数据分析方法：提高企业发展的重要动力
在当今信息丰富的时代，数据分析已成为互联网时代必备的技能之一，也是推动企业转型发展、经济发展的重要动力。尽管每天创建的数据量巨大，但实际上只有0.5%的数据被分析并用于数据发现、改进和智能化。考虑到我们掌握的数字信息量基数，0.5%的数据仍然占了巨大的信息量。然而，在数据如此之多、时间如此之短的情况下，如何收集、管理、组织和理解所有这些潜在的可以促进业务的信息，成为困扰绝大数人的原因。
为了帮助分析以及如何使用数据来改进业务实践，本文将介绍数据分析的方法和技巧，并研究不同类型的数据分析，同时展示如何在现实世界中进行数据分析。数据分析方法侧重于获取原始数据，挖掘与企业主要目标相关的信息，并深入研究这些信息，将指标、事实和数字转化为有利于促成企业发展的数据进而进行分析。数据分析方法多种多样，主要基于两个核心领域：定量数据分析方法和定性数据分析方法。为了更好地理解不同的数据分析技术和方法，将为信息分析工作提供一个更明确的方向。
在进行数据分析之前，需要确定主要活动或战略目标，并从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。一旦确定了核心目标，需要考虑哪些问题需要被回答来帮助完成目标。为了确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。然后需要决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。接着需要设置一系列关键绩效指标（KPI），它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。减少信息量是数据分析的最关键步骤之一，因为它使你可以集中精力进行分析，并从剩余的“精益”信息中榨取每一滴价值。任何与业务目标不符或与KPI管理策略不符的统计、事实、数据或指标都应从等式中删除。
统计分析方法侧重于包括聚类、同类、回归、因子和神经网络在内的各个方面，最终将为数据分析方法提供一个更合理的方向。分析数据的方法有很多，但是在业务环境中分析成功的最重要方面之一就是集成正确的决策支持软件和技术。通过以统计方法数据分析和核心数据分析方法集成合适的分析技术，将避免分散见解，节省时间和精力，同时让企业在最有价值的见解中获得最大价值。最后，数据可视化是一个功能强大的工具，它可以让数据趋势与变化直观的呈现在眼前，从而使整个企业中的用户都可以提取有助于业务发展的数字信息。数据分析概念可能有多种形式，但是从根本上讲，任何可靠的数据分析方法都将使业务比以往任何时候都更加精简、凝聚、具有洞察力和走向成功。
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