聊聊商业数据分析的流程及思考逻辑

聊聊商业数据分析的流程及思考逻辑

数据无处不在:电子表格中,您的销售渠道,社交媒体平台,客户调查,客户支持率等等。在我们当今的信息时代,它以惊人的速度创建,并且在正确分析数据后,它可以成为公司最有价值的资产。其中一些,您甚至可能不知道如何访问。

您可以使用许多有用的数据分析技术来发现定量和定性的见解。

在这篇文章中,找出使用哪种数据分析方法以及何时使用,以及了解数据驱动工具中如何使用数据分析工具

· 什么是数据分析

· 为什么数据分析很重要?

· 顶级数据分析技术

· 数据分析实例和用例

· 数据分析工具

什么是数据分析?

数据分析是对数据进行清洗,分析,解释和可视化的过程,以发现有价值的见解,从而推动制定更明智,更有效的业务决策。

数据分析工具用于从业务数据中提取有用的信息,并帮助简化数据分析过程。

您会经常听到术语“业务中的数据分析”,这是涵盖数据管理整个过程的科学。数据分析不仅包括数据分析本身,还包括数据收集,组织,存储以及用于深入研究数据的工具和技术,以及用于传达结果的工具和技术(例如,数据可视化工具)。

另一方面,数据分析着重于将原始数据转化为有用的统计信息,信息和解释的过程。

为什么数据分析很重要?

数据分析可帮助企业改善其产品和服务以及整体品牌形象。通过分析所有类型的数据:结构化数据和非结构化数据,您可以发现有关客户的详细见解,并更好地了解他们的需求。

从定义更有效的策略,发现增长机会到改善业务流程以及确定将投资重点放在哪里,使用数据可以为您的业务的各个方面提供帮助。

分析数据不是依靠直觉或经验,而是提供了可靠的证据来支持决策。

例如,产品团队经常分析客户的反馈意见,以了解客户如何与他们的产品进行交互,对产品感到沮丧,以及他们希望看到哪些新功能。然后,他们将这种见解转化为UX改进,新功能和增强功能。

通过数据分析,您还可以发现竞争的弱点和优势,从而发现改进的机会。分析有关于您竞争对手的在线评论,以回答以下问题:客户对竞争对手的产品或服务有何喜爱或讨厌?

六大数据分析技术

数据分析可用于定性和定量研究,但是您需要根据决定采用哪种研究方法来使用不同的数据分析技术。

数据分析的六个主要示例是:

· 文字分析

· 描述性分析

· 推论分析

· 诊断分析

· 预测分析

· 规范分析

【文字分析】

文本分析(也称为文本分析或数据挖掘)使用具有自然语言处理(NLP)的机器学习来组织非结构化文本数据,以便可以对其进行适当分析以获取有价值的见解。文本分析是定性分析的一种形式,它不仅涉及统计信息和数值。

通过将人类语言转换为机器可读数据,文本分析工具可以按主题对文本进行排序,提取关键字,并出于情感和目的进行阅读。它以特定的,通常是主观的数据告诉我们“正在发生的事情”。它提供了更深入,更有针对性的观点,以了解可能发生的原因或发生的原因。

例如,您可以使用文本分析来检测客户反馈中的主题,并了解品牌的哪些方面对客户很重要。

情感分析是另一种文本分析方法,用于分析数据并将其分类为肯定,否定或中性,以获取有关客户对各个方面的感觉的深入知识。

在下面尝试此情绪分析器:

【描述性分析】

描述性数据分析提供了“发生了什么?” 分析定量数据时。它是最基本,最常见的数据分析形式,它涉及通过计算现有数据(例如均值,中位数,众数,众数,百分比,频率和范围)来描述,汇总和识别模式。 

描述性分析通常是其他数据分析的基准。毫无疑问,它对于生成收入报告和KPI仪表板之类的东西非常有用。但是,由于仅关注统计分析和绝对数字,因此无法提供这些数字如何发展的原因或动机。

【推论分析】

推论分析概括或假设“发生了什么?” 通过比较整个人口群体中的统计数据:一个国家的人口,现有客户群,从事医学研究的患者等。进行推断统计的最常用方法是假设检验和估计理论。

推论分析在市场研究中被广泛使用,以比较两个变量以得出结论:例如,女性顾客与男性顾客或不同年龄组之间的花费。或者可以将其用于调查总体样本集,以推断有关整个总体的信息。在这种情况下,有必要正确计算总体的代表性样本。

【诊断分析】

诊断分析回答“为什么发生?” 也称为根本原因分析,它使用来自统计分析的见解来尝试了解这些统计的原因。它标识数据中的模式或偏差以回答原因。

诊断分析有助于理解客户行为,例如找出哪些营销活动实际上可以增加销售额。或假设您注意到客户投诉量突然减少:为什么会这样? 

也许您解雇了某个员工或雇用了新员工。也许您有一个新的在线界面或添加了特定的产品功能。诊断分析可以帮助计算这些可能原因与现有数据点之间的相关性。 

【预测分析】

预测分析使用已知数据来推测未来事件。它关注可能发生的事情”用于销售分析时,它通常将人口统计数据和购买数据与其他数据点结合起来,以预测客户的行为。 

例如,随着某个地区的人口统计信息的变化,这将影响某些企业在该地区存在的能力。或者,随着特定客户薪资的增加,理论上,他们将能够购买您更多的产品。预测分析通常涉及很多外推猜测,但是您在特定的人口统计数据或单个客户上拥有的数据点越多,预测就可能越准确。 

规范分析

规范分析是最高级的分析形式,因为它结合了所有数据和分析,然后输出模型规定:采取什么措施规范分析可以分析多种情况,预测每种情况的结果,并根据发现结果确定哪种是最佳的行动方案。

人工智能是规范分析的一个例子,它是数据分析的最前沿。AI允许进行规范性分析,从而可以吸收和分解大量数据,并有效地自学如何使用信息并做出明智的决策。人工智能需要巨大的计算能力,因此对于某些组织来说可能很难实施。

数据分析实例和用例

     可以说,数据分析至少要追溯到5000年左右的苏美尔人口普查,但是直到最近,它仍然主要涉及定量数据。但是,借助先进的计算机辅助工具,企业现在可以分析定性数据以获得更强大的见解。看一下这些实际的数据分析应用程序。

数据分析的一些顶级应用程序:

· 使用文本分析自动分析调查回复

· 分析客户支持票证并自动路由

· 分类潜在客户

· 检查营销活动的成功

· 预测客户流失

【自动分析调查回复】

文本分析使您可以针对简单的“是/否”或“多项选择题”进行定性结果调查。您可以提出开放式问题,将其按主题进行组织,并自动分析以获取响应者的意见和感觉。

产品团队通常会发送应用内调查,以获取用户的即时反馈。导致成千上万的封闭式和开放式响应。虽然分析定量数据非常简单,但是您需要使用文本分析技术(如基于方面的情感分析)来分析开放式响应。这样,产品团队可以快速发现客户要求的新功能以及产品所遇到的问题(错误,UX,可靠性等),以便他们迅速做出响应。

了解如何分析定量和定性的调查数据以获得更深入的见解。或者,要求针对您用例的个性化演示。

【分类潜在客户】

使用客户分析技术,例如调查分析,推论和诊断分析以及社交倾听(实时社交媒体分析),您可以识别和了解当前客户。然后将它们划分为子组,确定您的产品如何满足其需求,并使用数据来建立说明性分析模型并找到新的潜在客户。

诸如关键字提取之类的文本分析工具可以深入挖掘有关客户群的洞察,以跟踪主题,并在出现新主题时立即发现它们。

【检查营销活动的成功或失败】

使用诊断分析来了解某些营销活动为何起作用而其他营销活动不起作用的原因,以及文本分析在社交媒体或在线评论上跟踪对您活动的实时反应。  

用于描述您的品牌和产品的关键字是什么,它们随着时间的变化如何?分析您的客户服务凭单,以了解它们与各个广告系列的关系。或监控社交媒体以最大程度地吸引客户。

【预测客户流失】

使用预测分析通过分析人口统计数据和购买数据来计算客户流失率。您的主要客户是否已经淘汰了您的品牌?还是人口统计在您业务发展的地理区域中发生变化?当您使用预测分析来持续关注客户时,您可以调整业务以避免流失或找到潜在的新增长点。

数据分析工具

您可以使用许多数据分析工具,具体取决于您的技术技能,预算和要分析的数据类型。它们也是加快手动和耗时数据分析的一种很好的方法,如果您需要最新的见解来做出快速决策,这是关键。

· MonkeyLearn:无代码机器学习平台,提供全套文本分析工具和强大的API。在点击界面中轻松构建自定义机器学习模型。

· KNIME:用于构建高级机器学习解决方案和可视化数据的开源平台。

· RapidMiner:适用于想要处理挑战性任务并处理大量数据的数据分析团队。

· Microsoft Excel:过滤,组织和可视化定量数据。进行简单数据分析的完美工具。探索Excel中数据分析的常用功能和公式。

· Tableau:强大的分析和数据可视化平台。连接所有数据并创建可实时更新的交互式仪表板。

· R:用于统计计算和图形的免费软件环境。即使您没有编程背景,学习R也相对容易。

· Python:机器学习的首选编程语言。使用它可以为各种用例构建数据分析解决方案。

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