数据分析方法和技术目录
在我们数据丰富的时代，了解如何从我们企业的数字洞察中分析和提取真正的意义是成功的主要驱动力之一。
尽管我们每天创建的数据量巨大，但实际上只有 0.5% 被分析和用于数据发现、改进和情报。虽然这看起来并不多，但考虑到我们触手可及的数字信息量，0.5% 的数据量仍然很大，所以数据分析技术有哪些？
由于数据如此之多而时间如此之少，知道如何收集、整理、组织和理解所有这些可能促进业务发展的信息可能是一个雷区——但在线数据分析是解决方案。
可用的数据分析方法有哪些？为了帮助你了解分析的潜力、意义以及如何使用它来增强你的业务实践，我们将回答许多重要的分析问题。我们不仅会探索数据分析方法和技术，还会研究不同类型的数据分析，同时展示如何通过 15 步成功蓝图在现实世界中执行分析。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
数据分析方法和技术：什么是数据分析？
数据分析是收集、建模和分析数据以提取支持决策的见解的过程。根据行业和分析目的，有多种方法和技术可以进行分析。
所有这些用于数据分析的各种方法主要基于两个核心领域：研究中的定量方法和定性方法。
为了解释定性数据和定量数据之间的主要区别，这里有一段视频供你观看：
更好地理解不同的数据分析技术、定量研究方法以及定性洞察，将为你的信息分析工作提供更明确的方向，因此值得花时间让这些特定知识深入了解。此外，你将能够创建一份全面的分析报告，这将使你的分析过程飞速发展。
为什么数据分析很重要？
在我们详细介绍数据分析的类别及其方法和技术之前，你必须了解分析数据可以为你的组织带来的潜力。
让我们从客户开始，这可以说是任何企业中最关键的要素。通过使用数据分析获得与你的客户相关的所有方面的 360 度全景，你可以了解他们使用哪些渠道与你沟通、他们的人口统计、兴趣、习惯、购买行为等。
从长远来看，它将推动你的营销策略取得成功，让你能够识别新的潜在客户，并避免将资源浪费在定位错误的人或发送错误的信息上。你还可以通过分析客户的评论或客户服务部门的表现来跟踪客户满意度。
从管理的角度来看，你还可以从分析数据中受益，因为它可以帮助你根据事实而非简单的直觉做出业务决策。例如，你可以了解将资金投向何处、发现增长机会、预测收入或在不常见的情况成为问题之前加以解决。
像这样，你可以从组织的所有领域提取相关信息，并在仪表板软件的帮助下，以专业和交互的方式将数据呈现给不同的利益相关者。
数据分析方法指南：7种基本类型的数据分析方法
在深入研究七种基本类型的数据分析方法之前，重要的是我们要快速浏览主要分析类别。从描述性分析到规范性分析，数据评估的复杂性和工作量增加，但也增加了公司的附加值。
a) 描述性分析——发生了什么。
描述性分析方法是任何分析过程的起点，它旨在回答发生了什么问题？它通过对来自各种来源的原始数据进行排序、操作和解释，将其转化为对你的业务有价值的见解来实现这一点。
进行描述性分析至关重要，因为它使我们能够以有意义的方式呈现我们的数据。虽然值得一提的是，这种分析本身不会让你预测未来的结果或告诉你为什么会发生这样的问题的答案，但它会使你的数据井井有条，并准备好进行进一步的分析。
b) 探索性分析 - 如何探索数据关系。
顾名思义，探索性分析的主要目的是探索。在此之前，仍然没有数据和变量之间关系的概念。调查数据后，探索性分析使你能够找到联系并为特定问题生成假设和解决方案。探索性分析的典型应用领域是数据挖掘。
c) 可用的数据分析方法有哪些？诊断分析 - 为什么会发生。
最强大的数据分析类型之一。诊断数据分析通过帮助分析师和业务主管对事情发生的原因获得牢固的上下文理解来增强他们的能力。如果你知道某事发生的原因以及它是如何发生的，你将能够确定解决问题或挑战的确切方法。
旨在为特定问题提供直接和可操作的答案，这是世界上最重要的研究方法之一，以及零售分析等其他关键组织功能，例如
c) 预测分析 - 会发生什么。
预测方法使你可以展望未来来回答这个问题：会发生什么？为此，除了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 之外，它还使用了前面提到的描述性、探索性和诊断性分析的结果。像这样，你可以发现数据中的未来趋势、潜在问题或低效、连接和伤亡。
通过预测分析，你可以展开和制定计划，不仅可以增强你的各种运营流程，还可以帮助你在竞争中获得非常重要的优势。如果你通过数据了解趋势、模式或事件发生的原因，你将能够对事情在特定业务领域的发展情况做出明智的预测。
e) 规范性分析 - 它将如何发生。
研究中另一种最有效的数据分析方法。规范性数据技术与预测分析相交叉，它围绕使用模式或趋势来制定响应式、实用的业务战略。
通过深入研究规范性分析，你将在数据消费过程中发挥积极作用，采用排列整齐的视觉数据集，并将其用作解决许多关键业务领域（包括营销、销售、客户体验、人力资源、履行、财务、物流分析等。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
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事不宜迟，这里有七种基本类型的数据分析方法以及商业世界中的一些用例：
1. 聚类分析
以某种方式对一组数据元素进行分组的操作，使所述元素彼此之间比其他组中的元素更相似（在特定意义上）——因此称为“集群”。由于聚类时没有目标变量，该方法常用于寻找数据中的隐藏模式。该方法还用于为趋势或数据集提供额外的上下文。
我们从商业的角度来看。在一个完美的世界中，营销人员将能够分别分析每个客户并为他们提供最好的个性化服务，但让我们面对现实，拥有庞大的客户群，及时做到这一点是不可能的。这就是集群的用武之地。通过根据人口统计、购买行为、货币价值或任何其他可能与你的公司相关的因素将客户分组，你将能够立即优化你的工作并为你的客户提供最佳体验根据他们的需要。
2. 队列分析
数据分析方法和技术 - 这种类型的数据分析方法使用历史数据来检查和比较用户行为的确定部分，然后可以将其与具有相似特征的其他人分组。通过使用这种数据分析方法，可以深入了解消费者需求或深入了解更广泛的目标群体。
群组分析对于在营销中执行分析非常有用，因为它可以让你了解你的活动对特定客户群的影响。例如，假设你发送了一封电子邮件，鼓励客户注册你的网站。为此，你创建了具有不同设计、CTA 和广告内容的两个版本的营销活动。稍后，你可以使用同类群组分析来在更长的时间内跟踪广告系列的效果，并了解哪种类型的内容促使你的客户注册、重新购买或以其他方式参与。
开始执行群组分析方法的一个有用工具是 Google Analytics。你可以在此实用指南中详细了解在 GA 中使用同类群组的好处和限制。在底部图像中，你会看到如何在此工具中可视化群组分析的示例。细分（设备流量）分为日期群组（设备使用情况），然后逐周分析以深入了解性能。
3. 回归分析
数据分析技术有哪些？回归分析使用历史数据来了解当一个（线性回归）或多个自变量（多元回归）发生变化或保持不变时，因变量的值如何受到影响。通过了解每个变量的关系以及它们过去的发展方式，你可以预测可能的结果并在未来做出更好的业务决策。
让我们用一个例子来说明。想象一下，你对 2019 年的销售额进行了回归分析，发现产品质量、商店设计、客户服务、营销活动和销售渠道等变量影响了整体结果。现在，你想使用回归分析这些变量中的哪些发生了变化，或者在 2020 年期间是否出现了任何新变量。例如，由于 COVID 锁定，你无法在实体店销售那么多。因此，你的在线渠道的销售额可能总体下降或增加。像这样，你可以了解哪些自变量影响了因变量年销售额的整体表现。
如果你想更深入地研究这种类型的分析，请查看这篇文章并了解有关如何从回归中受益的更多信息。
4. 神经网络
可用的数据分析方法有哪些？神经网络构成了机器学习智能算法的基础。它是一种数据驱动的分析形式，试图以最少的干预来了解人类大脑如何处理洞察力和预测价值。神经网络从每一个数据交易中学习，这意味着它们会随着时间的推移而发展和进步。
神经网络的一个典型应用领域是预测数据分析。有一些BI 报告工具在其中实现了此功能，例如来自 datapine 的预测分析工具。该工具使用户能够快速轻松地生成各种预测。你所要做的就是根据你的 KPI 选择要处理的数据，软件会根据历史和当前数据自动计算预测。由于其用户友好的界面，你组织中的任何人都可以管理它；无需成为高级数据科学家。
以下是如何使用 datapine 中的预测分析工具的示例：
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5. 因素分析
数据分析方法指南：因子分析，也称为“降维”，是一种数据分析，用于描述观察到的相关变量之间的可变性，即可能较少的未观察到的变量称为因子。这里的目的是发现独立的潜在变量，这是一种简化特定数据段的理想分析方法。
理解这种数据分析方法的一个很好的例子是客户对产品的评价。初步评估基于不同的变量，如颜色、形状、耐磨性、当前趋势、材料、舒适度、他们购买产品的地点、使用频率。像这样，列表可以是无穷无尽的，这取决于你要跟踪的内容。在这种情况下，因子分析通过将所有这些变量汇总到同质组中来实现，例如，通过将变量颜色、材料、质量和趋势分组到设计的兄弟潜在变量中。
如果你想开始使用因子分析来分析数据，我们建议你查看UCLA 的这份实用指南。
6. 数据挖掘
一种分析方法，是工程指标和对附加价值、方向和背景的见解的总称。通过使用探索性统计评估，数据挖掘旨在识别依赖关系、关系、数据模式和趋势，以生成和提高知识。在考虑如何分析数据时，采用数据挖掘思维方式对于成功至关重要 - 因此，这是一个值得更详细探索的领域。
数据挖掘的一个很好的例子是 datapine 智能数据警报。在人工智能和机器学习的帮助下，它们根据数据集中的特定命令或事件提供自动信号。例如，如果你正在监控供应链 KPI，你可以设置智能警报以在出现无效或低质量数据时触发。通过这样做，你将能够深入研究问题并迅速有效地解决它。
在下图中，你可以看到来自 datapine 的智能警报如何工作的示例。通过设置每日订单、会话和收入的范围，如果目标未完成或超出预期，警报将通知你。
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7.文本分析
文本分析，在业界也称为文本挖掘，是获取大量文本数据并以更易于管理的方式对其进行排列的过程。通过严格详细地完成此清理过程，你将能够提取与你的业务真正相关的数据，并使用它来开发可推动你前进的可操作见解。
现代数据分析工具和技术加速了文本分析的过程。由于机器学习和智能算法的结合，你可以执行高级分析过程，例如情感分析。这种技术可以让你了解文本的意图和情感，例如，它是正面的、负面的还是中性的，然后根据与你的品牌相关的某些因素和类别给它打分。情感分析通常用于监控品牌和产品声誉，并了解你的客户体验有多成功。要了解有关该主题的更多信息，请查看这篇有见地的文章。
通过分析来自各种基于单词的来源的数据，包括产品评论、文章、社交媒体通信和调查回复，你将获得对受众及其需求、偏好和痛点的宝贵见解。这将使你能够创建在个人层面满足潜在客户需求的活动、服务和通信，在提高客户保留率的同时增加你的受众。你将投资的最有效的数据分析工具和技术之一。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
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如何分析数据？最适合应用的 15 种数据分析技术
既然我们已经回答了“什么是数据分析”、为什么它很重要并涵盖了不同类型的数据分析方法的问题，现在是时候通过这 15 种基本技术深入研究如何执行分析了。
1. 协作你的需求
在开始分析数据或深入研究任何分析技术之前，与组织内的所有主要利益相关者合作，决定主要活动或战略目标，并从根本上了解最适合的洞察类型，这一点至关重要有益于你的进步或为你提供发展组织所需的愿景水平。
2. 确定你的问题
一旦你概述了你的核心目标，你应该考虑需要回答哪些问题来帮助你实现你的使命。这是最重要的数据分析技术之一，因为它将塑造你成功的基础。
为了帮助你提出正确的问题并确保你的数据适合你，你必须提出正确的数据分析问题。
3. 数据民主化
数据分析技术有哪些？在为你的数据分析方法提供了一些真正的方向，并知道需要回答哪些问题以从组织可用的信息中提取最佳价值之后，你应该继续进行数据民主化。
数据民主化是一个旨在高效、快速地连接来自各种来源的数据的过程，以便你组织中的任何人都可以在任何给定时刻访问它。你可以提取文本、图像、视频、数字或任何其他格式的数据。然后执行跨数据库分析以获得更高级的见解，以交互方式与公司其他人员共享。
确定最有价值的数据源后，你需要将所有这些信息转换为结构化格式，以开始收集你的见解。为此，datapine 提供了一种简单的一体式数据连接器功能，可以集成所有内部和外部数据源并随意管理它们。此外，datapine 的端到端解决方案会自动更新你的数据，让你节省时间并专注于执行正确的分析以发展你的业务。
4. 清理你的数据
可用的数据分析方法有哪些？在从如此多的来源收集信息后，你将面临大量难以处理的信息。同时，你可能会遇到可能误导你的分析的错误数据。为了避免将来处理此问题，你可以做的最明智的事情是清理数据。这个过程是可视化之前的基础，因为它将确保你从中提取的见解是正确的。
在清理数据时，你需要寻找很多东西。最重要的是消除任何重复的观察结果；这通常出现在使用多个内部和外部数据源时。你还可以添加任何缺失的代码、修复空字段并消除格式不正确的数据。
另一种常见的清理形式是使用文本数据完成的。正如我们之前提到的，如今大多数公司都会分析客户评论、社交媒体评论、问卷调查和其他一些文本输入。为了让算法检测模式，需要修改文本数据以避免无效字符或任何语法或拼写错误。
最重要的是，清理数据的目的是防止你得出可能长期损害你业务的错误结论。通过使用干净的数据，你还将帮助商业智能工具更好地与你的信息交互并为你的组织创建更好的报告。
5. 设置 KPI
数据分析方法和技术 - 设置数据源、清理数据并确定你希望洞察力回答的明确问题后，你需要设置一系列关键绩效指标 (KPI)，以帮助你跟踪、衡量和塑造你的目标若干重点领域取得进展。
KPI 对于定性和定量研究中的两种分析方法都至关重要。这是你当然不应忽视的主要数据分析方法之一。
为了帮助你为你的计划和活动设置可能的最佳 KPI，以下是相关物流 KPI的示例：与运输相关的成本。如果你想了解更多信息，请浏览我们收集的关键绩效指标示例。
6. 忽略无用数据
数据分析方法指南：在赋予你的数据分析技术和方法真正的目的并定义你的使命之后，你应该探索从所有来源收集的原始数据，并使用 KPI 作为参考，剔除你认为无用的任何信息。
削减信息脂肪是最重要的分析方法之一，因为它可以让你集中分析工作并从剩余的“精益”信息中榨取每一滴价值。
任何不符合你的业务目标或不符合你的KPI 管理策略的统计数据、事实、数字或指标都应从等式中删除。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
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7. 构建数据管理路线图
虽然此时此特定步骤是可选的（你现在已经获得了丰富的洞察力并形成了相当合理的策略），但创建数据治理路线图将帮助你的数据分析方法和技术在更可持续的基础上取得成功基础。这些路线图，如果开发得当，也可以随着时间的推移进行调整和扩展。
投入大量时间制定路线图，帮助你在内部存储、管理和处理数据，并使你的分析技术更加流畅和实用——这是当今可用的最强大的数据分析方法之一。
8. 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让你从最有价值的来源中提取关键数据，同时使用动态 KPI，为你提供可操作的见解；它还将从一个中央实时仪表板以易于理解的、可视化的、交互式格式呈现信息。你可以信赖的数据分析方法。
通过为你的统计方法数据分析和核心数据分析方法集成正确的技术，你将避免分散你的见解，节省你的时间和精力，同时让你从业务最有价值的见解中获得最大价值。
要了解用于分析目的的软件的强大功能并增强你分析数据的方法，请浏览我们选择的仪表板示例。
9. 回答你的问题
通过考虑上述每一项努力，使用正确的技术，并培养凝聚力的内部文化，让每个人都认同分析数据的不同方法以及数字智能的力量，你将迅速开始回答最紧迫的业务问题. 可以说，使你的数据概念在整个组织中可访问的最佳方法是通过数据可视化。
10. 可视化你的数据
在线数据可视化是一个强大的工具，因为它可以让你用指标讲述一个故事，让整个企业的用户能够提取有助于业务发展的有意义的见解——它涵盖了分析数据的所有不同方式。
分析你的数据的目的是让你的整个组织更加知情和智能，并且使用正确的平台或仪表板，这比你想象的要简单，正如我们的营销仪表板所示。
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主要 KPI：
此可视化、动态和交互式在线仪表板旨在为首席营销官 (CMO) 提供相关指标的概览，以帮助他们了解他们是否实现了每月目标。
详细地说，这个仪表板显示了每个客户的月收入、成本、净收入和净收入的交互式图表；所有这些都与上个月进行了比较，以便你了解数据是如何波动的。此外，它还显示了每月用户、客户、SQL 和 MQL 数量的详细摘要，以可视化整个画面并为你的营销报告提取相关见解或趋势。
CMO 仪表板非常适合 C 级管理，因为它可以帮助他们监控营销工作的战略成果，并做出可以使业务成倍受益的数据驱动决策。
11. 数据解读
我们已经将整篇文章专门用于数据解释，因为它是数据分析过程的基本部分。它赋予分析信息以意义，旨在从分析结果中得出简洁的结论。由于大部分时间公司都在处理来自许多不同来源的数据，因此解释阶段需要仔细正确地进行，以避免误解。
为了帮助你完成数据解释过程，我们在此列出了你在查看数据时需要不惜一切代价避免的三种常见做法：
- 相关性与因果关系：人类大脑被格式化以寻找模式。这种行为会导致执行数据解释时最常见的错误之一：将相关性与因果关系混淆。虽然这两个方面可以同时存在，但假设因为两件事情同时发生而引起另一件事情是不正确的。避免陷入这种错误的一条建议是永远不要只相信直觉，相信数据。如果没有因果关系的客观证据，那么始终坚持相关性。
- 确认偏差：这种现象描述了只选择和解释证明一个假设所必需的数据的倾向，通常忽略可能反驳它的元素。即使不是故意这样做，确认偏差也可能代表企业的真正问题，因为排除相关信息可能会导致错误的结论，从而导致错误的业务决策。为避免这种情况，请始终尝试反驳你的假设而不是证明它，与其他团队成员分享你的分析，并避免在整个数据分析过程完成之前得出任何结论。
- 统计显着性：简而言之，统计显着性有助于分析人员了解结果是否真的准确，或者它是否是由于抽样错误或纯粹的机会而发生的。所需的统计显着性水平可能取决于样本大小和所分析的行业。无论如何，在可能影响决策的情况下忽视结果的重要性可能是一个巨大的错误。
12.建立一个叙述
数据分析方法和技术：既然我们已经讨论和探索了数据驱动分析的技术应用，我们将看看如何以一种有益于你的业务的方式将所有这些元素结合在一起——从一个叫做数据讲故事的小东西开始.
人类的大脑对强烈的故事或叙述的反应非常好。使用各种BI 仪表板工具清理、塑造和可视化最宝贵的数据后，你应该努力讲述一个故事 - 一个有明确开头、中间和结尾的故事。
通过这样做，你将使你的分析工作更易于理解、易于理解和通用，从而使组织内的更多人能够将你的发现用于他们的可操作优势。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
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13. 考虑自主技术
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等自主技术在理解如何更有效地分析数据方面发挥着重要作用。
Gartner 预测，到今年年底，80%的新兴技术将以人工智能为基础进行开发。这证明了自主技术不断增长的力量和价值。
目前，这些技术正在彻底改变数据分析行业。我们之前提到的一些例子是神经网络、智能警报和情感分析。
14. 分担负荷
如果你使用正确的工具和仪表板，你将能够以易于理解的、价值驱动的格式呈现你的指标，让组织中的几乎每个人都可以连接并使用相关数据以发挥他们的优势。
无论你是需要监控招聘指标还是生成需要跨多个部门发送的报告，现代数据仪表板都可以整合来自各种来源的数据，在一个集中位置提供对大量见解的访问。此外，这些尖端工具提供从多种设备访问仪表板的权限，这意味着企业中的每个人都可以远程连接实用的见解 - 并分担负载。
一旦每个人都能够以数据驱动的思维方式工作，你将以前所未有的方式促进业务的成功。在了解如何分析数据时，这种协作方法必不可少。
15. 数据分析工具
可用的数据分析方法有哪些？为了进行高质量的数据分析，使用能够确保获得最佳结果的工具和软件至关重要。随着分析行业的发展，你可以利用的服务和功能也在不断发展。在这里，我们为你的组织提供了四个基本类别的数据分析工具的小摘要。
- 商业智能： BI 工具允许你以任何格式处理来自多个来源的大量数据。像这样，你不仅可以分析和监控你的数据以提取相关见解，还可以创建交互式报告和仪表板来可视化你的 KPI 并将它们用于公司的利益。datapine 是一款出色的在线 BI 软件，专注于为初学者和高级用户提供强大的在线分析功能。像这样，它提供了一个全方位服务的解决方案，包括尖端的数据分析、KPI 可视化、实时仪表板和报告，以及用于预测趋势和最小化风险的人工智能技术。
- 统计分析：这些工具通常是为数据科学家、统计学家、市场研究人员和数学家设计的，因为它们允许他们使用回归分析、预测分析和统计建模等方法执行复杂的统计分析。执行此类分析的一个很好的工具是R-Studio，因为它提供了强大的数据建模和假设检验功能，可以涵盖学术和一般数据分析。该工具是分析行业最受欢迎的工具之一，因为它具有数据清理、数据缩减和使用多种统计方法执行高级分析的能力。另一个要提及的相关工具是SPSS来自 IBM。该软件为所有技能水平的用户提供高级统计分析。得益于庞大的机器学习算法库、文本分析和假设检验方法，它可以帮助你的公司找到相关见解以推动更好的业务决策。SPSS 还可用作云服务，使你能够在任何地方执行分析。
- SQL 控制台： SQL 是一种编程语言，通常用于处理关系数据库中的结构化数据。像这样的工具在数据科学家中很受欢迎，因为它们对于释放这些数据库中信息的价值非常有效。毫无疑问，市场上最常用的 SQL 软件之一是MySQL Workbench。该工具提供多种功能，例如用于数据库建模和监控的可视化工具、完整的 SQL 优化，以及用于跟踪 KPI 的管理工具和可视化性能仪表板.
- 数据可视化：数据可视化工具用于通过图表、图形和地图来表示你的数据，让你可以在数据中找到模式和趋势。datapine 已经提到的 BI 平台还提供了丰富的强大的在线数据可视化工具，具有多种商业用途的好处。其中一些包括：提供引人入胜的数据驱动演示以与整个公司共享，能够随时随地使用任何设备在线查看你的数据，交互式仪表板设计功能使你能够以交互式且易于理解的方式展示你的结果，并执行可与其他几个人同时使用的在线自助服务报告，以提高团队生产力。
大数据环境下的数据分析
大数据对于当今的企业来说是无价之宝，通过使用不同的数据分析方法，可以帮助你将洞察力转化为积极行动的方式查看数据。
为了激发你的努力并将大数据的重要性放在上下文中，这里有一些你应该了解的见解 - 有助于塑造你的大数据分析技术的事实。
- 到 2023 年，大数据产业的价值预计将达到约770亿美元。
- 94%的企业表示，分析数据对其业务增长和数字化转型非常重要。
- 充分发挥数据潜力的公司可以将营业利润率提高60%。
- 我们已经通过本文告诉你人工智能的好处。到2025 年，该行业的财务影响预计将增至 400亿美元。
数据分析概念可能有多种形式，但从根本上说，任何可靠的方法都有助于使你的业务比以往任何时候都更加精简、有凝聚力、洞察力和成功。你的机会：想要通过几次点击执行高级分析？
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数据分析方法和技术的关键要点
当我们到达数据分析之旅的终点时，我们会留下一些主要方法和技术的小摘要，以执行出色的分析并发展你的业务。
数据分析方法指南 - 7 种基本类型的数据分析方法：
- 聚类分析
- 队列分析
- 回归分析
- 因子分析
- 神经网络
- 数据挖掘
- 文本分析
数据分析技术有哪些？前 15 名数据分析技术：
- 协作你的需求
- 建立你的问题
- 数据民主化
- 清理你的数据
- 设置 KPI
- 忽略无用数据
- 构建数据管理路线图
- 集成技术
- 回答你的问题
- 可视化你的数据
- 数据解读
- 考虑自主技术
- 建立叙事
- 分担负荷
- 数据分析工具
我们思考了数据分析的意义并深入研究了以数据为中心的分析的实际应用，有一点很清楚：通过采取措施来安排你的数据并使你的指标为你服务，可以将原始信息转化为行动- 那种将你的业务推向一个新的水平。
