数据分析最重要的是什么(数据分析最重要的是什么内容)
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本文目录:
一、工作中数据分析的重要性
工作中的数据非常重要。比如数据是产品研发过程中形成的所有描述产品的信息,包括原理图、PCB 图,物料和 BOM,生产技术文档等,是产品的档案库;产品数据是连接研发和供应链的桥梁,实现产品大规模制造的基础。产品数据管理出了问题,无法在研发和供应链之间建立有效的协同和连接,当然也无法实现产品的批量生产。
二、数据分析包括哪些内容?
1.数据获取
数据获取看似简单,但是需要把握对问题的商业理解,转化成数据问题来解决,直白点讲就是需要哪些数据,从哪些角度来分析,界定问题后,再进行数据采集。此环节,需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具:Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever,这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库,也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型,如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具,多多益善。
4.数据呈现
可视化工具,有开源的Tableau可用,也有一些商业BI软件,根据实际情况掌握即可。
三、数据分析的核心能力是什么?
①基本的理论知识
数理统计、模型原理、市场研究等。
②常规分析工具的使用
常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。
③一定的业务理解能力
能理解业务背后的商业逻辑,只有理解问题,才能转换成数据分析的问题,才知道如何设定分析目标进行分析。
④数据报告和数据可视化的能力
数据分析得再好,如果不能以漂亮的方式“表达”,成效也会大打折扣。
四、数据分析的作用有哪些?
1.评估产品机会
产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2.分析解决问题
产品出现不良状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。
3.支持运营活动
产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。
4.预测优化产品
数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。
以上就是关于数据分析最重要的是什么相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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