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7种基本类型的数据分析方法

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对于企业而言,使用SPSS工具基本能够满足对于描述性数据的处理要求。但是从综合情况考虑,我们对于数据的处理其实也是需要分阶段进行的。一般而言,具体分为以下五个阶段。针对不同阶段,我们可以采取以下七种类不同的数据分析方法。

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?它通过订购、操纵和解释来自各种来源的原始数据来实现此操作,从而将其转化为对业务的宝贵见解。

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,这种分析本身不会允许企业预测未来结果或告诉你诸如为什么发生某些事情的问题的答案,但它会让你的数据有条理,并准备进行进一步分析。

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,数据与变量之间的关系仍然没有概念。调查数据后,探索性分析可使决策者找到连接,并为特定问题生成假设和解决方案。探索性分析的一个典型应用领域是数据挖掘。

c)诊断分析-为什么会发生。

最强大的分析类型之一。诊断数据通过帮助分析师和企业高管深入了解事情发生的原因,增强了他们的能力。如果你知道事情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。

旨在为具体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,包括零售分析等其他关键组织功能。

d)预测分析-将会发生什么。

预测方法允许您展望未来来回答问题:会发生什么?为此,它除了使用机器学习(ML)和人工智能(AI)外,还使用前面提到的描述性、探索性和诊断性分析的结果。这样,您可以在数据中发现未来趋势、潜在问题或效率低下、连接和伤亡情况。

通过预测分析,企业可以展开并制定举措,不仅能改善各种操作流程,还能帮助企业在竞争中取得至关重要的优势。

e)规定性分析-它将如何发生。

研究中另一种最有效的分析方法。规范性数据技术与预测分析相交叉,围绕使用模式或趋势制定响应迅速、实用的业务战略。

通过深入到规范性分析中,企业将在数据消耗过程中发挥积极作用,将精心安排的一组可视数据作为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)中新出现问题的有力手段。

如果没有进一步的数据对象,以下是在商业中七种基本分析方法:

1.集群分析

将一组数据元素分组,其方式是说元素彼此比其他组中的数据元素更相似,因此称为"聚类"。由于聚类时没有目标变量,因此该方法通常用于查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。

让我们从商业角度看待它。营销人员将能够单独分析每个客户,并给他们最好的个性化服务,但让我们面对现实吧,面对庞大的客户群,这在现实中是不可能做到的。这就是聚类的用武之地。通过根据人口统计学、购买行为、货币价值或可能与公司相关的任何其他因素将客户归为一组,营销人员能进行更有针对性的服务,并根据客户的需求为客户提供最佳体验。

2.共同分析

这种类型的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,然后可以将其与其他具有类似特征的段进行分组。通过使用此数据分析方法,可以深入了解消费者需求或对更广泛的目标群体有更深入的了解。

Cohort分析对于在营销中执行分析非常有用,因为它将展现营销活动对特定客户群体的影响。要举例说明,想象一下发送电子邮件鼓励客户注册网站的例子。这就可以创建两个版本的具有不同设计、CTA和广告内容的广告活动。可以使用队列分析来跟踪活动的长期表现,并了解哪种类型的内容正在推动客户注册、回购或以其他方式进行注册。

开始执行队列分析方法的一个有用的工具是谷歌分析。可以在此有用的指南中详细了解在GA中使用队列的好处和局限性。在底部图像中,可以直观看到此工具中如何可视化队列分析的示例。细分(设备流量)分为日期队列(设备使用),然后每周分析以提取对性能的见解。

3.回归分析

回归分析使用历史数据来理解当一个(线性回归)或多个独立变量(多次回归)改变或保持不变时,受依赖变量的价值如何受到影响。通过了解每个变量的关系以及它们过去的发展情况,决策者可以预测可能的结果,并在未来做出更好的业务决策。

举个例子,如果对2019年的销售进行了回归分析,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总体结果。现在,使用回归来分析这些变量中哪一个发生了变化,或者2020年是否出现了任何新的变量。例如,由于COVID锁定,实体店无法销售那么多。因此,销售量可能普遍下降。这样,决策者可以了解哪些独立变量会影响依赖变量(年销售额)的整体性能。

4.神经网络

神经网络是机器学习智能算法的基础。它是一种数据驱动的分析形式,它试图以最小的干预来理解人脑如何处理见解和预测值。神经网络从每个数据交易中学习,这意味着它们会随着时间而演变和进步。

神经网络的一个典型应用领域是预测分析。其中有实施此功能的BI报告工具,例如数据针中的预测分析工具。此工具使用户能够快速轻松地生成各种预测。分析师所要做的就是根据您的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,任何人都可以管理它:没有必要成为一个高级的数据科学家。

5.因子分析

因子分析,也称为"维度减少",主要用于描述观测到的相关变量之间的变异性,其术语称为因子的未观测变量数量可能较低。此处的目的是发现独立的潜在变量,这是简化特定数据段的理想分析方法。

了解此分析方法的一个很好的示例是客户对产品的评估。初始评估基于不同的变量,如颜色、形状、可穿戴性、当前趋势、材料、舒适性、购买产品的地方、使用频率。像这样,列表可以是无止境的,这取决于你想跟踪什么。在这种情况下,要素分析通过将所有这些变量归纳为同质组来图景,例如,将变量的颜色、材料、质量和趋势归为兄弟潜在的设计变量。

6.数据挖掘

一种分析方法,是工程指标和见解的统称,用于附加价值、方向和上下文。通过使用探索性统计评估,数据挖掘旨在确定依赖关系、关系、数据模式和趋势,以生成和掌握高级知识。在考虑如何分析数据时,采用数据挖掘心态对于成功至关重要,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数据针智能数据警报。在人工智能和机器学习的帮助下,他们根据数据集中的特定命令或事件提供自动信号。例如,如公司正在监控供应链KPIs,则当出现无效或低质量数据时,可以设置智能警报以触发。通过这样做,能尽快发现并迅速有效地解决问题。

7.文本分析

文本分析在业界也被称为文本挖掘,是获取大量文本数据并以更易于管理的方式排列它的过程。通过严格细致地完成此清理过程,能够提取与企业业务真正相关的数据,并用它来开发可操作的见解。

现代数据分析工具和技术加速了文本分析过程。由于机器学习和智能算法的结合,可以执行高级分析过程,如情绪分析。此技术允许您理解文本的意图和情绪,例如,如果文本是正面的、负面的或中性的,则根据与企业品牌相关的某些因素和类别给文本打分。情绪分析通常用于监控品牌和产品声誉,并了解企业的客户体验有多成功。

通过分析来自各种基于文字的来源的数据,包括产品评论、文章、社交媒体沟通和调查响应,企业将获得对受众以及他们的需求、偏好和痛点的宝贵见解。这有利于企业下一步创建活动、服务和通信,以满足潜在客户的个人需求,在提高客户保留率的同时增加受众。