在企業中實現商業智能不僅僅是簡單地上一套系統、收集數據,?而是將這些數據轉換為可操作的業務方案。企業可以從各種來源收集的數據看到業務表象下,哪些流程在起作用,?并幫助團隊為未來的業務發展趨勢做好準備。然而,?如果沒有適當的分析和理解你收集的數據,?你所擁有的只是沒有上下文的數字和數字。

更重要的是,?沒有一種正確的方法來分析數據。根據您的需求和收集的數據類型,?正確的數據分析方法和模型也無濟于事。這也使得有必要了解每種類型的數據,?以及哪種方法進行分析可以提供最佳結果。這樣，數據分析軟件中還包含一些常見的技術,?才是有效的。接下來為大家介紹五種數據分析方法，可以幫助您創建更有價值和可操作落地的數據分析方案。

定量和定性數據-有什么區別？

為數據集選擇正確的數據分析技術的第一步是了解數據類型的數量或質量。顧名思義,?定量數據涉及數量和硬數字。這些數據包括銷售數字、營銷數據?(如點擊率)、工資單數據、收入以及其他可以客觀統計和衡量的數據。

定性數據稍微難以確定，因為它涉及到一個組織的方方面面，更具解釋性和主觀性。這包括從客戶調查、對員工的訪談中獲取的信息，通常指的是質量而不是數量。因此，所使用的分析方法的結構不如定量技術那樣確定。

定量數據分析

定量分析方法依賴于根據確鑿事實準確計數和解釋數據的能力。我們提升數據分析能力的前三種方法將側重于定量數據:

1. 回歸分析

當您需要進行預測和預測未來趨勢時,?回歸分析是很好的工具。回歸測量因變量?(要測量的變量)?和自變量?(用于預測因變量的數據)?之間的關系。雖然你只能有一個因變量,?但你可以有幾乎無限數量的獨立變量。回歸還可以幫助您發現運營中可以通過突出趨勢和因素之間的關系來優化的業務點。

2. 假設檢驗

這種分析方法也稱為“T?測試”,?可將所擁有的數據與假設進行比較。它還可以預測可能做出的決策將如何影響您的業務。T?測試可以比較兩個變量,?以找到相關性,?并根據結果做出決策。例如,?實際業務中可能會假設更多的工作時間相當于更高的生產率。在實施延長工作時間之前,?重要的是要確保有真正的效果,?以避免造成不好的反作用。

3. 蒙特卡洛模擬

作為計算不可預知變量對特定因子影響的最常用方法之一,?蒙特卡羅模擬使用概率建模來幫助預測風險和不確定性。為了測試假設或場景,?蒙特卡洛模擬將使用隨機數和數據,?根據任何結果對任何情況進行各種可能的結果進行分析。這是一個非常有用的數據分析方法，可以跨越多個領域應用，包括項目管理、財務、工程、物流等等。通過測試各種可能性，可以了解隨機變量如何影響您的計劃和項目。

測量定性數據

與定量數據不同，定性信息需要從純粹的統計數據轉向更主觀的方法。但是，仍然可以根據需求，通過使用不同的數據分析技術來提取有用的數據。我們最后兩種技術側重于定性數據:

4. 內容分析

這種方法有助于了解定性數據中出現的總體主題。使用詞云圖顏色編碼特定主題和想法等技術有助于分析文本數據，以找到最常見的線程。在處理用戶反饋、訪談數據、開放式調查等數據時，內容分析可以很好地工作。這有助于確定需要改進的最重要領域。

5. 敘事分析

敘事分析主要包含五個要素，即行動(act)、場景(scene)、行動者(agent)、能動性(agency)和目的(purpose)。這種分析側重于故事和想法在整個公司的溝通方式，可以幫助你更好地了解組織文化。這可能包括解釋員工對其工作的感受、客戶對組織的看法以及如何查看運營流程。它在考慮改變企業文化或規劃新的營銷策略時非常有用。

沒有統計分析的黃金標準，也沒有絕對正確的方法。選擇的方法應始終反映收集的數據以及要提取的解決方案類型。匹配正確的數據和分析有助于發現更好的方案，以優化企業的業務，對企業業務進行數字化變革。