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什么是数据分析?数据分析类型、示例和工具

与二十年前相比,当今世界正在产生海量数据。

毫无疑问,它需要充分有效的数据分析类型、方法、技术和工具来应对不断增长的业务研究需求。

数据分析类型

要更快、更经济地分析数据,您需要市场上最好的工具。我们知道 Excel 是企业主和专业人士的首选图表之一。但是电子表格应用程序生成的图表非常基础,不能满足任何专业数据分析师的要求,这会减慢您的动力,并且您无法使用基础图表执行所有数据分析类型。

好吧,您不必为了其他昂贵的工具而放弃 Excel 和 Google 表格。事实上,您可以通过安装称为加载项的特定第三方应用程序来增强它们。

在此博客中,您将了解到:

  • 什么是数据分析?
  • 顶级数据分析类型。
  • 为什么数据分析很重要?
  • 数据分析在商业世界中的主要用途。
  • 数据分析在当今商业环境中的重要性。

在我们深入博客的核心之前,首先了解数据分析的定义。

什么是数据分析?

定义:数据分析是一项内部组织职能,您可以轻松执行并将主要发现呈现给利益相关者,例如高层管理人员和投资者。

分析过程需要更深入的方法来记录、分析和剖析数据,以获得易于理解的见解。

让我们探讨数据分析师的主要角色。

数据分析师的角色是什么?

那么数据分析师是做什么的呢?查看下面数据分析师的日常任务。

  • 作为数据分析师,您的任务之一是客观地从数据中提取答案。
  • 数据分析师的另一项关键任务是确定重要的(通常是关键任务的)趋势。
  • 您还需要调查原始数据以获得增长驱动的见解。
  • 此外,您还必须从噪音中提炼出见解,以创建引人注目的数据故事以用于决策制定。
  • 最后,数据分析师在使用数据为企业提供竞争优势方面的关键作用。

数据分析类型与示例

以下是 4 种数据分析类型。

  1. 描述性分析
  2. 诊断分析
  3. 预测分析
  4. 规范分析

i-描述性分析

描述性数据分析更侧重于历史数据。您可以使用此方法来跟踪关键绩效指标 (KPI),例如收入、销售额、销售线索等。在描述性分析中,了解特定事件或响应发生的频率非常重要。

ii-诊断分析

诊断数据分析的关键作用是解释关键数据点的变化。一旦描述性研究向您表明发生了消极或积极的事情,诊断分析就会揭示特定行为背后的原因。

例如,一旦您发现您的增长是积极的,方法论的工作就是帮助您发现 KPI 突然转变背后的原因。

iii-预测分析

预测性数据分析可以帮助您预测关键数据点的未来行为。例如,您可以使用当前财政年度的数据来预测下一年的预期收入。

如果过去 3 年的收入增长了 20%,您可以自信地预测明年的收入将比今年高 20%。

iv-规范分析

规范性数据分析结合了前面 3 种数据分析类型,帮助您制定行动计划。

为什么数据分析很重要?

数据分析是一项内部组织职能,您可以执行该职能并将重要发现呈现给利益相关者,例如高层管理人员和投资者。

该过程需要更深入的方法来记录、分析和剖析数据,以获得易于理解的见解。

凭借扎实的数据分析技能,您可以使用不同的数据分析技能来帮助您的企业或工作场所。

  • 预测关键数据点的未来趋势和行为。
  • 做出明智和可靠的决定。
  • 通过最大限度地降低成本和其他风险来推动生产力和增长。

数据分析在商业中的用途是什么?

数据分析的关键用途之一是它可以帮助您快速识别业务数据中隐藏的趋势和模式。

使用四种数据分析类型从您的数据中提取答案,您可以使用这些答案为投资者创造引人入胜的故事。

庞大的数据为企业提供了无限的机会来提取可操作的见解。是的,洞察力可以决定成败。

分析原始数据可以帮助您发现指标之间隐藏的关系和模式。探索这些模式可以帮助您节省大量资源,例如时间。

我们分析数据的原因是为了创造故事。请记住,仔细研究电子表格中的数字是单调的,尤其是当您在观众面前时。您需要利用从原始数据中提取的见解来创建一个引人入胜的故事。

如何在您的业务中实施数据分析?

弄清楚要收集的数据是第一步。

数据可以来自多个来源,例如社交媒体、CRM 和网站等。评估数据的准确性和相关性也很重要。如果您调查数据的收集方式以标记潜在错误,将会有所帮助。

最后,您应该将原始数据概念化以获得可操作的见解,从而最大限度地利用数据分析的优势。换句话说,您应该将庞大的数据集转换为易于理解的信息表示和故事。

对于您需要数据可视化工具的所有分析类型,您可以单击下方为您所需的工具安装可视化库。

可视化如何在数据分析过程中为您提供帮助?

我们的大脑可以比文本和数字更快地处理图像。

使用图表、图形和地图来显示见解比处理原始数据更有意义。可视化图表是原始数据和战略业务决策之间的桥梁。换句话说,要支持数据支持的决策,您需要可靠的可视化策略。

其次,没有伴随故事的图像不太可能激起目标受众的兴趣,甚至不会激起他们的情绪。如果您结合易于理解的图表和有趣的叙述来说服您的听众(或读者),将会有所帮助。数据可视化是探索和显示对原始数据的洞察力的一种快速简便的方法。

利用数据可视化享受以下好处:

  • 您可以轻松识别您的业务(或工作场所)中需要紧急关注或改进的方面。
  • 图表可以提供对目标市场行为的深入洞察。
  • 您可以使用点图等数据可视化设计轻松预测关键指标的性能。
  • 雷达图等数据可视化设计比表格更能传达信息。此外,他们将原始数据转换为易于消化的形式。

数据分析类型数据分析类型

用于分析数据的最佳工具

据微软发布的统计数据显示,Excel在全球拥有超过7.5亿用户。更重要的是,它是专业人士和企业主的首选数据可视化工具之一。但是,Excel 缺少可用于执行四种数据分析类型的现成且具有视觉吸引力的图表。

此外,电子表格工具缺少创建引人注目的数据故事可能需要的高级图表。

您可以通过下载和安装加载项来增强您的 Excel 以访问即用型且具有视觉吸引力的图表。

我们建议您在 Excel 中安装的加载项称为 ChartExpo。

那么什么是ChartExpo?

ChartExpo 是一个超级用户友好的应用程序,您可以轻松地将其安装在 Excel 中。此外,这款直观的工具还有 50 多个其他高级图表,可帮助您成功讲述数据故事。

如何开始使用 ChartExpo 插件?

完整的指南可用于在 Excel 中安装 ChartExpo。

安装后,您可以找到它,如下所示:

  • 转到“应用程序”选项,然后单击“ 查看全部”按钮。

数据分析类型

  • 选择 ChartExpo 加载项并单击插入按钮

数据分析类型

  • 加载项将添加到 Excel 应用程序中,如图所示

数据分析类型

就像我们说的,使用 ChartExpo 进行四种数据分析类型而不会浪费时间,因此您将能够找到您面前所有可用的图表列表。

让我们谈谈您可以使用 ChartExpo 在 Excel 中创建的最佳图表。

数据分析类型数据分析类型

使用 ChartExpo 的双条形图示例

让我们使用双条形图(数据分析图表的示例之一)可视化下面的表格数据。

售出汽车数量 每辆车的平均价格
丰田 336 $29,217
本田 180 $29,899
现代 264 $30,303
起亚 330 $31,605
铃木 306 $32,480
  • 将表格复制到 Excel 中以开始使用。
  • 单击“插入”按钮以访问“我的应用程序”选项。

数据分析类型

  • 单击“我的应用程序”选项 以访问 ChartExpo 加载项。

数据分析类型

  • 选择您的工作表数据并单击Comparative Analysis Charts 选项卡以访问Double Bar Graph,如图所示。

数据分析类型

  • 选择数据并单击“从选择创建图表”按钮以可视化数据,如上所示。
  • 查看最终的双条形图(下图)。

数据分析类型

见解

  • 丰田是最畅销的汽车。此外,汽车品牌的平均价格最低。
  • 尽管本田是销量最差的汽车品牌,但它的平均市场价格却倒数第二。
  • 铃木的平均价格最高,但销量排名第三。

数据分析类型数据分析类型

常见问题:

什么是数据分析?

数据分析是一项内部组织职能,您可以轻松执行并将主要发现呈现给利益相关者,例如高层管理人员和投资者。

分析过程需要更深入的方法来记录、分析和剖析数据,以获得易于理解的见解。

数据收集、分析和解释在科学研究中的重要性是什么?

数据收集的目的是获取有用和可用的信息以供分析。另一方面,分析原始数据可以帮助您发现关键数据点之间隐藏的关系和模式。

探索这些模式可以为您节省大量资源,例如时间。

包起来

数据分析在当今的商业世界中至关重要。

为什么?

它可以帮助您大大减少在原始数据中寻找答案所花费的时间。此外,它将数据转换为管理层和其他利益相关者可以用来制定战略业务决策的形式。

有四种类型的数据分析,即:

  • 描述性分析
  • 规范分析
  • 预测分析
  • 诊断分析

可以用来充分利用四种数据分析类型(如上所述)的工具是必不可少的。

如果您的目标是使用(四种)类型的数据分析进行全面调查,那么 Excel 不应该是您的首选工具。这是因为电子表格应用程序缺少可用于开始数据分析的现成图表。

您可以利用一些工具来创建富有洞察力、视觉吸引力和清晰的图表。

我们建议您将名为 ChartExpo 的特定第三方应用程序安装到您的 Excel 中以访问高级图表。

ChartExpo 是一个加载项,您可以轻松下载并安装在您的 Excel 应用程序中。

更重要的是,它加载了 50 多个高级图表,让您开始使用四种数据分析类型。您不需要编码技能即可使用 ChartExpo 可视化您的数据。

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