英國管理學(xué)課程輔導(dǎo)之改善決策的4種數(shù)據(jù)分析類型

數(shù)據(jù)分析是為了回答問題、識別趨勢和得出結(jié)論而對數(shù)據(jù)進行的檢查。在公司中使用數(shù)據(jù)分析時，通常稱為業(yè)務(wù)分析。

Microsoft Excel 和 Power BI、Google Charts、Data Wrapper、Infogram、Tableau 和 Zoho Analytics 等工具、框架和軟件可用于分析數(shù)據(jù)。它們可以幫助您從不同角度探索數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建可視化圖表，以闡明您想講述的故事。

算法和機器學(xué)習(xí)也正在進入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，可用于收集、分類和分析更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，速度比人類更快。編寫算法是更高級的數(shù)據(jù)分析技能之一，但您并不需要深入了解編程和統(tǒng)計建模知識，就能從數(shù)據(jù)驅(qū)動決策中獲益。

一、誰需要數(shù)據(jù)分析?

組織中的每個決策者都需要對數(shù)據(jù)分析有基本的了解。如今，數(shù)據(jù)的獲取比以往任何時候都更加廣泛。如果在制定戰(zhàn)略和決策時不考慮所獲取的數(shù)據(jù)，就可能錯失重要的機遇或它們發(fā)出的警告信號。

二、四種主要的數(shù)據(jù)分析類型

了解四種主要的數(shù)據(jù)分析類型，從數(shù)據(jù)中獲得最佳見解。以下是您可以單獨使用或組合使用的數(shù)據(jù)分析類型的細目，以便從貴組織的數(shù)據(jù)中獲得最大收益。

1.描述性分析

描述性分析是最簡單的分析類型，是其他類型分析的基礎(chǔ)。 它可以從原始數(shù)據(jù)中提取趨勢，并對已經(jīng)發(fā)生或正在發(fā)生的事情進行簡單描述。

描述性分析回答 "發(fā)生了什么 "的問題。

例如，假設(shè)在分析貴公司的數(shù)據(jù)時，您發(fā)現(xiàn)某種產(chǎn)品(游戲機)的銷售額隨季節(jié)而增加。 在這種情況下，描述性分析可以顯示："每年 10 月、11 月和 12 月初，這種游戲機的銷量都會增加"。

數(shù)據(jù)可視化非常適合為描述性分析提供信息，因為圖形、圖表和地圖可以清楚地顯示數(shù)據(jù)的趨勢(下降和高峰)。

2.診斷分析

診斷分析要解決的邏輯問題是："為什么會發(fā)生這種情況?

再進一步，這類分析會比較同時出現(xiàn)的趨勢和變化，確定變量之間的相關(guān)性，并在可能的情況下確定因果關(guān)系。

繼續(xù)前面的例子，深入研究游戲機用戶的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們會發(fā)現(xiàn)他們的年齡在 8 到 18 歲之間。 然而，大多數(shù)客戶的年齡在 35 歲至 55 歲之間。 對客戶調(diào)查數(shù)據(jù)的分析表明，購買游戲機的主要動機之一是作為禮物送給孩子。 秋季和初冬銷售額的增長可能與送禮假期有關(guān)。

診斷分析有助于找出組織問題的根源。

3.預(yù)測分析

預(yù)測分析用于預(yù)測未來趨勢和事件，并回答 "未來會發(fā)生什么?通過分析歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢，可以對公司未來的發(fā)展做出明智的預(yù)測。

例如，如果您知道在過去 10 年中，每年 10 月、11 月和 12 月初的視頻游戲機銷量都會增加，那么您就有足夠的數(shù)據(jù)來預(yù)測明年會出現(xiàn)同樣的趨勢。 根據(jù)視頻游戲行業(yè)的整體上升趨勢，這是一個合理的預(yù)測。

預(yù)測未來可以幫助企業(yè)根據(jù)可能出現(xiàn)的情況制定戰(zhàn)略。

4.規(guī)范性分析

最后，規(guī)范分析法回答了 "我們下一步該怎么做?規(guī)范性分析考慮所有可能的情景因素，并提出可操作的步驟。 這種類型的分析對于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策特別有用。

用一個視頻游戲來完成示例：您的團隊應(yīng)該如何應(yīng)對冬季禮品所預(yù)期的季節(jié)性趨勢? 您可能會決定用兩個廣告進行 A/B 測試，一個針對產(chǎn)品的最終用戶(兒童)，另一個針對客戶(他們的父母)。這一測試的數(shù)據(jù)可以為如何進一步利用季節(jié)性增長及其預(yù)期原因提供見解。 或者，他們也可以決定在 9 月份以圣誕節(jié)為主題加大營銷力度，并將高峰期再延長一個月。

雖然人工規(guī)范性分析是可行且經(jīng)濟實惠的，但機器學(xué)習(xí)算法通常用于分析大量數(shù)據(jù)并推薦最佳的下一步措施。 算法使用 "if "和 "else "語句作為分析數(shù)據(jù)的規(guī)則。 如果滿足某些條件組合，算法就會推薦特定的行動方案。 機器學(xué)習(xí)算法并不局限于這些命令，它們與數(shù)學(xué)公式一樣，都是學(xué)習(xí)算法不可分割的一部分。

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