掌握有效数据分析的八个关键步骤！
随着数字化的发展，越来越多的企业依赖数据，数据分析的作用也越来越重要。 通过数据分析，可以提取有用的信息并采取相应的措施。
什么是数据分析？
首先，数据分析的重点是获取原始数据，挖掘与公司主要目标相关的信息，并深入研究这些信息，将指标、事实和数据转化为有助于业务增长的数据。 数据分析方法多种多样，基于两个核心领域：定量数据分析方法和定性数据分析方法。 更好地了解定量和定性研究中不同的数据分析技术和方法，将为信息分析工作提供更清晰的方向。 因此，花时间整合这些特定知识是很有价值的。
现在已经回答了这个问题，“什么是数据分析？ “考虑到不同类型的数据分析方法，我们将教你如何通过八个步骤快速完成数据分析。
数据分析步骤。
01 **探索需求
在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队中的所有人坐下来确定需要从根本上了解哪些类型对发展最有利或哪些数据对发展前景最有帮助的主要活动或战略目标至关重要。 只有打下坚实的基础，才能达到数据分析的目的。
02 识别问题
一旦你确定了你的核心目标，你应该考虑需要回答哪些问题来帮助你实现你的目标。 为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题和找到答案至关重要。
03 数据收集
在提供了有关数据分析方法的真正指导并了解需要回答哪些问题才能从可用信息中获得最大价值之后，应该确定最有价值的数据源并开始收集它，这是任何数据分析技术的最基本步骤。
04 设置KPI
设置一系列关键绩效指标 （KPI），以跟踪、衡量和塑造您在多个关键领域的进度。 KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法至关重要，它在推动自己及时实现数据分析目标方面发挥着重要作用。
05 忽略无用数据
减少信息量是数据分析中最关键的步骤之一，因为它使您可以专注于分析，并从剩余的“精益”信息中榨取每一滴价值。 任何与业务目标或 KPI 管理策略不一致的统计数据、事实、数据或指标都应从等式中删除。
06 统计分析
该分析方法侧重于聚类、同质性、回归、因子和神经网络等多个方面，最终将为数据分析方法提供更合理的方向。
07 集成技术
分析数据的方法有很多种，但在业务环境中，分析成功的最重要方面之一是集成正确的决策支持软件和技术。 强大的分析平台不仅可以从最有价值的资源中提取关键数据，还可以与动态 KPI 配合使用以提供可操作的见解，还可以从单个实时仪表板以可视化、交互式格式显示信息。 通过将正确的分析技术与统计数据分析和核心数据分析方法相结合，您将避免分散注意力的见解，节省时间和精力，并使您的企业从最有价值的见解中获得最大价值。
08 可视化数据
可以说，在整个组织中展示数据分析概念的最佳方式是通过数据可视化。 数据可视化是一个强大的工具，它允许可视化数据趋势和变化，以便整个企业的用户可以提取有助于其业务增长的数字信息，同时它还涵盖了所有不同的数据分析方法。 到 2020 年，地球上的每个人每秒将产生约 7 兆字节的新信息。 提高数据可访问性10 将为财富 1000 强公司带来超过 6500 万美元的额外净收入。 全球90%的大数据是在过去三年中创造的，79%的知名企业高管认为，不拥抱大数据的公司将失去竞争优势，并可能面临破产。 此外，83%的企业领导者已经实施了大数据项目以获得竞争优势。 数据分析概念可能有多种形式，但从根本上说，任何可靠的数据分析方法都会使业务比以往任何时候都更加精简、有凝聚力、更有洞察力和成功。
通过以上八个关键步骤，您可以掌握有效数据分析的技巧。 无论是定量研究还是定性研究，了解和应用不同的数据分析方法都将帮助您获得宝贵的见解和动力，促进业务增长。 数据分析不仅可以帮助您有效利用数据资源，还可以提供客观的决策和实施方案。 掌握数据分析技能将使您在业务竞争中处于更好的位置。