1、数据分析的意义
从互联网上的词云分析中可以看到,“数据分析”这个词汇的热度很高,然而数据分析到底是什么?从行业的角度看, 数据分析是基于某种行业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的一个过程。再通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。
2、数据分析的把握方向
而从本质上看,数据分析主要从三方面进行把握:
1)目标,数据分析的关键在于设立目标,专业上叫做“有针对性”;
2)方法,数据分析的方法包括统计分析和数据挖掘两种;
3)结果,数据分析最终要得出分析的结果,结果对目标解释的强弱,结果的应用效果如何。
3、数据分析的步骤
有了对数据的把握后,那数据的处理过程就很好理解了,主要包括:明确分析的目的和内容、数据收集 、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写等六个步骤。
4、数据分析的工具
有了整体框架的把握后,要分析数据就需要专业的数据分析工具了,而专业的数据分析工具不仅仅要提供日常作为公司KPI考核的一些数据,更要提供公司横纵向多维度的数据,每个数据之间的联系。我们需要找出它每一个属性,这个属性的实体代表什么?后面的属性是什么?如果数据就放在硬盘里面,那数据也仅仅是数据,没有对数据属性的理解洞察和对算法能力的了解 ,那它上升不到Information的阶段。
5、数据分析的多维度
公司日常主要关注的数据作为用公司KPI考核已成主流,例如:新增、留存、激活、渠道、GMV等。但这是否意味着其他数据都没必要看了呢?
如果一个企业老板这样要求团队运营和看自己的数据,那你能想象这个运营团队是怎样使用他的数据,不会研究的很深!其实数据之间都是有关联性的,每一个维度的数据并不能很客观的探索出业务问题的最本质原因。选取主要的几个数据可以作为KPI考核,其他的数据应该重点作为KPI的分析数据。
除了新增、留存、激活、渠道、GMV,我们还要看漏斗分析、用户群、渠道质量、访问序列、热点图等一切可以降低成本的数据。
谐云推出的漏斗分析、用户群、渠道质量评估、访问序列、热点图等就是要填补企业对多维数据监控的缺失。与此同时谐云将继续优化,除了功能的增加,以及保障数据的安全外,在产品功能展现上也将更加直观明了。真正做到为企业细无巨细的提供不同的优化思路。而谐云的一切功能点都是从业分析的本质多维度出发的,没有多余的数据,也没有缺失的数据。
企业对于数据的驾驭,从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、行动,这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。毕竟人口红利已经过去,精细化运营,用数据作为决策才是专业之选。