價(jià)值。

4.數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)分析的第一步是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學(xué)家處理正確的拼寫錯(cuò)誤，處理缺失數(shù)據(jù)和清除無(wú)意義的信息。在數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中這是最關(guān)鍵的步驟，即使最好的數(shù)據(jù)值分析如果有垃圾數(shù)據(jù)這將會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果和誤導(dǎo)。

5.數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建模型，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)成果和提出建議并確定關(guān)于業(yè)務(wù)價(jià)值的變化這是其中的第一步。這就是數(shù)據(jù)科學(xué)家成為關(guān)鍵業(yè)務(wù)的獨(dú)特專長(zhǎng)，通過(guò)數(shù)據(jù)，建立模型，預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)成果。

6.數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)

數(shù)據(jù)科學(xué)家是出了名的難以雇用，這是一個(gè)好主意來(lái)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)通過(guò)那些有一個(gè)高級(jí)學(xué)位統(tǒng)計(jì)關(guān)注數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，而團(tuán)隊(duì)的其他人，合格的基礎(chǔ)設(shè)施工程師，軟件開發(fā)人員和ETL 專家，建立必要的數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，使數(shù)據(jù)通過(guò)報(bào)告和儀表盤來(lái)顯示結(jié)果和業(yè)務(wù)模型。

7.優(yōu)化和重復(fù)

數(shù)據(jù)價(jià)值鏈?zhǔn)且粋€(gè)可重復(fù)的過(guò)程，通過(guò)連續(xù)改進(jìn)價(jià)值鏈的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)本身?；谀Ｐ偷慕Y(jié)果，企業(yè)將通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)測(cè)量的結(jié)果來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

三、數(shù)據(jù)分析的六大黃金法則

數(shù)據(jù)分析的六大黃金法則

為什么你的數(shù)據(jù)分析成果總是難以落地?數(shù)據(jù)分析的價(jià)值總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于預(yù)期?相信看完這篇文章，每個(gè)人都能找到一個(gè)屬于自己的答案。本人先后在電力、軍工、金融等行業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師，有多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。從平時(shí)的工作中總結(jié)出以下六個(gè)數(shù)據(jù)分析時(shí)要注意的原則，希望能對(duì)大家有所幫助。

1、遵循數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程

數(shù)據(jù)分析遵循一定的流程，不僅可以保證數(shù)據(jù)分析每一個(gè)階段的工作內(nèi)容有章可循，而且還可以讓分析最終的結(jié)果更加準(zhǔn)確，更加有說(shuō)服力。一般情況下，數(shù)據(jù)分析分為以下幾個(gè)步驟：

1)業(yè)務(wù)理解，確定目標(biāo)、明確分析需求;

2)數(shù)據(jù)理解，收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量;

3)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，選擇數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、構(gòu)造數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、格式化數(shù)據(jù);

4)建立模型，選擇建模技術(shù)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、生成測(cè)試計(jì)劃、構(gòu)建模型;

5)評(píng)估模型，對(duì)模型進(jìn)行較為全面的評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果、重審過(guò)程;

6)成果部署，分析結(jié)果應(yīng)用。

2、明確數(shù)據(jù)分析目標(biāo)

在數(shù)據(jù)分析前期，要做到充分溝通、理解業(yè)務(wù)規(guī)則、關(guān)注業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、了解用戶需求、換位思考，明確為什么要做數(shù)據(jù)分析，要達(dá)到一個(gè)什么目標(biāo)。這樣才能保證后續(xù)的收集數(shù)據(jù)、確定分析主題、分析數(shù)據(jù)、分析結(jié)果應(yīng)用等工作都能夠圍繞分析目標(biāo)開展，保證最終能夠從整體目標(biāo)的角度去總結(jié)分析成果。

3、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)結(jié)合確定分析主題

以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題為目標(biāo)，以數(shù)據(jù)現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，確定分析主題。前期要做好充分的準(zhǔn)備，以業(yè)務(wù)問(wèn)題為導(dǎo)向，以業(yè)務(wù)梳理為重點(diǎn)，進(jìn)行多輪討論，分析主題避免過(guò)大，針對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)知現(xiàn)狀、明原因、可預(yù)測(cè)、有價(jià)值。另外，分析數(shù)據(jù)的范圍除了重點(diǎn)關(guān)注的業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，還要盡量考慮擴(kuò)展外延數(shù)據(jù)，比如經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。確定分析主題之前，要進(jìn)行數(shù)據(jù)支撐情況的初步判斷，避免中途發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量或者數(shù)據(jù)范圍不能支撐分析工作的情況發(fā)生。確定分析主題之后，詳細(xì)論證分析可行性，保證分析過(guò)程的清晰性，才能開始分析工作。

4、多種分析方法結(jié)合

分析過(guò)程中盡量運(yùn)用多種分析方法，以提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，運(yùn)用定性定量相結(jié)合的分析方法對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;融合交互式自助BI、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理等多種分析方法;高級(jí)分析和可視化分析相結(jié)合等。

5、選擇合適的分析工具

工欲善其事，必先利其器，數(shù)據(jù)分析過(guò)程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等這幾種工具都是業(yè)界比較認(rèn)可的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。它們各有其優(yōu)勢(shì)，SPSS較早進(jìn)入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡(jiǎn)單易學(xué)。SAS由于其功能強(qiáng)大而且可以編程，很受高級(jí)用戶的歡迎。Alteryx工作流打包成應(yīng)用，為小企業(yè)直接提供應(yīng)用，地理數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大。美林的Tempo功能全面，在高級(jí)分析和可視化分析相結(jié)合上具有明顯優(yōu)勢(shì)。Repidminer 易用性和用戶體驗(yàn)做得很好，并且內(nèi)置了很多案例用戶可直接替換數(shù)據(jù)源去使用。R 是開源免費(fèi)的，具有良好的擴(kuò)展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業(yè)中數(shù)據(jù)分析的幾乎所有方法，分析數(shù)據(jù)更靈活。Python，有各種各樣功能強(qiáng)大的庫(kù)，做數(shù)據(jù)處理很方便，跟MATLAB很像。

6、分析結(jié)論盡量圖表化

經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)推導(dǎo)得出的結(jié)論，首先要精簡(jiǎn)明確，3-5條即可。其次要與業(yè)務(wù)問(wèn)題結(jié)合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強(qiáng)其可讀性。

某企業(yè)KPI分析報(bào)告

數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，除了以上六條原則，還要避免以下3種情況：

1)時(shí)間安排不合理

在開始分析工作之前，一定要做一個(gè)明確的進(jìn)度計(jì)劃，時(shí)間分配的原則是：數(shù)據(jù)收集、整理及建模占70%，數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)及分析報(bào)告占25%，其他占5%。(數(shù)據(jù)的收集、整理和建模的過(guò)程，是反復(fù)迭代的過(guò)程)

2)數(shù)據(jù)源選擇不合理

一般企業(yè)中的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)，每個(gè)渠道的數(shù)據(jù)各有特點(diǎn)。這時(shí)，應(yīng)該慎重考慮從哪個(gè)渠道獲取數(shù)據(jù)更加快捷有效。數(shù)據(jù)源選擇不合理，不僅影響結(jié)論的可靠性，而且有返工的風(fēng)險(xiǎn)。

3)溝通不充分

無(wú)論是分析人員內(nèi)部的溝通還是與外部相關(guān)人員的溝通，都是至關(guān)重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業(yè)務(wù)邏輯混亂，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果差強(qiáng)人意。與內(nèi)部人員溝通效率低，可能造成分析進(jìn)度滯后，分析工作開展不暢等諸多問(wèn)題，直接影響分析效果。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析師，分析經(jīng)驗(yàn)的積累與專業(yè)知識(shí)的提升同樣重要，因?yàn)橛行﹩?wèn)題不是只用專業(yè)知識(shí)就能解決的，所以在平時(shí)的工作中要有意識(shí)的去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識(shí)、掌握先進(jìn)的分析工具，做一個(gè)有心人!

四、收集數(shù)據(jù)通常可以采用的方法有哪三種？？？

1、訪問(wèn)調(diào)查：訪問(wèn)調(diào)查又稱派員調(diào)查，它是調(diào)查者與被調(diào)查者通過(guò)面對(duì)面地交談從而得到所需資料的調(diào)查方法。

2、郵寄調(diào)查：郵寄調(diào)查是通過(guò)郵寄或其他方式將調(diào)查問(wèn)卷送至被調(diào)查者，由被調(diào)查者填寫，然后將問(wèn)卷寄回或投放到指定收集點(diǎn)的一種調(diào)查方法。

3、電話調(diào)查：電話調(diào)查是調(diào)查人員利用電話通受訪者進(jìn)行語(yǔ)言交流，從而獲得信息的一種調(diào)查方式。電話調(diào)查優(yōu)點(diǎn)是時(shí)效快、費(fèi)用低；不足是調(diào)查問(wèn)題的數(shù)量不能過(guò)多。

數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)（bi數(shù)據(jù)分析）

擴(kuò)展資料：

收集數(shù)據(jù)的步驟：

1、確定數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)

沒(méi)有目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析才真的是無(wú)從下手。有了明確的目標(biāo)導(dǎo)向后，數(shù)據(jù)收集的范圍和著手點(diǎn)就比較明確了。現(xiàn)實(shí)工作當(dāng)中，一般都是遇到了問(wèn)題，需要去解決問(wèn)題的時(shí)候，想出來(lái)的解決方案就可以成為數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。

2、分析需要收集哪些數(shù)據(jù)

明確了數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)之后，就需要確定采集哪些數(shù)據(jù)來(lái)分析。目標(biāo)可以告訴我們范圍，比如取消訂單的操作場(chǎng)景下會(huì)涉及到哪些頁(yè)面；進(jìn)一步的要確認(rèn)這些頁(yè)面上有哪些表單數(shù)據(jù)、操作按鈕、頁(yè)面跳轉(zhuǎn)是需要記錄操作事件的。

考慮每個(gè)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)的成本

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是有成本的，最直觀的就是在性能上會(huì)帶來(lái)比較大的影響，現(xiàn)在也有一些無(wú)埋點(diǎn)的采集技術(shù)，本人沒(méi)有做過(guò)相應(yīng)研究，這里只以需要埋點(diǎn)采集的來(lái)說(shuō)明。

參考資料來(lái)源：百度百科-統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。