數據分析優點有哪些

㈠ 使用統計圖表進行數據分析有什麼優點

1、提升人對數據理解能力

統計圖表進行數據分析，將數據變成圖片，人們透過視覺化的符號，也就是統計圖表展現出來的圖形對比，能更快讀取原始數據，提升人對數據的理解能力。

2、文字少，分析結果簡潔明了

用統計圖進行數據分析，統計圖的文字成分低，不會像寫作一樣做文字描述及文本鋪陳，圖表中的文字往往只用來詮釋或標注數據，出處，或是更重要的標題等，因而數據分析結果在呈現上更加簡潔明了。

3、標題明確

統計圖表會配有簡潔的標題，使人一目瞭然就知道圖表顯示的是何種數據，節約閱覽人的時間。

4、便於理解數據關系

統計圖表中顯示的數據，不論以點狀，線狀呈現在雙軸座標系統里，都也會有文字標示，也就是都有數據標簽，方便觀看者解讀和比對它在兩座標之間的位置和關系。

(1)數據分析優點有哪些擴展閱讀：

使用統計圖表進行數據分析需要注意的事項：

1、合理安排統計表的結構。

2、圖形大體上為4:3的一個矩形，過長或過高的圖形都有可能歪曲數據，給人留下錯誤的印象
圖表應有編號和標題。

2、圖形的編號一般使用阿拉伯數字，如表1、表2等等。

4、圖表的標題應明示出表中數據所屬的時間(when)、地點(where)和內容(what)，即通常所說的3W准則。表的標題通常放在表的上方；圖的標題可放在圖的上方，也可放在圖的下方。

㈡ 大數據分析有哪些優勢

①大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。

②大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

③大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策。

④大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。

⑤大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維

出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

㈢ 做好電商數據分析有什麼好處

①數據驅動的產品研發

如今，消費者比以往擁有了更多選擇和控制權，選擇過多從而導致更高的期待。作為店鋪，需要更快速地提升競爭力來跟上加速增長的期待值，因此通過數據掌握消費者喜好和厭惡的信息，並在產品開發過程中利用這些知識，是創造出消費者喜愛的產品的關鍵。

②優化產品組合

店鋪中所賣產品中每個產品組合中都有最好和最差的——這很正常。電商分析之所以不僅僅是數字呈現，是因為能夠利用這些數據來分析出哪些是最暢銷的產品，哪些是不暢銷的產品。我們可以更深入地挖掘，找出一些產品永遠賣不出去的原因，並利用分析洞察來優化產品組合。

③提升庫存管理

一家店鋪的可持續性取決於它的庫存管理有多好。知道產品在什麼位置，最合理的補貨時間是什麼時候，將為你省去許多麻煩。另外，電商數據分析還可以幫你預測和計劃未來的庫存，降低賣不出去貨而導致的損失。

2.幫助提升用戶體驗

①收集用戶行為數據

作為電商賣家，我們必須掌握消費者快速變化的偏好和期望，而最好的方法是收集用戶行為數據，了解他們的需求、期望和痛點。如果你想和他們保持同步，就必須採取消費者至上的心態。

②個性化的產品推薦

在電商領域，面對需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究顯示，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更有可能進行購買，90%的消費者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規則里，個性化遠遠不止是簡單地分類定製，而使用電商數據分析，能夠預測消費者個體的需求，並提出相關的產品建議。

③參與用戶體驗

如今，客戶體驗是新的“品牌通貨”。除了價格和質量，我們還需要提供吸引人的用戶體驗來保持客戶的興趣。而通過數據分析，我們可以看到客戶在網站上花費了多少時間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進哪些方面來創建獨特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗，以滿足客戶不斷變化的需求。

3.幫助提高產品銷量

①交叉銷售和向上銷售

很多電商賣家往往低估了給現有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據福布斯的報道，吸引新客戶的成本是留住現有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業務來自現有客戶，因此利用電商數據進行重定向戰略可能有更大的利潤空間。

②最大化廣告開支回報率

使用電商數據分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什麼來最大化廣告支出。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注於針對正確目標受眾的廣告。

㈣ 大數據分析成績好處

大數據分析成績的好處是可以大大提高效率。在短時間內得出想要的結果。同時大數據分析成績更加精確和准確，犯錯的幾率更小。也即是說大數據分析成績得出的結果會更加真實。

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

大數據分析的六個基本方面

可視化分析

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

數據挖掘演算法

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

預測性分析能力

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

語義引擎

我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。

以上內容參考：網路-大數據分析

㈤ 數據分析有哪些優勢

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

2、降成本

例如通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。

3、提效率

每個企業都會出具相關報表，利用數據分析工具，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、IT人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。

通過數據分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。

4、控風險

預算是否超支?債務是否逾期?是否缺貨了、斷貨了?客戶的回款率怎麼樣?設備的運行是否正常?哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡?...其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常范圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。

㈥ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。