作为数据分析师,每天需要面临着海量的数据收集,并从中获取有效的数据,从中得到自己想要的答案,如果出现一些小的原则性的错误,那将会对前面所付出的努力付之东流。所以,在做数据分析时基本的原则是不能变的。
有一句经典语录:“我的广告费有一半浪费掉了,但我不知道是哪一半。”数据分析可以找出到底哪一半投资是浪费掉的,让您可以最大化顶线(即增加营收)或最小化底线(即降低成本),从而优化您的投入产出比。数据分析可以帮助制
定聪明的决策——它是把数据转化为信息的过程,分析信息以得到见解,并制定可以影响商业绩效的策略和行动计划。
过去,我们常抱怨没有足够的数据——搜集数据和信息用作分析是非常困难的,需要大量的时间和金钱等成本;现在,跟踪和搜集信息已经变得非常容易了,而且所
需成本也大大减少。然而,我们仍然在像一个世纪前一样努力解决哪一半广告费被浪费掉的问题——因为可用作分析的数据和信息实在是太多了。
我们需要换个角度来思考数据分析。首先,数据不再是一个障碍;其次,我们应该关注整个流程和商业成果。不过,谈到数据分析时,目前仍然有很多误解。简单地
聘用数据分析负责人或购买顶级的数据分析软件,并不代表您的公司已经拥有数据分析的能力。因此,首先理解数据分析的基本知识,是非常重要的。
数据分析的基本知识
数据分析并不是IT,也不是报告。对这一点的误解,是我见到过的最常见的误解之一。
当谈到数据分析时,很多人仍然相信这应该是IT的事情,因为它与技术有关。数据分析的第一步是把数据转化为信息,在这里,技术只是工具,报告只是产出。我们
需要技术来进行数据分析,但这并不意味着数据分析就应该由IT的人来驱动。与此类似,财务管理也需要软件来生成财务报告,但是它并没有被划归到IT,因为
它涉及到财务审核和规划。此外,很多人仍然不清楚数据分析和报告的概念之间的区别。在我看来,如果报告中没有任何信息被翻译为可以影响商业产出的见解,那
么这就不是数据分析,仅仅是报告而已。
第二个误解是关于见解(insight)的。
见解是很重要的,很多公司抱怨说报告没有见解。首先,我认为不应该期望从报告中得到见解,因为报告仅仅是提供一些数字来告诉您发生了什么;同时,您仍然需要找出为什么以及需要做什么。
找出见解是一个探索和学习的过程。它必须由彻底理解业务的人来发起,问正确的问题,分析相关信息之间的联系,找出能引向可能行动的见解。找出见解的过程不能外包给对您的业务并不太懂的第三方。
数据分析也是一个人和数据之间交互和协作的过程;因此,技术在这里对改善业务工作效率而言扮演者重要的角色。报告仅仅提供静态的信息,但我们需要快速而动
态地获取来自多个数据源的相关数据来回答突发的商业问题并找出见解。没有技术,从无数静态报告中获取见解将会占用大量时间,非常困难。
最后一个我想要说明的要点是关于制定聪明决策的过程。
我知道很多公司都把处理数据分析的职责交给内部人员或外包给第三方的服务提供商。然而,这些内部人员或服务提供商并没有权威、影响力或权力去参与战略和决策制定。
结果,数据分析带来的增值并不能转化为能够带来想要的商业成果的行动。
在数据分析、战略制定和决策制定的流程之间,需要有很好的整合和协作。竖井式组织架构和孤立的决策制定流程往往是实现数据分析的价值的重大障碍。
结论
很显然,这些年来信息技术的迅速发展,影响了我们商业流程、战略制定和数据分析的方式。随着社交媒体 / Web 2.0成为主流,以及开放数据运动,网络上可用数据的数量正在呈指数级增长,也为数据分析带来了很多新的挑战。
无论这些挑战如何,我们都应该始终关注数据分析的基本概念。正如我们总是在任何业务中考虑人员、流程和技术,数据分析中也应如此。我们应该理解技术只是工具——它让人们能够获取正确的数据和信息以找到相关的见解,而这些见解会在决策制定流程中被翻译为战略。
因此,数据分析的关键是制定聪明的决策,并记住基本原则是不变的——万变不离其宗。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21