數據分析在數字世界中的重要性

自從大流行顛覆了我們的世界以來，多個行業的企業都在快速發展，以推動成功的數字化轉型。 他們或多或少地學會了在網上工作和茁壯成長，幫助他們的員工在工作和家庭生活之間找到平衡，並且仍然能夠獲得更大的利潤。

在線活動的增加自然導致企業可以收集、使用和分析用於各種目的的大量數據：

• 促進銷售
• 更好地了解目標受眾和目標市場
• 改進他們的產品和服務
• 等等。

然而，數據的流入給企業帶來了新的挑戰（也是一個巨大的機遇——取決於你如何看待它）：他們如何將這些豐富的新數據轉化為可操作的見解？ 當然，在數據分析的幫助下。

確實，企業並沒有迴避利用不同的方式來記錄和利用數據來做出更好的業務決策。 數據分析為他們提供了一個平台，可以從龐大的數據中提取價值。

但什麼是數據分析？

數據分析是分析原始數據以檢索有意義和可操作的見解的過程，這些見解可用於通知和推動明智的業務決策。 此外，它指的是用於處理數據的工具和方法。

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從製造和營銷到汽車和綠色能源，再到教育和人力資源——所有部門都以某種方式使用數據分析。 根據 Splunk 的數據，重視數據的公司平均每年增長5.32% 。

HBR 報告稱， 74%的企業領導者希望通過向一線員工提供數據洞察力來長期提高生產力。 數據分析可幫助企業開發強大的廣告活動、提前修改產品並增強客戶關係。

這並不奇怪，因為每天都會創建2.5 個 quintillion數據字節。 隨著數據分析中的物聯網 (IoT) 成為中心舞台，企業急於了解數據管理的緊急複雜性，這一統計數據只會增加。

不幸的是，並不是所有的都是笨拙的。

德勤的一項研究表明， 67%的高管不習慣使用現有工具和資源訪問或利用數據，55% 的企業收集的數據從未使用過。 更需要求助於數據分析，以便企業知道如何以應有的方式使用數據。

數據分析的類型

要深入了解數據分析的概念，必須找出不同類型的數據分析：

1. 描述性分析

描述性分析回答了全局問題並幫助創建大型數據集的摘要。 它幫助企業使用數據可視化和分析發現重要信息。 基於物聯網的數據分析圍繞著這一點展開。

2. 診斷分析

這種類型的分析更詳細地探索從描述性分析中接收到的信息。 診斷分析通過利用數據科學來幫助識別異常和趨勢——數據科學是一個結合了編程技能、領域專業知識和統計知識的研究領域，可以從大量數據中獲取有意義的見解。

3. 預測分析

它是高級分析的一個分支，它使用歷史數據結合統計建模、機器學習和數據挖掘技術來預測結果。

企業利用預測分析在數據中尋找模式，以識別其業務和客戶生命週期中的風險和機會。

數據分析的組成部分

基本上有四種方法可供您選擇來處理任何數據集，包括：

1.數據挖掘

數據挖掘將大量原始數據分解為細粒度的信息塊以供使用。 它還有助於識別數據組中的異常情況並評估不同數據組之間的依賴關係以得出它們之間的相關性。

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2.數據可視化

顧名思義，數據可視化以可視化方式放置數據以進行更好的評估。 簡而言之，它使復雜的數據易於理解——即使是新手。 這可能包括餅圖、直方圖、條形圖和圖形。

3.文本分析

簡而言之，文本分析用於為您的電子郵件進行預測輸入並為您的手機開發自動更正功能。 它處理大量非結構化文本以構建算法，包括文本數據中的語言分析和模式識別。

4.商業智能（BI）

BI包括企業用於數據分析和業務信息管理的技術和策略。 它有助於檢測行業趨勢、監控客戶行為和監控公眾情緒。 BI 在產品佈局和確定產品或服務定價方面很有用。 它使用數據透視表和熱圖等可視化工具來完成這項工作。

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數據分析與業務分析：共同差異

與普遍的看法相反，儘管操縱數據、從中提取見解並使用信息來提高運營效率，但這兩個術語卻存在巨大差異。 你可能會想——他們基本上做同樣的工作！ 不。

那麼，數據分析和業務分析有何不同？

數據分析

數據分析涉及篩選大量數據集以識別模式和趨勢並得出有關假設的結論，這反過來又有助於做出業務決策。

在數據分析的幫助下，公司可以回答諸如“客戶轉向競爭對手的可能性有多大？ ”或“某國 x 的政治動盪對消費者偏好有何影響？” 它利用了各種技術，如數據建模、數據挖掘和數據科學。

分析更加臨時，隨著相關性的發現，在旅途中添加數據源。 數據分析通常比規定性更具預測性，因為它旨在找到特定問題的答案並發現競爭優勢的新見解。

商業分析

另一方面，業務分析側重於管理數據及其操作的更重要的業務影響，這可能是開發新產品或將一項任務優先於另一項任務。

業務分析支持技術和運營流程的持續改進。 數據源是根據項目目標或公司目標預先定義的。 這種分析形式更具追溯性和描述性。

常見的業務分析團隊成員包括：

• 首席數字官
• 首席信息官
• 業務分析師
• 數據倉庫工程師
• 等等。

讓我們說數據分析是業務分析的更小眾版本。

要執行數據分析，您需要一種算法來找出數據中的模式，並確定哪些變量是關鍵的，哪些不是為了您的業務成果。 數據分析利用機器學習更好地預測數據集並提供更準確的結果。

數字營銷中的數據分析

可以理解，數字分析的核心圍繞著它發現模式的能力。 鑑於我們現在擁有的營銷來源的數量——社交媒體、電子郵件、網站流量——只有擁有一個強大的工具來幫助您收集所有數據點並理解它們才是可行的。

例如，企業可以仔細研究他們的網站訪問者並優化網站的用戶體驗和流量。 同樣，通過收集與其他企業產品相似的產品數據，您可以調整定價以獲得更具競爭優勢。

數據分析如何促進您在數字世界中的業務

在數字世界中，數據分析是有益的，因為它為企業提供了許多優勢。 在當今時代，如果不研究和利用數據來改善他們的運營，您當然無法茁壯成長，我們應該了解數據分析提供幫助的不同方式：

1. 客戶體驗

隨著企業變得更加數字化，可用的客戶數據量也在短時間內增加。

您現在可以將位置、聊天機器人交互、物聯網 (IoT)、移動應用解決方案使用情況和社交媒體營銷源與來自交易歷史、電話、電子郵件對話、聊天和店內交互的數據結合起來。

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這些渠道結合起來，可以捕獲大量數據，包括關於客戶喜歡在何處以及如何與企業互動的寶貴見解。 例如，如果向聊天機器人詢問特定的客戶問題，則有必要進行相應的調整，並通過允許訪問廣泛提出的問題來為客戶提供更高水平的服務。

2. 風險緩解

數據分析的使用不僅限於識別和預測商機。 事實上，它也突出了潛在的風險，幫助企業或部門採取預防措施。

例如，零售連鎖公司可以應用基於犯罪數據的統計模型。 通過這種方式，他們可以確定哪些實體店最容易成為入店行竊者的目標，從而相應地提高安全性。

同樣，數據分析也凸顯了金融風險。 數據可以通過確定出售舊庫存的最佳價格來限制損失。

3. 增強的安全性

如今，數據安全威脅並不少見。 即使沒有企業可以預測未來，尤其是在涉及安全威脅的情況下，部署分析工具來分析安全事件也有很多幫助。

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借助此類工具，可以在威脅甚至有機會影響您的基礎設施和底線之前檢測到它。 例如，監控的網絡流量可用於識別危害或異常行為的指標，並在實際威脅發生之前採取補救措施。

4. 簡化供應鏈管理

企業可以通過收集和分析供應鏈數據，通過數據分析提高運營效率。 這些數據可以顯示生產延遲或瓶頸的來源，並幫助預測未來可能出現的問題。

例如，如果需求預測顯示特定供應商將無法處理假日季節所需的產品“A”的數量，您可以找到供應商的替代品來採購該產品並避免生產延誤。

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在零售領域，許多企業都在努力維持最佳庫存水平。 數據分析可用於確保基於多種因素的所有產品的最佳供應，例如：

• 假期
• 季節性
• 消費者行為
• 等等。

這種類型的分析可以讓您更好地開展業務。 誰不想要那個？

5. 更好的商機

數據分析最明顯的好處是它有助於發現關鍵的商業機會。

這通常分兩步完成。 首先，預測分析有助於根據收集的數據建議未來可能發生的事情。 之後，規範性分析可以指示您的企業應如何應對這些預測的變化、趨勢或機會。 例如，您的企業可以根據客戶數據調整其產品和定價，並直接增加銷售額。

電子商務巨頭亞馬遜在主頁上為每個返回其網站或移動應用程序的回頭客展示產品推薦。 這些建議基於他們過去瀏覽或購買的內容。

數據分析涉及的步驟

既然您了解了數據分析、其主要類型和組件，以及它如何幫助您在數字世界中增強業務，您是否想過數據分析涉及哪些步驟？ 感興趣？ 來，我們一起來看看：

想像一個場景：您有一家成功的電子商務公司，您的小貓中有 100 萬客戶。 一切都很好，但你還不能放鬆或站起來。 你的盔甲上仍有一些特定的裂縫需要糾正。 好的！

您希望確定與您的電子商務業務相關的具體問題，並為業務增長開發定制的數據驅動解決方案。 以下是通過數據分析實現目標的五個具體步驟：

1.了解問題

首先，您的運營中最常見的問題是什麼？ 電子商務公司經常面臨以下問題：

• 預測物品的退貨
• 取消訂單數量
• 車輛路線優化
• 欺詐識別
• 等等。

困擾你的是什麼？ 需要修復什麼？

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2. 收集數據

收集過去幾年的交易業務數據和客戶相關信息。 通過這種方式，您可以解決您的業務面臨的問題。 數據可以包含有關產品銷售總量和特定時間線中獲得的利潤的信息。 過去的數據在塑造業務的未來方面發揮著關鍵作用。 因此，獲取盡可能多的數據集。

3.清理數據

並非您收集的每個數據集都值得分析。 事實上，當你選擇數據時，它很可能會處於雜亂無章的狀態。 一些數據集不適合或不適合任何分析，因此必須從組合中刪除。 清理數據以刪除多餘的、不需要的和缺失的值，並為分析做好準備。

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4. 數據探索

收集到的數據經過清理和準備後，執行探索性數據分析。 利用數據可視化、數據挖掘工具和商業智能技術來分析和預測數據集的未來結果。 在為您的電子商務公司完成該步驟時，您可以期待特定的結果。 你可以：

• 確定客戶何時購買下一個產品。
• 預測下一季度的銷售額和利潤。
• 計算交付產品的最短路徑。
• 確定完成貨件需要多長時間。

5. 解釋結果

最後一步是解釋結果並檢查結果是否符合您的期望。 此外，您可以發現隱藏的模式和未來趨勢，這將幫助您補充您的業務決策。

頂級數據分析工具

現在我們了解了作為典型數據分析過程一部分的各個步驟。 要開始您的旅程，讓我們討論用於執行此功能的頂級工具：

• Tableau 幫助開發各種可視化，以交互方式呈現數據，並構建報告和儀表板以展示業務趨勢和洞察力。 它提供了無限的數據探索能力，而不會中斷分析流程。
• Apache Spark 是一種開源數據分析機器，可幫助實時處理數據。 它在 SQL 查詢和機器學習算法的幫助下執行複雜的分析。
• R 是一種用於統計和數值分析的開源編程語言。 它有助於數據分析和可視化。
• 顧名思義，Power BI 是一種商業智能工具，具有簡單的拖放功能，它支持各種數據源並幫助您提出有關數據的問題，獲取即時洞察。
• SAS 幫助可視化數據、編寫 SQL 查詢並執行有助於創建機器學習模型以進行預測和預測的分析。
• Python 是一種面向對象的開源編程語言，支持用於數據可視化、建模和操作的各種庫。

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數據的世界真的很迷人。 數據分析可幫助企業理解大量信息以促進發展。 Statista 報告稱，到 2027 年，全球大數據市場價值將達到 1030 億美元。數據分析的未來一片光明！

軟件（數據分析工具）細分市場份額為 45%，同年將成為大型大數據細分市場。 您的企業如何從數據中受益？ 您是否從任何數據分析工具中獲得幫助？

當然，上述流程和工具將幫助您從數據分析中獲得最大的支持。 如果您還沒有對數據給予太多重視，那麼現在是開始的時候了，以免您想落伍。 一切順利！