从数据分析关键外卖

这个页面willcover数据分析的定义并深入到以数据为中心的应用分析。通过了解你的数据,使它为你工作,可以将原始数据转换成积极行动,将组织到一个新的层次。这里是一个简短的总结所有的不同的方法来分析数据,最终增长您的业务。

7个不同的分析数据的方法

聚类分析

断代分析

回归分析

因子分析

神经网络

数据挖掘

文本分析

我们生活在一个无处不在的时间数据。这些天,你不能运行一个业务没有一些数据分析的知识和理解。

从全球跨国企业到小企业,各种组织数据,至少需要监控,在许多情况下,彻底分析,以确保正常事务管理。

拥有的知识如何正确分析和收集从你的见解组织的数据比以往任何时候都重要,并且可以成就或者毁掉你相对于竞争对手。

虽然每个人都有数据,大多数都以时利用它。如果你觉得你没有做所有你可以与你的数据,你并不孤独。大多数经理和业务用户知道,更大的方向可以从公司数据,但不知道这么做。

两种类型的数据分析工具

虽然有大量可用的数据分析技术选择,这些工具可以分为两个基本类别:基于硬件的体系结构和基于软件体系结构。硬件解决方案是基于磁盘,而基于内存的软件解决方案。一种类型不是更好或更糟的是,因为它取决于您的组织的需求。也有混合动力解决方案,结合这两种技术。

基于磁盘的解决方案通常是更强大,使用大数据资料,涉及tb的原始数据,需要聚合利用立方体和总结。在大多数情况下,基于磁盘解决方案需要某种类型的数据建模,这样你就可以总结和创建聚合。基于磁盘的解决方案的缺点是缺乏灵活性和聚合分析. .基于磁盘的解决方案通常是由一个OLAP引擎。

数据分析的影响

分析数据可以为您的组织产生巨大的差异。过去,只有企业拥有大量库存或许多员工将有足够的数据需要数据分析工具。但是这些天那么多业务功能在业务空间中完成的,如会计、工资、网络分析和预算,甚至小企业主可以利用大量数据,为更好的管理决策。

每个业务都有一个网站,网站分析数据可以帮助你更好地了解你的潜在客户,通过展示哪些类型的页面更引人注目,和什么样的材料将带给他们,让他们在网站上。

客户是最重要的元素在任何业务。通过数据分析得到你的客户提供一个新的视角,可以更好地理解他们的人口,习惯,购买行为,和利益。

类型的分析

进入不同的方式分析数据之前,重要的是要理解分析的基本类型。最常见的类型是描述性的和说明性的,但也有其他类别。

随着更多种类的数据分析是理解,更多的价值和可操作的见解是一个组织。

探索性分析

探索数据关系

探索性分析探索数据和变量之间的关系。探索性分析揭示连接,帮助你生成假说,并开始解决问题。数据挖掘是一种常见的探索性分析的应用。

预测分析

推断未来的表现

预测分析试图展望未来,预测将会发生什么。它通过描述基础上,探索性和诊断分析,以及人工智能和机器学习算法。如果使用得当,预测分析能预测未来趋势,以及给先进的警告和未来的低效率问题,有助于防止损失发生前。

有效的预测分析导致组织变化,不仅简化操作,还保持领先于竞争对手。做描述性和诊断分析正确预测分析是至关重要的,了解发生了什么和为什么需要正确预测商业环境将如何展开。

预测分析工作的一个例子是在检测欺诈保险索赔,这是令人不安的是常见的。幸运的是预测分析可以预测客户的特定类型的行为时,倾向承销过程。当然,最终客户的行为可能是基于上下文的情况。也许他们的财务需要的点之间可能会改变购买政策,提交索赔,例如。

说明性的Aanalytics

推断未来的原因

随着诊断分析,规范的分析是科学研究的一个特点。规范的分析超出预测分析,制定实际的组织战略回应预测模式和趋势。

说明性的分析是一个重要方面分析策略的许多不同类型的企业和部门,包括物流、销售、市场营销、人力资源、客户体验,实现融资。

断代分析

一个断代分析使用历史数据比较和分析用户行为通过将用户分组为军团基于行为的相似性。这种类型的分析提供了洞察客户需求,提高市场细分定位。

营销的常见应用程序队列分析测量运动的影响在特定的客户群。例如,一个电子邮件活动鼓励收件人订阅可以与两种不同的表现,但类似的一系列电子邮件,类似的消息,但不同的内容和图形。断代分析是用来跟踪运动性能和测量不同类型的内容的有效性。

神经网络

神经网络是智能机器学习算法的基础。他们是一个风格的分析,试图理解和模仿人类大脑如何处理见解和预测价值。一个合适的神经网络将调整其算法(或“学习”)从每个计算它执行,所以它是不断更新和提高自己。

神经网络被越来越多的用于更复杂的预测分析。现在许多BI平台,如InetSoft启用与传统数据可视半岛o客服化的集成神经网络。

仪表板下面就是一个例子,可以训练机器学习模型,基于过滤器选择。这种集成带来的好处神经网络非技术性用户。

了解更多关于神经网络,看到这个文章由In半岛o客服etSoft首席技术官拉里梁。

数据挖掘

数据挖掘就是从不同的角度分析数据的过程总结成有用的信息,可以用来增加收入和降低成本。它允许用户分析数据从多维的角度为了排序和总结派生的任何关系。

数据挖掘的过程可以理解为众多的领域中找到相关大型关系数据库。数据挖掘使用探索性统计评估来确定趋势,关系、依赖关系和数据模式来增加理解。“数据挖掘的心态”是得到最出你的数据的关键。

文本分析

文本分析、文本挖掘,包括大规模文本数据集的重新排列成一个易于管理的格式。这个密集的清洗过程使提取最相关的数据需要引导组织的决策。

文本挖掘已经成为一个更容易的过程,分析技术的最新发展。与人工智能机器学习、文本数据不仅可以开采,但也可以有情绪分析执行。情感分析是当这些智能算法用于理解情绪,或情绪,背后的文本和分数基于某些相关的参数。情绪分析来说是至关重要的监测和评估客户体验产品和品牌声誉。

一个全面的品牌管理策略将包括文本的分析调查,文章、产品评论和其他来源的观点,和使用获得的见解在其中创建有效的营销活动,也更好地调整客户服务。

数据民主化

一旦数据分析方法建立了正确的方向,和提取的问题最优值已经确定,下一步是数据民主化。

数据民主化的目标是快速有效地连接来自多个数据源的数据,因此,任何组织中的业务用户可以在任何时间访问。可以提取各种格式的数据,如数字、文字、图像和视频。提取后,跨数据库执行分析进一步收集见解,然后与团队共享。

一旦选择最有价值的数据源,必须采取所有这些信息到一个结构化的格式,以便开始收集见解。为此,InetSoft提供了各种不同半岛o客服的定义数据连接器整合所有内部和外部的数据源和便于管理。此外,InetSoft B半岛o客服I解决方案可以设置为自动更新数据连续或在预先定义的间隔,根据客户的需求。

确定关键绩效指标

一旦设置数据源,数据清洗,已建立并明确详细的问题,下一步就是选择一个数量的关键性能指标(kpi)的目的是跟踪、测量和塑造关键领域的进展。

kpi是必不可少的执行分析定量和定性研究。他们是数据分析的一个重要方面,不容忽视。

当谈到选择kpi。中庸的方法之间的自顶向下和自底向上的方法建议。当你获得到部门层面,指标变得非常具体的,有时行业具体指导是必要的。一些行业,比如政府、教育和医疗保健分享他们使用标准的指标是什么,因为他们不是在激烈竞争市场。等其他业务在金融服务领域,寻找共同的行业kpi可以更有挑战性。有时关键指标是一个秘密的行业球员跟踪他们的业务或营销活动的表现,所以他们可以不愿意分享知识或方法。

然而有一些财团形成,一些网站收集和定义特定于行业的kpi。一个这样的网站是KPI库http://www.kpilibrary.com/

同样重要的是要清楚地列明谁负责每个指标:它或企业主。高水平的指标,如盈利能力或毛利率计算,应该创建,业务涉众的测量和监视。更详细的指标,如客户数量,交易量,可能下降到这些或那些在中层管理角色。

当涉及到管理指标,不要试图“沸腾的海洋”。When top management tries to define the key performance indicators for their entire enterprise, from front-office to back-office to HR, finance, sales and marketing, they usually fail. The best practice is to find the low-hanging fruit that can be implemented relatively painlessly and will achieve the biggest bang for the buck.

作为一个例子,如果你的顾客离开由于低满意度,然后创建几个指标监控客户满意度的原因,投诉的数量,或者响应时间。实施快速获得投资回报你关注这些kpi。

然后继续蚕食下一个痛点,从不试图解决所有的kpi。为进一步指导,这里是InetSoft专家的一些建议半岛o客服确定你的kpi。

构造一个数据管理的路线图

虽然不是强制性的(按照前面的步骤足以形成一个合理的策略和收益可行的见解),制作数据治理路线图将添加一个元素的可持续性数据分析方法和技术。适当地开发数据管理路线图可以随着时间的推移,根据需要进行调整。花时间制定一个路线图可以帮助自己提前知道如何存储,数据管理和内部处理。这使得分析技术、功能和任何分析策略是一个关键组成部分。

数据mashup允许用户远远超出的局限性,它形成了障碍,如等待不必要的变更请求,工作积压,行政开销。半岛o客服InetSoft BI平台数据mashup独特的敏捷性概念到最终的数据级融合数据mashup和业务分析在一个web应用程序,允许用户自行迭代创建和定义数据mashup并立即可视化和分析产生的数据块。数据mashup灵活性适用于两个常见的用例。首先,用户可以组合来自数据源的数据字段,故意暴露在BI平台但尚未映射在一个数据模式。第二,最终用户可以把自己的数据,并把它与那些可用的平台。

什么使InetSoft半岛o客服数据mashup所以有价值的企业,需要结合数据的查询生成幕后拖拽的用户友好的界面。你只是享受的好处更大的访问数据,和更大的灵活性在构建交互式仪表板,引人注目的视觉效果,直观的报告。

InetSoft数半岛o客服据mashup的用户可以重新乐高像数据块未预料到的问题. .数据块的内置视觉转换和数据清理功能简化数据准备用最少的技术技能。BI专业人员不仅可以轻松地混搭不同的数据到分析数据块,但他们还可以启用控制自助用户通过数据模型的数据mashup。数据模型准备数据映射到业务术语和完全保护最终用户免受潜在的技术细节。模型内置治理实施数据一致性和完整性保障数据处理引擎。作为数据治理的一部分,数据安全模型可以安全数据到细胞水平,用户只能访问他们的个性化数据。

点击在这里了解一些真实世界的例子数据mashup。

可视化数据

数据可视化,是研究信息的可视化表示,如复数和统计数据,在一个清晰的和美丽的通过媒介如酒吧和线图、饼图。密切相关的术语、信息可视化的定义是:可视化的过程将信息转换为一种视觉形式,使观众能够观察、浏览、意义,和理解的信息。

数据可视化软件提供功能轻松地创建有效沟通信息的可视化。通过允许用户与数据进行交互,软件打开巨大的机会在许多不同的角度来查看数据。它将数据可视化的表示技术分析过程。

数据可视化的手段,越来越多的组织开始回答关键问题对他们的业务。可视化有先进的在这个时代变得更加动态的,互动,和现在更重要的信息。可视化提供重要的故事和信息业务操作,趋势,性能,和更新颖的方式。

数据可视化使决策者和最终用户都迅速筛选重要信息和数字,和比以前更轻松,当人们不得不读长电子表格和尝试理解大量的复杂的数据。

数据分析的目的应该是使每个人在整个组织更意识到发生了什么。正确的数据分析平台这比你想的要容易得多,作为这个InetSoft证明了半岛o客服营销仪表板。

主要指标

这种视觉、交互直观的基于云营销仪表板设计给首席营销官(CMO)概述的铅收购努力,与几个关键的领先指标,帮助他们明白如果他们获得他们的每月目标

在细节,这个指示板显示交互式图表铅流,导致随着时间的推移,通过来源由国家领导,也导致转化率,以便CMO可以理解领导未来是否合格。此外,它提供一个选项来调整突出变化率在转化率,给出一个整体的铅和转换的进展和提取相关的见解或趋势的营销报告。

确认偏误

这种偏见是倾向于只选择和解释数据,支持一个特定的假设,而忽略的数据反驳。即使无意,业务分析人员确认偏误是一个真正的问题,因为不含相关信息创建虚假结论和糟糕的管理决策。为了避免确认偏误,建议,试图证明自己的假设而不是证明。与其他团队成员共享的分析并要求反馈也有助于防止偏见。作为一般规则,不能得出结论,直到完成整个数据分析过程

统计显著性不足

统计学意义的数量分析师将显示结果是否准确或如果它会发生由于机会或抽样误差。

需要什么级别的统计学意义取决于样本大小也被分析的行业或部门。无论如何,忽略了统计学意义的结果会导致严重的错误在组织决策。

考虑自主技术

自主技术,如机器学习(ML),和人工智能(AI)正发挥着越来越重要的角色在帮助企业主收集新鲜的见解分析公司Gartner预测,到今年年底,80%的新技术将人工智能在某些方面。这强调了扩大这些自主技术的力量。

这些新技术是数据分析行业的颠覆。它们包括前面提到的神经网络技术,智能警报和文本分析。

机器学习从数据中提取信息不明显甚至有经验的业务用户。这个过程通常数据科学家带头使用专门的数据科学工具,如Python和R,但业务用户往往局限于静态毫升输出和报告。

程序可能包含数以百万计的数据关于不同种类的证据是如何权衡的。如果做得正确,程序应该为新病例以及工作的培训。如果数据更改程序可以改变相对容易通过再培训的新数据。

聪明人的这种方法的优点是计算比支付便宜别人编写一个程序为一个特定的任务,所以公司可以负担得起大复杂机器学习程序产生这些特定于任务的系统。

机器学习也有效地识别异常。在欺诈检测的例子中,一个不寻常的信用卡交易序列将是一个异常。异常的另一个例子将是一个不寻常的模式传感器读数的核电站,异常检测的分析将执行算法时可以学会检测系统并不像平时那样的行为。

机器学习应用程序的另一个应用程序是预测未来股票价格或汇率问题。它甚至可以被用来预测哪些电影一个人会喜欢知道他们喜欢的其他电影,这电影很多人喜欢。所有这些都是如何使用机器学习的例子,快速发现异常,趋势,或集群

更多的机器学习,这是一个文章由In半岛o客服etSoft首席技术官拉里梁。

当每个人都采用数据分析的观念,就会导致业务增长,以前被认为是不可能的。当涉及到数据分析,采取合作的方法是值得的。这种方法会导致一个组织文化被称为普遍的分析,即分析都被用于制造大大小小的决策。

任何决策,为公司的业绩都是基于事实和见解与利用手头的数据,不只是直觉决策。普遍的分析帮助公司达到新的高度,是否在财务业绩方面,一流的客户服务,或有最好的产品当顾客需要它。bd投注官方下载

无处不在的文化分析的最大指标是所有工人,高管以及一线工人,认识到分析关键任务。他们不能有效地完成他们的工作,没有数据分析。不幸的是这一认识是在大多数公司仍然很低。通常是知识工作者或“高级用户”,只考虑商业智能关键任务。

统计分析

这些工具aredesigned数据科学家,统计学家,市场研究人员,和数学家,因为它们是用于执行复杂的统计分析,如回归分析,预测分析和统计建模。一个流行的工具来执行这种类型的分析是R-Studio,以其强大的数据建模和假设检验功能,使它适合学术和通用数据分析。这个工具是一个行业最喜欢的,因为它是有效的数据清洗、数据简化,通过几种统计方法和先进的分析。另一个流行的工具更不用说从IBM SPSS。这个工具提供了先进的统计分析有经验的和没有经验的用户。大量的机器学习算法,文本挖掘,和假设检验的方法,它可以帮助公司找到相关驱动他们的决策。SPSS也作为云服务功能,所以这些分析可以在任何地方进行。