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将数据分析方法提升到另一个层次的5种技巧

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-02-23

更重要的是没有一种正确的方法来分析数据
根据您的需求和收集的数据类型,正确的数据分析方法将发生变化,这也使得有必要了解每种类型的数据,以及哪种方法可以提供最佳结果,即便如此大多数数据分析软件还是包含一些通用技术,因为它们有效,这五种数据分析方法可以帮助您创建更有价值和可操作的见解。

定量和定性数据-有何区别?
为您的数据集选择正确的数据分析技术的第一步是从了解数据类型是定量还是定性开始,顾名思义,定量数据处理数量和硬数字,此数据包括销售数量,营销数据(如点击率),工资数据,收入以及其他可以客观地计算和衡量的数据,定性数据很难确定,因为它涉及企业中更具解释性和主观性的方面,这包括从客户调查,与员工的访谈中获得的信息,并且通常指质量高于数量,因此所使用的分析方法比定量技术的结构更少。

使用情况分析测量定量数据
定量分析方法依赖于基于硬事实准确计数和解释数据的能力。我们用于提升分析能力的前三种方法将集中于定量数据:

1.回归分析
当您需要进行预测并预测未来趋势时,回归研究是出色的工具。回归用于度量因变量(要度量的变量)和自变量(用于预测因变量的数据)之间的关系。虽然只能有一个因变量,但可以有几乎无限数量的自变量。回归还可以帮助您发现运营领域,这些领域可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化。

2.假设检验
这种分析方法也称为“ T检验”,可让您将所拥有的数据与您对操作所做的假设和假设进行比较。它还可以帮助您预测可能做出的决策将如何影响您的组织,您可以比较两个变量以找到相关性,并根据发现进行决策。例如,您可能假设更多的工作时间等同于更高的生产率。在延长工作时间之前,重要的是要确保建立真正的联系以避免不必要的政策。

3.蒙特卡洛模拟
作为计算不可预测变量对特定因素影响的最流行方法之一,蒙特卡洛模拟使用概率模型来帮助预测风险和不确定性,为了检验假设或情景,蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据根据各种结果将各种可能的结果分阶段呈现给任何情况,这是跨多个领域(包括项目管理,财务,工程,物流等)的非常有用的工具。通过测试各种可能性,您可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

测量定性数据
与定量数据不同,定性信息需要从纯粹的统计数据转向更主观的方法。但是,您仍然可以根据需要采用不同的数据分析技术来提取有用的数据。我们的最后两种技术着重于定性数据:

4.内容分析
这种方法有助于理解定性数据中出现的整体主题,使用诸如对特定主题和思想进行颜色编码的技术有助于解析文本数据以找到最常见的线索。在处理诸如用户反馈,采访数据,开放式调查等数据时,内容分析可以很好地工作,这可以帮助您确定需要改进的最重要领域。

5.叙事分析

这种分析着重于整个公司中故事和思想的交流方式,可以帮助您更好地理解组织文化,这可能包括解释员工对工作的感觉,客户对组织的看法以及对运营流程的看法,当考虑改变企业文化或计划新的营销策略时,它会很有用,没有用于统计分析或正确方法的金标准,您选择的方法应始终反映您收集的数据以及要提取的见解的类型,匹配正确的数据和分析有助于发现更好的见解,从而优化您的企业。


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