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互联网菜鸟必知:基础数据分析方法

发表时间:2014-04-10

来源:网络

  数据分析只有一个目的,为决策者提供决策依据。如果没有一定的数据分析结果作依据,一切决定都是拍脑袋。互联网从蛮荒时代进入到现在的精准营销,一切都是数据做了祟。

数据分析有着非常多的技巧和讲究,本篇文章只是基础数据分析方法的扫盲。

数据分析的工具有很多,其中典型的是excelspss等。但是一般企业,如果不是做营销推广提案,excel已经足够了。

典型的数据分析通常包含以下三个步骤:

  1、探索性数据分析。你刚刚获得数据时,可能会有很多缺失的数据、重复的数据、无效数据等。让你一头雾水手忙脚乱,杂乱无章的数据看不出规律,所以此时你需要进行数据清洗。你甚至还可以通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。这一点,你会觉得很复杂,是的,比如spss分析,便需要你进行假设。但是你用excel进行分析,就不用这么麻烦了。

  2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

  3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

  数据分析过程实施——

  数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、清洗数据、分析数据、得出结果,评价并改进数据分析的有效性组成。

  一、识别信息需求

  识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

  二、收集数据

  有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划,例如问卷调查,市场调查等。策划时应考虑:

  将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;

  明确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;

  记录表应便于使用;

  采取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

  三、分析数据

  分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:

  老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;

  新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;

  四、数据分析过程的改进

  数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:

  提供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;

  信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;

  收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;

  数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;

  数据分析所需资源是否得到保障。

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