您现在的位置: 首页 > 网站导航收录 > 百科知识百科知识
数据分析到底有多难?
数据,业务,结论数据分析到底有多难?
发布时间:2016-12-08加入收藏来源:互联网点击:
回答于 2019-09-11 08:43:50
最难的不是分析而是大数据
每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别,在此基础上,对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下:
数据深度融入在商业的各个环节
现代企业逐渐意识到,纷繁复杂的数据固然重要,而这些数据是否真的被企业职工运用,并对其工作产生了相关性的影响,才是企业领导所看重的。不同的层级岗位和职位角色都需要做出正确的决策,而良好的决策必须是基于用户数据所提出的。因此,不仅仅是数据科学团队,从产品部门到客户服务部门,再到销售等各个部门都应该获得这些数据资源和信息。
在现代企业中,对数据的处理还仅仅是在每个月的全体会议上查看各项指标还远远不够。组织必须要将数据驱动纳入到决策制定中。以现代营销团队为例。营销人员有大量的丰富的数据可供他们自由支配,尤其是在智能手机,平板电脑,社交媒体平台爆炸式普及的今天,这样,一个品牌可以远距离地与观众互动,并了解顾客的相关信息。如果所有的这些数据被收集到一个中心位置,进行数据分析,那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地,根据这样的方法,其他部门,如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。
零碎数据共同形成宏观趋势判断
如今,数据在各个行业和企业扮演着越来越重要的角色,企业应该将数据视为机会。每个数据集——CRM、CMS、ERP、营销软件,都包含大量信息和基础数据。现在或许看起来很微小,可是对数据深入的挖掘和分析将会给企业带来巨大的财富。而在现实生活当中,由于不可能预先知道哪些数据很重要,所以企业需要收集尽可能多的数据,这样即使市场环境发生大的改变,企业也能够做出合理的预判和尽可能贴近市场的决策。
基础数据和数据分析同样重要
数据质量是重中之重,倾斜的数据会导致错误的结果。如果你的判断来源于不完整的数据基础,你的决策便会产生一定的偏差甚至产生错误,而这最终将会侵蚀在数据驱动文化背景下人们对数据分析的信心。因此,简洁、完整和正确的数据是有效决策产生的必要前提。
2016年美国总统大选的预测分析,很好地证明了数据质量的重要性。在当时的预测中,大多数数据是基于州级和国家级的电话投票进行的。但是电话调查中很容易出现无人接听的现象,而各州无人接听的占比率也存在着很大的区别,这会很大程度上影响选举团的预测(选举团制度是美国特有的一种选举方式, 选民在大选日投票时,不仅要在总统候选人当中选择,而且要选出代表50个州和华盛顿特区的538名选举人,以组成选举团。当选的选举人必须宣誓在选举团投票时把票投给在该州获胜的候选人。美国总统由选举团选举产生,并非由选民直接选举产生,获得半数以上选举人票者当选总统),结果就是,倾斜的数据产生错误的预测。
如今,机器学习已经受到了大量的炒作。而机器依据大数据分析出来的预判,是否真的能符合事实情况,很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础:一个将数据驱动纳入到组织文化的企业,采集到的简介、完整和正确的数据。”数据驱动”一词已存在多年,但在今天快节奏和迅猛发展的数字经济中,它将成为当代企业的文化使命。
Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。
回答于 2019-09-11 08:43:50
数据分析说难也不难,他也有固定的套路。数据分析主要只对有目标的分析和没有目标的发现。我们就按这两点来说
1.有目标的数据分析,收集数据,处理数据,分析数据,展示结果,总结汇报。(这么说太麻烦了简单点举个例子,我要分析公司的人均劳效,那么我要搜集至少两个数据A公司的工资总额B公司的总人数。其它案例类似,关键就是把目标分解成可搜集的数据从不同纬度去分析找相关性)
2.没有目标的数据分析,在很多数据中发现某些数据的存在相关性,那么我们在这基础上进一步挖掘按照上面的流程走一遍
回答于 2019-09-11 08:43:50
我不是专门做做数据分析的,却可以很认真的回答数据分析真的很难。
我所在的公司,还是一个小的独立的分店,光是做数据分析有关的工作就让人精疲力尽了。
我们店铺内部员工5人,促销5人。每一周都需要汇总每个人的绩效。然后从十几项绩效里去和区域每一项单独的绩效做对比,分析每个人的每一项是提升还是下降了。提升率是多少,哪一项提升的多,需要继续保持;哪一项下降了,下降了多少,原因是什么,怎么整改;还要分析关联项目的占比,不能这项上去了,却未保持上周的关联项。有些项目是抵触的,还需要找一个均值,不能因为其中一项的KPI影响到整体的利润。
各种数据全部分析完后,需要一个合理的被领导认可的结果。然后根据分析结果做相应的整改计划,这个整改计划也不单单是和周对应,还要和上周的数据,去年上周的数据,去年本周的数据做分析对比。
简单举例:
1.如果你的去年本周数据利润是43%.今年的利润是40%.就需要分析分项,看是哪一项或哪几项利润降低导致整体数据下滑。为什么会下滑?将采取的措施是什么?
2.如果你去年本周利润是43%.去年上周利润43%,去年下周利润是42%.那么你今年对比去年,上周的利润是多少?本周的利润是多少?是上升还是下降?原因是什么?下周利润应该定到多少合适?为什么要这么定?
下一篇:返回列表
相关链接 |
||
网友回复(共有 0 条回复) |