隨著數字化進程的發展，越來越多的企業依賴于數據，數據分析的地位也越來越重要。通過數據分析，可以提取到有用的信息并進行相對應的動作。

什么是數據分析

首先，數據分析方法側重于獲取原始數據，挖掘與企業主要目標相關的信息，并深入研究這些信息，將指標、事實和數字轉化為有利于促成企業發展的數據進而進行分析。

數據分析方法多種多樣，主要基于兩個核心領域：定量數據分析方法和定性數據分析方法。

在定量研究和定性研究中，更好地理解不同的數據分析技術和方法，將為信息分析工作提供一個更明確的方向。因此，花時間讓這些特定的知識融入其中是十分有價值的。

現在已經回答了這個問題，“什么是數據分析？”考慮到不同類型的數據分析方法，將教給大家通過八步，快速完成數據分析。

數據分析的步驟

1 探討需求

在開始分析數據或深入研究分析技術之前，與團隊里的所有小伙伴一起坐下來，確定主要活動或戰略目標是很關鍵的，需要從根本上了解哪些類型最有利于發展，或哪些數據對發展的前景最有幫助。

一步錯步步錯，只有夯實了基礎，才能實現數據分析的目的。

2 確定問題

一旦確定了核心目標，你應該考慮哪些問題需要被回答來幫助你完成你的目標。為了幫助提出正確的問題并確保數據有用，提出問題、尋解答案是必不可少的。

3 收集數據

在為數據分析方法提供了真正的指導，并知道了需要回答哪些問題來獲取可用信息中的最佳價值后，應該決定最有價值的數據源并開始收集，這是所有數據分析技術中最基礎的一步。

4 設置KPI

設置一系列關鍵績效指標（KPI），這些指標可以在許多關鍵領域中跟蹤，衡量和塑造您的進度。KPI對于定性研究中的數據分析方法和定量研究中的數據分析方法都是至關重要的，它對于督促自己及時完成數據分析目標有著重要作用。

5 忽略無用數據

減少信息量是數據分析的最關鍵步驟之一，因為它使你可以集中精力進行分析，并從剩余的“精益”信息中榨取每一滴價值。

任何與業務目標不符或與KPI管理策略不符的統計、事實、數據或指標都應從等式中刪除。

6 統計分析

這種分析方法側重于包括聚類，同類，回歸，因子和神經網絡在內的各個方面，最終將為數據分析方法提供一個更合理的方向。

以下是這些重要的統計分析術語的簡要詞匯表：

聚類：將一組元素進行分組的操作，以使所述元素彼此之間（在特定意義上）比其他組中的元素更相似（因此稱為“簇”）。

同類群組：行為分析的子集，它從給定的數據集（例如Web應用程序或CMS）中獲取見解，而不是將所有內容視為一個更廣泛的單元，而是將每個元素分為相關的組。

回歸：一組確定的統計過程，以估計特定變量之間的關系為中心，以加深對特定趨勢或模式的了解。

因子：一種統計實踐，用于描述觀察到的相關變量之間的變異性，即可能被稱為“因子”的未觀察變量的數量可能更少。此處的目的是發現獨立的潛在變量。

神經網絡：神經網絡是機器學習的一種形式，它過于全面，無法概括，但是這種解釋將幫助畫出相當全面的圖畫。

7 整合技術

分析數據的方法有很多，但是在業務環境中分析成功的最重要方面之一就是集成正確的決策支持軟件和技術。

強大的分析平臺不僅可以從最有價值的資源中提取關鍵數據，而且還可以與動態KPI配合使用，從而提供可行的見解，而且還可以從一個中央實時儀表板中以可視化、交互式的格式顯示信息。

通過以統計方法數據分析和核心數據分析方法集成合適的分析技術，將避免分散見解，節省時間和精力，同時讓企業在最有價值的見解中獲得最大價值。

8 可視化你的數據

可以說，使數據分析概念在整個組織中得以呈現的最佳方法是通過數據可視化。

在線數據可視化是一個功能強大的工具，它可以讓數據趨勢與變化直觀的呈現在眼前，從而使整個企業中的用戶都可以提取有助于業務發展的數字信息，同時它還涵蓋了所有不同的數據分析方法。

到2020年，地球上每個人每秒將產生大約7兆字節的新信息。數據可訪問性提高10％，將為您的平均財富1000強公司帶來超過6,500萬美元的額外凈收入。

世界上90％的大數據是在過去三年中創建的，埃森哲公司的數據顯示，有79％的著名企業高管認為，不接受大數據的公司將失去競爭優勢，并可能面臨破產。

此外，83％的業務主管已實施大數據項目以獲取競爭優勢。

數據分析概念可能有多種形式，但是從根本上講，任何可靠的數據分析方法都將使業務比以往任何時候都更加精簡、凝聚、具有洞察力和走向成功。