数据分析是分析原始数据以得出有意义的见解的过程。然后使用这些见解来确定最佳行动方案。何时是推出该营销活动的最佳时间？当前的团队结构是否有效？哪些客户群最有可能购买你的新产品？
归根结底，数据分析方法和技术是任何成功商业战略的关键驱动因素。但是数据分析师如何真正将原始数据转化为有用的数据呢？数据分析师可以使用多种方法和技术，具体取决于相关数据的类型以及他们想要发现的洞察力的类型。
数据分析的方法有哪些？在这篇数据分析方法合集文章中，我们将探讨一些最有用的数据分析技术。最后，你将对如何将无意义的数据转化为商业智能有更清晰的认识。我们将涵盖：
- 什么是数据分析，为什么它很重要？
- 定性数据和定量数据有什么区别？
- 哪些数据分析技术最好？数据分析技术：
- 回归分析
- 蒙特卡罗模拟
- 因子分析
- 队列分析
- 聚类分析
- 时间序列分析
- 情绪分析
- 数据分析过程
- 数据分析的最佳工具
- 关键要点
列出的前六种方法用于定量数据，而最后一种技术适用于定性数据。我们在第二部分简要解释了定量和定性数据之间的区别，但如果你想直接跳到特定的分析技术，只需使用可点击的菜单。
1. 什么是数据分析，为什么它很重要？
简单地说，数据分析是通过评估数据发现有用信息的过程。这是通过使用分析和统计工具检查、清理、转换和建模数据的过程来完成的，我们将在本文中进一步详细探讨。
为什么数据分析很重要？有效地分析数据有助于组织做出业务决策。如今，企业不断收集数据：通过调查、在线跟踪、在线营销分析、收集订阅和注册数据（想想新闻通讯）、社交媒体监控等方法。
正式地，这些数据将显示为不同的结构，包括但不限于以下内容：
大数据
大数据的概念——如此庞大、快速或复杂的数据，以至于很难或不可能使用传统方法处理——在 2000 年代初得到了发展。然后，行业分析师道格·莱尼 (Doug Laney) 阐明了现在众所周知的大数据的主流定义为三个 V：数量、速度和多样性。
- 数量：如前所述，组织不断地收集数据。在不太遥远的过去，存储将是一个真正的问题，但现在存储很便宜并且占用的空间很小。
- 速度：接收到的数据需要及时处理。随着物联网的发展，这可能意味着这些数据以前所未有的速度不断传入。
- 多样性：组织收集和存储的数据有多种形式，从结构化数据（即更传统的数字数据）到非结构化数据（例如电子邮件、视频、音频等）。我们将进一步介绍结构化和非结构化数据。
元数据
这是一种数据形式，可提供有关其他数据（例如图像）的信息。例如，在日常生活中，你可以通过右键单击文件夹中的文件并选择“获取信息”来找到它，这将显示文件大小和类型、创建日期等信息。
实时数据
这是获取后立即呈现的数据。一个很好的例子是股票市场票据，它实时提供最活跃股票的信息。
机器数据
这是完全由机器生成的数据，没有人工指令。这方面的一个例子可能是你的智能手机自动生成的通话记录。
定量和定性数据
定量数据（也称为结构化数据）可能显示为“传统”数据库，即具有行和列。定性数据（也称为非结构化数据）是不适合行和列的其他类型的数据，包括文本、图像、视频等。我们将在下一节进一步讨论。
2. 定量和定性数据有什么区别？
数据分析的方法有哪些？你分析数据的方式取决于你处理的数据类型——定量或定性。那么有什么区别呢？
定量数据是任何可测量的数据，包括特定的数量和数字。定量数据的一些示例包括销售数据、电子邮件点击率、网站访问者数量和收入增长百分比。定量数据分析技术侧重于（通常很大）数据集的统计、数学或数值分析。这包括使用计算技术和算法处理统计数据。定量分析技术通常用于解释某些现象或进行预测。
定性数据 无法客观衡量，因此可以接受更主观的解释。定性数据的一些示例包括回答调查问题时留下的评论、人们在采访、推文和其他社交媒体帖子中所说的话，以及产品评论中包含的文字。通过定性数据分析，重点是理解非结构化数据（例如书面文本或口头对话的记录）。通常，定性分析会将数据组织成主题——幸运的是，这个过程可以自动化。
数据分析师处理定量和定性数据，因此熟悉各种分析方法很重要。现在让我们来看看一些最有用的技术。
3. 数据分析方法合集：数据分析技术
现在我们熟悉了一些不同类型的数据，让我们关注手头的主题：分析数据的不同方法。
A。回归分析
回归分析用于估计一组变量之间的关系。在进行任何类型的回归分析时，你希望查看因变量（即你要测量或预测的变量或结果）与任意数量的自变量（可能对结果产生影响的因素）之间是否存在相关性。因变量）。回归分析的目的是估计一个或多个变量如何影响因变量，以识别趋势和模式。这对于进行预测和预测未来趋势特别有用。
假设你在一家电子商务公司工作，你想检查以下之间的关系：(a) 在社交媒体营销上花费了多少钱，以及 (b) 销售收入。在这种情况下，销售收入是你的因变量——它是你最有兴趣预测和提升的因素。社交媒体支出是你的自变量；你想确定它是否对销售产生影响，并最终确定它是否值得增加、减少或保持不变。使用回归分析，你将能够查看两个变量之间是否存在关系。正相关意味着你在社交媒体营销上花费的越多，你获得的销售收入就越多。根本没有相关性可能表明社交媒体营销与你的销售无关。但是：重要的是要注意，回归本身只能用于确定一组变量之间是否存在关系——它们不会告诉你任何有关因果关系的信息。因此，虽然社交媒体支出和销售收入之间的正相关可能表明一个会影响另一个，但仅根据这一分析不可能得出明确的结论。
有许多不同类型的回归分析，你使用的模型取决于你拥有的因变量数据类型。例如，你的因变量可能是连续的（即可以在连续范围内衡量的东西，例如以美元为单位的销售收入），在这种情况下，你将使用不同类型的回归分析，而不是你的因变量在性质（即，包含的值可以根据某个特征分为多个不同的组，例如按大陆划分的客户位置）。你可以在本指南中详细了解不同类型的因变量以及如何选择正确的回归分析。
回归分析在行动：调查服装品牌贝纳通广告支出与销售额的关系
B。蒙特卡罗模拟
在做出决定或采取某些行动时，有一系列不同的可能结果。如果你坐公共汽车，你可能会被堵在路上。如果你走路，你可能会被雨淋或撞到你健谈的邻居，可能会延误你的旅程。在日常生活中，我们倾向于在决定采取什么行动之前简单地权衡利弊；然而，当风险很高时，必须尽可能彻底和准确地计算所有潜在的风险和回报。
哪些数据分析技术最好？蒙特卡罗模拟，也称为蒙特卡罗方法，是一种用于生成可能结果及其概率分布模型的计算机技术。它本质上考虑了一系列可能的结果，然后计算每个特定结果实现的可能性。数据分析师使用蒙特卡罗方法进行高级风险分析，使他们能够更好地预测未来可能发生的情况并做出相应的决策。
那么蒙特卡罗模拟是如何工作的，它能告诉我们什么？要运行 Monte Carlo 模拟，你将从数据的数学模型开始，例如电子表格。在你的电子表格中，你将拥有一个或多个你感兴趣的输出；例如，利润或销售数量。你还将有许多输入；这些是可能影响你的输出变量的变量。如果你正在查看利润，相关输入可能包括销售数量、营销总支出和员工工资。如果你知道所有输入变量的准确、确定值，你就可以很容易地计算出最终的利润。但是，当这些值不确定时，蒙特卡罗模拟使你能够计算所有可能的选项及其概率。如果你赚了 100，你的利润是多少？000 销售额并雇用五名新员工，每个员工的薪水为 50,000 美元？这个结果的可能性有多大？如果你只销售 12,000 份并雇用 5 名新员工，你的利润是多少？等等。它通过将所有不确定值替换为从你确定的分布中生成随机样本的函数，然后运行一系列计算和重新计算以生成所有可能结果及其概率分布的模型。蒙特卡罗方法是计算不可预测变量对特定输出变量的影响的最流行的技术之一，使其成为风险分析的理想选择。它通过将所有不确定值替换为从你确定的分布中生成随机样本的函数，然后运行一系列计算和重新计算以生成所有可能结果及其概率分布的模型。蒙特卡罗方法是计算不可预测变量对特定输出变量的影响的最流行的技术之一，使其成为风险分析的理想选择。它通过将所有不确定值替换为从你确定的分布中生成随机样本的函数，然后运行一系列计算和重新计算以生成所有可能结果及其概率分布的模型。蒙特卡罗方法是计算不可预测变量对特定输出变量的影响的最流行的技术之一，使其成为风险分析的理想选择。
Monte Carlo 模拟实战：使用 Monte Carlo 模拟进行风险分析的案例研究
C。因子分析
数据分析方法和技术：因子分析是一种用于将大量变量减少到较少因子的技术。它的工作原理是多个独立的、可观察的变量相互关联，因为它们都与一个基础结构相关联。这不仅有用，因为它将大型数据集压缩为更小、更易于管理的样本，还因为它有助于发现隐藏的模式。这使你可以探索无法轻松衡量或观察的概念，例如财富、幸福感、健康度，或者更多与业务相关的示例，客户忠诚度和满意度。
假设你想更好地了解你的客户，因此你发送了一份包含一百个问题的相当长的调查。一些问题与他们对你的公司和产品的看法有关；例如，“你会把我们推荐给朋友吗？” 以及“你如何评价整体客户体验？” 其他问题会问诸如“你的家庭年收入是多少？”之类的问题。以及“你每个月愿意花多少钱在护肤品上？”
一旦你的调查被许多客户发送并完成，你最终会得到一个大型数据集，它基本上告诉你关于每个客户的一百个不同的事情（假设每个客户给出一百个回复）。你可以使用因子分析将它们分组为属于一起的因子，而不是单独查看每个响应（或变量），换句话说，将它们与单个潜在构造相关联。在此示例中，因子分析通过查找高度相关的调查项目来工作。这被称为协方差. 因此，如果家庭收入与他们每月愿意在护肤品上花费的金额之间存在很强的正相关（即，一个增加，另一个增加），那么这些项目可能会被归为一组。与其他变量（调查响应）一起，你可能会发现它们可以简化为单一因素，例如“消费者购买力”。同样，如果 10/10 的客户体验评级与关于他们向朋友推荐你的产品的可能性的“是”回答密切相关，则这些项目可能会减少为单一因素，例如“客户满意度”。
最后，你拥有更少的因子，而不是数百个单独的变量。然后将这些因素用于进一步分析，使你能够更多地了解你的客户（或你有兴趣探索的任何其他领域）。
因子分析在行动：使用因子分析探索德黑兰的客户行为模式
D. 队列分析
数据分析的方法有哪些？群组分析在维基百科上的定义如下：“群组分析是行为分析的一个子集，它从给定的数据集中获取数据，而不是将所有用户视为一个单元，而是将它们分解为相关组进行分析。这些相关的群体或群体通常在定义的时间跨度内具有共同的特征或经历。”
那么这是什么意思，为什么它有用？让我们进一步分解上述定义。群组是在给定时间段内具有共同特征（或行动）的一群人。2020 年入读大学的学生可称为 2020 年队列。在 12 月份通过该应用程序从你的在线商店购买商品的客户也可能被视为一个群组。
通过群组分析，你可以将客户或用户分组并查看这些组随时间推移的行为。因此，你不是在特定时间查看所有客户的单个孤立快照（每个客户在其旅程中的不同点），而是在客户生命周期的上下文中检查客户的行为。因此，你可以开始识别客户旅程中各个点的行为模式 - 例如，从他们第一次访问你的网站，到电子邮件通讯注册，再到他们的第一次购买，等等。因此，群组分析是动态的，让你能够发现有关客户生命周期的宝贵见解。
这很有用，因为它允许公司针对特定的客户群（或群组）定制服务。假设你运行 50% 的折扣活动以吸引潜在的新客户访问你的网站。一旦你吸引了一组新客户（一个群组），你就会想要跟踪他们是否真的购买了任何东西，如果他们购买了，他们是否（以及多久）进行了重复购买。有了这些见解，你将开始更好地了解这个特定群体何时可能从社交媒体上的另一个折扣优惠或重新定位广告中受益。最终，群组分析使公司能够优化其服务产品（和营销），以提供更有针对性的个性化体验。你可以了解更多关于如何在此处使用 Google Analytics 运行群组分析。
群组分析实战：Ticketmaster 如何使用群组分析来提高收入
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E. 聚类分析
数据分析方法合集：聚类分析是一种探索性技术，旨在识别数据集中的结构。聚类分析的目标是将不同的数据点分类为内部同质和外部异质的组（或簇）。这意味着集群中的数据点彼此相似，而与另一个集群中的数据点不同。聚类用于深入了解数据在给定数据集中的分布情况，或作为其他算法的预处理步骤。
聚类分析有许多实际应用。在市场营销中，聚类分析通常用于将大量客户群划分为不同的细分市场，从而实现更有针对性的广告和沟通方法。保险公司可能会使用聚类分析来调查某些地点与大量保险索赔相关的原因。另一个常见的应用是地质学，专家将使用聚类分析来评估哪些城市发生地震的风险最大（从而尝试通过保护措施降低风险）。
需要注意的是，虽然聚类分析可能会揭示数据中的结构，但它无法解释这些结构存在的原因。考虑到这一点，聚类分析是理解数据和为进一步分析提供信息的有用起点。聚类算法也用于机器学习 - 你可以在此处了解有关机器学习中聚类的更多信息。
集群分析实战：使用集群分析进行客户细分——电信案例研究示例
F。时间序列分析
时间序列分析是一种统计技术，用于识别随时间变化的趋势和周期。时间序列数据是一系列数据点，它们在不同的时间点测量相同的变量（例如，每周销售数字或每月电子邮件注册）。通过查看与时间相关的趋势，分析师能够预测感兴趣的变量在未来可能会如何波动。
在进行时间序列分析时，你将在数据中寻找的主要模式是：
- 趋势：在较长时间内稳定、线性增加或减少。
- 季节性：由于季节性因素导致数据在短时间内出现可预测的波动。例如，你可能会在每年大约同一时间看到夏季泳装销售高峰。
- 循环模式：数据波动的不可预测的循环。周期性趋势不是由于季节性，而是由于经济或行业相关条件而发生。
可以想象，对未来做出明智预测的能力对企业具有巨大的价值。时间序列分析和预测用于各种行业，最常用于股票市场分析、经济预测和销售预测。根据你使用的数据和你想要预测的结果，有不同类型的时间序列模型。这些模型通常分为三大类：自回归 (AR) 模型、集成 (I) 模型和移动平均 (MA) 模型。要深入了解时间序列分析，请参阅有关时间序列建模和预测的介绍性研究。
运行中的时间序列分析：开发时间序列模型来预测孟加拉国的黄麻纱线需求
G。情绪分析
数据分析方法和技术：当你想到数据时，你的头脑可能会自动转到数字和电子表格。许多公司忽视了定性数据的价值，但实际上，从人们（尤其是客户）对你的评论和评论中可以获得无数的见解。那么如何分析文本数据呢？
一种非常有用的定性技术是情感分析，该技术属于更广泛的文本分析类别——排序和理解文本数据的（通常是自动化的）过程。通过情感分析，目标是解释和分类文本数据中传达的情感。从业务角度来看，这使你可以确定客户对你的品牌、产品或服务的各个方面的看法。有几种不同类型的情感分析模型，每种模型的侧重点略有不同。三种主要类型包括：
- 细粒度情感分析：如果你想深入关注意见极性（即积极、中立或消极），细粒度情感分析将允许你这样做。例如，如果你想解释客户给出的星级评分，你可以使用细粒度的情感分析来按照从非常积极到非常消极的范围对各种评分进行分类。
- 情绪检测：该模型通常使用复杂的机器学习算法从文本数据中挑选出各种情绪。你可以使用情绪检测模型来识别与快乐、愤怒、沮丧和兴奋相关的词，让你深入了解客户在（例如）产品评论网站上写下你或你的产品时的感受。
- 基于方面的情绪分析：这种类型的分析允许你确定情绪或意见与哪些特定方面相关，例如某个产品功能或新的广告活动。如果客户写道他们“发现新的 Instagram 广告很烦人”，你的模型不仅应检测到负面情绪，还应检测其指向的对象。
简而言之，情感分析使用各种自然语言处理 (NLP) 系统和算法，这些系统和算法经过训练可以将某些输入（例如某些单词）与某些输出相关联。例如，输入“烦人”将被识别并标记为“负面”。情绪分析对于了解客户对你和你的产品的看法、确定需要改进的领域，甚至实时避免公关灾难至关重要！
情感分析实战：5 个真实世界情感分析案例研究
4. 数据分析过程
为了从数据中获得有意义的见解，数据分析师将执行严格的分步过程。我们在数据分析过程的分步指南中详细介绍了这一点——但简而言之，数据分析过程通常包括以下阶段：
定义问题
任何数据分析师的第一步都是定义分析的目标，有时也称为“问题陈述”。从本质上讲，你是在针对你要解决的业务问题提出问题。一旦你定义了这个，你就需要确定哪些数据源可以帮助你回答这个问题。
收集数据
既然你已经定义了目标，下一步就是制定收集和聚合适当数据的策略。你将使用定量（数字）还是定性（描述性）数据？这些数据是否适合第一方、第二方或第三方数据？
了解更多：定量与定性数据：有什么区别？
清理数据
不幸的是，你收集的数据并没有自动准备好进行分析——你必须先对其进行清理。作为数据分析师，这个阶段的过程将占用最多的时间。在数据清理过程中，你可能会：
- 删除主要错误、重复项和异常值
- 删除不需要的数据点
- 构建数据——即修复拼写错误、布局问题等。
- 填补数据中的主要空白
分析数据：数据分析方法合集
哪些数据分析技术最好？现在我们已经完成了数据的清理，是时候分析它了！本文中已经描述了许多分析方法，由你决定哪一种最适合指定的目标。它可能属于以下类别之一：
- 描述性分析，确定已经发生的事情
- 诊断分析，侧重于理解某事发生的原因
- 预测分析，根据历史数据确定未来趋势
- 规范性分析，允许你为未来提出建议
可视化和分享你的发现
我们快到路的尽头了！已经进行了分析，已经收集到了见解——剩下要做的就是与他人分享这些信息。这通常使用数据可视化工具完成，例如 Google Charts 或 Tableau。
了解更多：13 种最常见的数据可视化类型
5. 数据分析的最佳工具
数据分析的方法有哪些？可以想象，数据分析过程的每个阶段都需要数据分析师掌握各种工具，以帮助从数据中获得有价值的见解。我们在本文中更详细地介绍了这些工具，但总而言之，这是我们的最佳列表，其中包含每个产品的链接：
数据分析师的 9 大工具
6. 关键数据分析方法和技术进一步阅读
如你所见，你可以使用许多不同的数据分析技术。为了将你的原始数据转化为可操作的见解，重要的是要考虑你拥有的数据类型（是定性的还是定量的？）以及在给定上下文中有用的见解类型。在这篇文章中，我们介绍了七种最有用的数据分析技术——但还有更多的技术有待发现！
