數據已成為家喻戶曉的詞和標準的行業慣例，尤其是在過去的三年中。但人類記錄數據的歷史由來已久。早期的形式包括洞穴墻壁或石碑上的計數標記，通常用于跟蹤食物庫存。

然而，所收集數據的數量和多樣性一直在不斷發展和擴大。早期的占星學研究和計時數據也歸功于進一步的分析和科學發現。數據收集最顯著的增長也許是在 19世紀為人口普查報告收集人口數據時發展起來的。

隨著計算機在 20世紀中葉的誕生，數據收集和存儲的興起迅速增長。更進一步，隨著 1990 年代互聯網的出現，計算機創新也隨之而來。隨著互聯網使用的擴大，其結果是數據收集、復雜性和分析量在歷史上是前所未有的。

各種規模的企業現在都依賴一定程度的數據和分析來運營。它已成為理解大量數據并分析這些資源以進行業務決策的新標準。本文探討了對什么構成數據分析以及它如何為企業發揮作用的理解。

什么是數據分析？

術語數據分析廣泛地引用了收集和評估各種信息集的過程。可以使用多種技術來提取數據并分析模式和趨勢，這些模式和趨勢有助于獲得實際洞察力，為進一步的研究提供信息，或決定有效的商業戰略。其中許多技術使用復雜的系統或軟件，可以將自動化與機器學習算法和各種其他模式融合在一起。

數據分析包含多種方法和流程，這可能使其成為一個難以準確定義的概念。為此，一些數據分析類型的示例可以幫助理解數據分析的眾多方面。

預測分析是一種分析數據的方法，旨在提供對未來事件或結果的預見。評估和報告先前從過去分析中得出的數據，以提供對即將到來的選項的預測。例如，試圖預測來年銷售額的企業將求助于有關過去銷售額的數據，以期做出可采取行動的決策的先見之明。預測分析還可以應用于與合格潛在客戶、風險評估或客戶滿意度相關的更復雜的預測。

描述性分析的主要重點是提供有關先前發生的事件或結果的報告。通過分析特定主題的過去數據，描述性分析可以描述數據所指示的內容。通常使用描述性分析來評估關鍵績效指標 (KPI)、收入、銷售線索和各種其他重要業務組件。

診斷分析用于回答一個關于為什么會發生特定場景的基本問題。換句話說，一旦產生了描述性分析，診斷分析就可以提供有關數據結果原因的見解。例如，一家企業可能會見證特定人群的銷售增長。診斷分析可以讓人們更多地了解這種銷售增長的方式或原因，例如產生更有效結果的潛在營銷工作。

規范性分析是一個數據分析領域，它融合了來自前面提到的三種分析類型中的每一種的數據。通過結合其他三種類型的集體分析，規范性分析可以提供可操作的數據。這是可用于為企業規劃或實施戰略的數據。

商業數據分析

企業可能會收集和分析歷史或趨勢數據。收集的數據類型取決于其使用目的。數據也可能直接從客戶、網站訪問者那里收集或從第三方購買。這些數據在內容方面范圍很廣。數據的共同興趣通常包括有關客戶人口統計、興趣、行為和企業確定相關的許多其他因素的信息。必須意識到數據分析在各行各業中變得越來越必要。將數據分析與營銷和互聯網商務聯系在一起是一個短視的錯誤。

企業和行業的廣泛多樣性可以從數據分析洞察中獲得競爭優勢，現在比以往任何時候都更容易獲得。公司可以更好地了解客戶的資料、習慣和興趣。這些重要數據可用于為最大化利潤的決策提供信息，并定制用戶或客戶體驗以提高效率和忠誠度。

為企業實施數據分析

一些核心原則將有助于優化企業從數據分析中產生的結果。弄清楚要收集哪些數據是許多公司的第一步。數據可以來自社交媒體、GPS 和其他類似技術、交易信息和各種其他來源。

評估數據的準確性和相關性也很關鍵。可以收集和分析數據，但這并不能保證其準確性或對企業目標或戰略的適用性。評估數據的收集方式可能是檢查缺陷、不準確或相關性的實際第一步。

最后，應將數據概念化以采取可操作的步驟。企業的數據分析應該將龐大而晦澀的數據集呈現為易于理解的信息表示。然后必須將這些表示應用于可以提高成功機會的行動。公司可能希望提高安全性、增加網站流量、改進客戶服務或直接增加收入。學習評估和實施數據分析可能需要付出巨大的努力。但經過專業培訓和資源豐富的支持可以幫助完成這些復雜而重要的工作。