做数据分析必学的四大步骤

做数据分析必学的四大步骤

当刚涉足数据分析领域的分析师被问及,数据分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案,有说要熟练操作工具的,有说要有前沿思想的等等。

其实我想告诉他们的是,使用一些合理的步骤,来让企业更好的理解数据分析,是十分有必要的。今天来告诉大家一个简单的步骤:怎么了?——为什么?——然后呢?——怎么解决?

1. 描述型分析:怎么了?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析,就是为什么会发生这样的事情,产生这种数据的原因是什么。通过评估描述型数据,诊断分析步骤够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

3. 预测型分析:然后呢?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

在大数据时代这个充满不确定性的环境下,数据分析预测数据能够帮助决策者做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析:怎么解决?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

例如,我们在使用某个地图APP时,寻找路线时,APP会规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

当然不能纸上谈兵,大家可以按这个步骤实际操作一下,学会如何把数据和商业相结合,提高分析思维能力同时积累丰富的项目经验。

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