為什麼要基於數據做規劃

Ⅰ 數據規劃的必要性

要建造一所歌劇院大廳，如果不搞總體規劃，那將是不可能的。一旦作出了總體規劃，一些設計小組就可以分別進行各個部門的設計了。一項完整的信息工程，其復雜性並不亞於歌劇院大廳的建造。但是，在大多數企業里，總是不經過充分詳細地搞好總體規劃，考慮好各部門如何協調工作，就著手進行。不難想像，歌劇院大廳的總設計師不必專門地為各個部門，如舞台機構、音響設備或其它子系統進行詳細設計，這些應該由不同的設計組去獨立完成。信息系統的建設亦然。
特別是隨著計算機設備的不斷跌價，個人計算機越來越多地應用於管理的各個部門，要發揮這些設備的功能，必須把它們有機地聯系起來，既能滿足每個管理人員的信息需要，又能給決策層領導提供及時的信息。這時，人們才吃驚地發現，分散的開發所帶來的嚴重後果：修改原先的軟體，重新組織數據，連成一個統一的大系統，所耗費的人力和資金比重新建立還要多；甚至，採取維護和修改的辦法是根本行不通的。系統維護問題就象病魔一樣纏住了數據處理的發展，這就是人們所說的「數據處理危機」。總體數據規劃的誕生，就象其它理論的出現一樣，有著自己的特殊原因和動力，它是數據處理危機的必然結果。

Ⅱ 為什麼要數據分析,對論文有什麼意義

目的

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

數據分析是一種統計方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的數據之間存在的關系，並繪制出統計信息圖，以更簡潔的解釋這些數據中包含的主要信息。其他一些用於收集數據，以便弄清哪些是同質的，從而更好地了解數據。

資料分析可以處理大量數據，並確定這些數據最有用的部分。本學科近年來的成功，很大程度上是因為制圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析數據，來突出難以捕捉的關系；更重要的是，這些表達方法與基於現象分布的「先驗」觀念無關，與經典統計方法正相反。

資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與計算機科學相結合的產物。

若是以固定時間為資料分析的顆粒單位，則稱為時間序列分析，是主要作為銷售數據商業分析的方法之一。

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分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

Ⅲ 為什麼企業需要數據來做出更好的決策

在生活的幾乎每一個領域，我們正越來越多地產生越來越多的數據，而企業發現的最有價值的用途之一是幫助他們做出更好的決策。

這種情況一直在發生，而且可能是一個人工過程——例如，花時間審查求職者的「領英」資料，以幫助做出更好的招聘決定。或者確定我們產品受歡迎的市場，以鎖定銷售資源。然而，最令人興奮的數據應用是自動化的，用於解決企業所面臨的大問題。例如，當UPS開始使用位置數據和交通信息，結合人工智慧其送貨卡車網路制定路線時，大量節省了燃料和工資成本，並極大地減少了其能源足跡。同樣，包括亞馬遜和沃爾瑪在內的零售商利用客戶的購買 歷史 來預測客戶想要購買的產品，而且准確度越來越高。「網飛」純粹從用戶使用其服務的方式來了解他們，了解他們喜歡什麼內容，什麼會讓他們關閉，以便讓他們對其服務著迷。這些都是自動發生的，不需要任何人類員工動一根手指頭。

更加明智的決策意味著做出最有可能幫助公司實現其目標的決策。傳統上，決策背後的驅動力是企業領導人的經驗和直覺。而不幸的是，這也是90%的小企業和初創企業失敗這一令人不安的統計數字背後的主要原因之一。當然，經驗和直覺是有價值的，但研究證實，基於數據（而不是直覺或經驗）做出決定的企業，其盈利的可能性要大19倍。

這有很多原因，其中一個最大的原因是世界在變化，客戶的期望和行為也在變化。而我們自己的個人信仰和想法，則往往不會改變。也就是說，一旦我們找到了有效的東西，我們就不會期望它停止工作。我們不能總是相信我們會有足夠的思想和遠見來預測每一個可能出現的破壞性事件或競爭者，並將我們的世界顛覆。想想Blockbuster Video拒絕了收購「網飛」的機會，甚至雅虎也拒絕了以100萬美元收購谷歌PageRank演算法的機會。

在這兩個案例中，以及每天都在發生的更多案例中，做出了錯誤的決定，因為企業領導人（具有良好業績記錄的成功人士，他們將自己的公司帶到了新的成功高度）根據自己的直覺和經驗做出了決定。

數據驅動的組織

今天，大多數公司都聲稱在某種程度上是數據驅動的——這是一個非常時髦的說法。但我相信很多人在他們的職業生涯中都有過這樣的經歷：在一家公司工作時，它說自己是數據驅動的，但只有當數據恰好與領導層的信念或直覺一致時，它才是真正的數據驅動！我相信這一點。

成為真正的數據驅動意味著在做決策時將數據作為唯一的真理點。這意味著所有的決策，從有關戰略和目標的高層決策，到涉及個別客戶或員工的問題。

有四個關鍵領域，數據可以幫助做出更好的決定。它們是：

與客戶、市場和競爭對手有關的決策——這涉及到盡可能多地了解你的客戶是誰，以及他們可以有哪些選擇。這就是像亞馬遜、沃爾瑪和樂購這樣的公司如何了解如何向特定的人宣傳特定的產品，應該如何定價以使企業具有競爭力，以及隨著世界的變化和人們在生活中的不同階段，習慣會如何變化。在這里，數據意味著我們可以更有效地滿足客戶的期望，並領先於競爭對手。

與財務有關的決策——這是一個企業著眼於銷售趨勢、現金流循環、收入預測和股價走勢，以便圍繞預算編制和成本節約措施做出決策。在這里，以數據為導向意味著更准確、更有效地平衡賬目和推動增長。

與內部運營有關的決策——這是UPS等公司通過自動規劃其送貨路線來提高效率的地方，製造商通過使用人工智慧優化機器和流程的運行來降低成本（並增加利潤），實現預測性維護等範式--提前知道何時會發生故障和需要維修，以盡量減少停機時間，並計劃分配更換和備件。在這里，以數據為導向意味著減少浪費和降低運營成本。

與你的員工有關的決定——確保你有合適的員工來完成你需要他們做的工作，確保他們在所有需要的方面得到支持，並為他們的時間提供足夠的補償，使他們不會受到誘惑離開你去找競爭對手，帶走他們所有的技能和專業知識。谷歌就是一個很好的例子，它開始從他們的數據中了解其經理人的不同素質如何影響他們團隊的表現。通過使用數據，他們能夠確定管理人員的八個核心素質，包括 "是一個好教練"和 "對團隊有明確的願景"，這些素質與成功的團隊相關聯。這有助於他們對誰應該被提拔到管理崗位做出更好的決定。

Ⅳ 為何要進行數據分析如何提高數據分析的效率

【導讀】數據剖析是指用恰當的統計剖析方法對收集來的很多數據進行剖析，提取有用信息和構成結論而對數據加以具體研究和歸納總結的過程。在實際應用中，數據剖析可協助人們作出判別，以便採取恰當行動。面臨海量數據時，進步數據剖析的功率成為困擾剖析師的難題。那麼，為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率呢?

為何要進行數據分析?

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過「人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。」只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

如何提高數據分析的效率?

一、明晰剖析的意圖

數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。

二、剖析思路系統化，邏輯話

在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析辦法

熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。

四、選擇適宜的剖析東西

一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。

五、用圖表說話

簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。

六、多種可視化展現

跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。

七、會集精神有規則的歇息

關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅳ 為什麼要做數據分析師：職業規劃很重要

數據分析」作為近幾年最火熱的詞彙，越來越受到大家的關注，而且這一行業就業面很廣，薪資相對來說很高，就吸引了大多畢業生青睞。任何行業隨著深入發展，都分為3個階段：初級，中級，高級。

初級要求熟練使用Excel即可；

中級需要的核心技能：

高級需要掌握統計概率，精通SQL，編程語言Python或者是R。

數據分析崗位方向及工作內容可以簡單分為業務和技術2大方向：

業務方向——數據運營、數據分析師、商業分析、用戶研究、增長黑客、數據產品經理等。

技術方向——數據開發工程師、數據挖掘工程師、數據倉庫工程師等。

業務類崗位的數據分析師大多在業務部門，主要工作是數據提取、支撐各部門相關的報表、監控數據異常和波動，找出問題、輸出專題分析報告。

學習數據分析師職業規劃前景的問題可以到CDA數據分析認證中心了解一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

Ⅵ 為什麼要「規劃『數據工廠』建設，提煉數據為汽車賦能」

因為規劃數據工廠可以讓生產廠家更加一了解汽車的性能，分析汽車的各項指標，從而優化設計。