商业中充斥着大量的数据，这意味着数据经常被忽视，但这些数据是非常有价值的，使用一些可靠的分析数据的方法可以为我们获取非常有用的信息。那么我们该如何分析数据？分析数据的方法有哪些呢？下面为你介绍分析数据的5个步骤，并推荐3个主流的数据可视化工具。
当然，对大量数据进行分类是很困难的，尤其是在你没有时间和资源的情况下。
然而，有了正确的数据分析工具和流程，你可以在几乎不需要时间的情况下开始使用你的数据——并且需要最少的手工输入，如何进行详细而正确地分析数据是提升商业价值的关键，可以帮我们提高相关目标的有效率或准确度。
通过数据分析技术，你可以获得有价值的见解，为整体决策提供信息，并帮助你更好地了解客户的需求。
下面，遵循数据分析过程中的5个步骤，了解将数据转化为有意义的见解是多么容易。
如何分析数据的5个步骤
要改进数据分析，请遵循以下步骤，这是一些重要的分析数据的方法:
- 第一步：确定你的目标
- 第二步：决定如何衡量目标
- 第三步：收集数据
- 第四步：分析数据
- 第五步：形象化并解释结果
第一步：确定你的目标
在进行数据分析之前，确保定义一套清晰的目标。你想从数据中获得什么?你试图解决或理解的问题或情况是什么?了解这一点将帮助你确定需要收集哪些数据(以及需要执行何种类型的分析)。
如何有价值地分析数据，要求你围绕一个具体的问题和可能的解决方案设计你的问题，因为如果你没有问题，那么就不需要分析或研究，分析数据是为了解决特定的问题的。
例如，如果你看到与你询问的客户支持问题有关的CSAT分数突然上升，你可能会问以下问题来解决这个问题。
目标：改善客户支持
- 为什么客户对我们的支持团队不满意？
- 我们如何改善客户服务？
第二步：决定如何衡量目标
一旦你确定了你的目标，你就需要决定如何衡量它们，这会影响我们如何分析数据以及选择分析数据的方法。
例如，如果你想度量单个支持代理的性能，你可以深入研究数字数据，以找出每个代理响应一个客户平均需要多长时间。然后，将每个代理的表现与总体平均值进行比较。
然而，如果你想知道为什么客户对你的客户服务水平不满意，你需要看看你的定性数据。
也许某个特定的客户支持人员比其他人更常被提及——但他们是以积极的还是消极的方式被提及的？你可能还想查看所提到的特定主题，例如响应时间或客户是否满意他们问题的解决方式。
第三步：收集数据
现在你知道了目标是什么以及如何度量它们，就可以开始收集正确类型的数据了。虽然最好的做法是同时收集定量和定性数据，但你还需要收集与你试图回答的问题相关的数据，一般来说，定量和定性数据有不同的分析数据的方法。
- 定量数据：可量化和测量的结构化数据。例如，标签和数字数据，
- 定性数据：在挖掘之前需要结构化的非结构化数据。例如，文本，演讲，图像，视频。
定量数据通常存储在数据库或Excel表格中，供你分析。但是，在哪里可以找到定性数据呢?
以下是一些定性数据的例子:
- 来自客户的电子邮件
- 客户支持的票
- 聊天对话
- 在线产品评论
- 社交媒体数据
- 调查结果
其中大部分数据将存储在你日常使用的数据分析工具中，如Zendesk、Gmail和社交媒体管理平台。其中一些可能需要使用网络抓取工具收集(如果数据存在于网站、博客或论坛)。
请记住，数据分析的成功很大程度上取决于数据的质量，这是如何分析数据的一个重点和难点，因此要花时间准备数据，删除杂音和不必要的字符、HTML元素和标点符号，这些通常出现在非结构化文本数据中。
记住，使用相关的数据集。例如，如果你想要分析关于客户支持的客户情绪，那么你将需要一个包含关于客户支持的意见的数据集。
第四步：分析数据
数据分析工具，如Excel、谷歌Sheets和Airtable，以及商业智能工具，包括数据可视化工具，如Tableau和Google Data Studio，在处理数据方面都非常出色。它们允许你插入定量数据，并创建全面的可视化、图表和图表。
如何分析数据？使用这些工具将帮助你更方便获得更准确的结果，这些工具对于开始进行数据分析非常有用，但是你可以使用更复杂的分析数据的方法来进行更深入的分析。
选择分析数据的方法:
- 推论分析-统计数据分析发现模式和趋势
- 文本分析-实时定性数据分析
- 诊断分析-探索性的定量和定性数据分析
- 预测分析-历史定量和定性数据分析
- 说明性分析-基于场景的定量和定性数据分析
其中一些分析数据的方法使用人工智能和机器学习来帮助你自动分析大量非结构化数据。但不要因此而却步。有许多现成的数据分析工具都带有预先训练过的机器学习模型，所以你可以在几分钟内获得强大的洞察力，而无需编写一行代码。
如何分析数据？例如，预先训练的关键字提取器可以通过提取数据中使用频率最高的单词来快速总结数据。另一方面，情绪分析会自动将数据分为积极、消极和中性。当两者结合时，你可以开始从你的数据中获得深刻的见解，比如消极和积极的趋势话题。
试试这个预先训练过的情绪分析模型，看看从定性数据中提取见解有多容易:
试试这个现成的情感分析模型，看看从定性数据中提取见解有多容易:
如果你的数据需要更定制的分析数据的方法，你可以使用MonkeyLearn这样的直观工具构建自己的无代码文本分析工具。
一旦你用你的商业数据和标准训练了你的模型，你可以通过MonkeyLearn API或集成(如Excel，谷歌Sheets和Zendesk)将它连接到你喜欢的工具上，并开始从实时数据中获取价值。
第五步：可视化并解释结果
现在是有趣的部分。使用数据可视化工具将数据分析转换为引人注目的数据可视化，这些数据分析工具可以帮助你总结数据，以便你可以轻松地发现数据中的趋势、模式和关系。它们也是支持商业决策和向团队其他成员展示你的发现好的分析数据的方法。
数据可视化工具
- MonkeyLearn Studio：将应用内数据可视化与文本分析工具相结合，创建功能强大的一体化数据分析解决方案。
看看仪表板，它显示了不同话题的情绪以及如何分析数据的示例。
- Tableau：数据可视化工具和分析软件，具有易于使用的拖放界面（个人推荐使用）。
- Google Data Studio：一个简单的数据可视化工具，可以免费使用。
一旦你将数据可视化，就开始做出有助于实现业务目标的决策。
如何分析数据？现在开始数据分析
分析数据可以让公司了解什么对他们来说是好的，以及为了发展什么需要改进。
长期以来，企业一直在利用定量数据，但从定性数据中还可以获得更多的见解。虽然你需要花更多的时间准备这种类型的数据，但分析定性数据所涉及的步骤是相同的。
此外，由于有了文本分析工具，分析本身更容易、更快、更准确。通过结合定量和定性数据分析，企业可以发现趋势，并真正开始倾听客户的声音，你需要采取一些恰当的分析数据的方法。
如何分析数据？使用日常的数据分析工具，如Excel，包括一些数据可视化工具，来分析你的数据，了解发生了什么。
然后使用人工智能机器学习工具(如MonkeyLearn)加强数据分析，以理解数字和曲线为什么会上升或下降。
