數(shù)據(jù)已成為家喻戶曉的詞和標準的行業(yè)慣例，尤其是在過去的三年中。但人類記錄數(shù)據(jù)的歷史由來已久。早期的形式包括洞穴墻壁或石碑上的計數(shù)標記，通常用于跟蹤食物庫存。

然而，所收集數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性一直在不斷發(fā)展和擴大。早期的占星學研究和計時數(shù)據(jù)也歸功于進一步的分析和科學發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)收集最顯著的增長也許是在 19世紀為人口普查報告收集人口數(shù)據(jù)時發(fā)展起來的。

隨著計算機在 20世紀中葉的誕生，數(shù)據(jù)收集和存儲的興起迅速增長。更進一步，隨著 1990 年代互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，計算機創(chuàng)新也隨之而來。隨著互聯(lián)網(wǎng)使用的擴大，其結(jié)果是數(shù)據(jù)收集、復雜性和分析量在歷史上是前所未有的。

各種規(guī)模的企業(yè)現(xiàn)在都依賴一定程度的數(shù)據(jù)和分析來運營。它已成為理解大量數(shù)據(jù)并分析這些資源以進行業(yè)務決策的新標準。本文探討了對什么構(gòu)成數(shù)據(jù)分析以及它如何為企業(yè)發(fā)揮作用的理解。

什么是數(shù)據(jù)分析？

術語數(shù)據(jù)分析廣泛地引用了收集和評估各種信息集的過程。可以使用多種技術來提取數(shù)據(jù)并分析模式和趨勢，這些模式和趨勢有助于獲得實際洞察力，為進一步的研究提供信息，或決定有效的商業(yè)戰(zhàn)略。其中許多技術使用復雜的系統(tǒng)或軟件，可以將自動化與機器學習算法和各種其他模式融合在一起。

數(shù)據(jù)分析包含多種方法和流程，這可能使其成為一個難以準確定義的概念。為此，一些數(shù)據(jù)分析類型的示例可以幫助理解數(shù)據(jù)分析的眾多方面。

預測分析是一種分析數(shù)據(jù)的方法，旨在提供對未來事件或結(jié)果的預見。評估和報告先前從過去分析中得出的數(shù)據(jù)，以提供對即將到來的選項的預測。例如，試圖預測來年銷售額的企業(yè)將求助于有關過去銷售額的數(shù)據(jù)，以期做出可采取行動的決策的先見之明。預測分析還可以應用于與合格潛在客戶、風險評估或客戶滿意度相關的更復雜的預測。

描述性分析的主要重點是提供有關先前發(fā)生的事件或結(jié)果的報告。通過分析特定主題的過去數(shù)據(jù)，描述性分析可以描述數(shù)據(jù)所指示的內(nèi)容。通常使用描述性分析來評估關鍵績效指標 (KPI)、收入、銷售線索和各種其他重要業(yè)務組件。

診斷分析用于回答一個關于為什么會發(fā)生特定場景的基本問題。換句話說，一旦產(chǎn)生了描述性分析，診斷分析就可以提供有關數(shù)據(jù)結(jié)果原因的見解。例如，一家企業(yè)可能會見證特定人群的銷售增長。診斷分析可以讓人們更多地了解這種銷售增長的方式或原因，例如產(chǎn)生更有效結(jié)果的潛在營銷工作。

規(guī)范性分析是一個數(shù)據(jù)分析領域，它融合了來自前面提到的三種分析類型中的每一種的數(shù)據(jù)。通過結(jié)合其他三種類型的集體分析，規(guī)范性分析可以提供可操作的數(shù)據(jù)。這是可用于為企業(yè)規(guī)劃或?qū)嵤?zhàn)略的數(shù)據(jù)。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析

企業(yè)可能會收集和分析歷史或趨勢數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)類型取決于其使用目的。數(shù)據(jù)也可能直接從客戶、網(wǎng)站訪問者那里收集或從第三方購買。這些數(shù)據(jù)在內(nèi)容方面范圍很廣。數(shù)據(jù)的共同興趣通常包括有關客戶人口統(tǒng)計、興趣、行為和企業(yè)確定相關的許多其他因素的信息。必須意識到數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)中變得越來越必要。將數(shù)據(jù)分析與營銷和互聯(lián)網(wǎng)商務聯(lián)系在一起是一個短視的錯誤。

企業(yè)和行業(yè)的廣泛多樣性可以從數(shù)據(jù)分析洞察中獲得競爭優(yōu)勢，現(xiàn)在比以往任何時候都更容易獲得。公司可以更好地了解客戶的資料、習慣和興趣。這些重要數(shù)據(jù)可用于為最大化利潤的決策提供信息，并定制用戶或客戶體驗以提高效率和忠誠度。

為企業(yè)實施數(shù)據(jù)分析

一些核心原則將有助于優(yōu)化企業(yè)從數(shù)據(jù)分析中產(chǎn)生的結(jié)果。弄清楚要收集哪些數(shù)據(jù)是許多公司的第一步。數(shù)據(jù)可以來自社交媒體、GPS 和其他類似技術、交易信息和各種其他來源。

評估數(shù)據(jù)的準確性和相關性也很關鍵。可以收集和分析數(shù)據(jù)，但這并不能保證其準確性或?qū)ζ髽I(yè)目標或戰(zhàn)略的適用性。評估數(shù)據(jù)的收集方式可能是檢查缺陷、不準確或相關性的實際第一步。

最后，應將數(shù)據(jù)概念化以采取可操作的步驟。企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應該將龐大而晦澀的數(shù)據(jù)集呈現(xiàn)為易于理解的信息表示。然后必須將這些表示應用于可以提高成功機會的行動。公司可能希望提高安全性、增加網(wǎng)站流量、改進客戶服務或直接增加收入。學習評估和實施數(shù)據(jù)分析可能需要付出巨大的努力。但經(jīng)過專業(yè)培訓和資源豐富的支持可以幫助完成這些復雜而重要的工作。