为什么要基于数据做规划

Ⅰ 数据规划的必要性

要建造一所歌剧院大厅，如果不搞总体规划，那将是不可能的。一旦作出了总体规划，一些设计小组就可以分别进行各个部门的设计了。一项完整的信息工程，其复杂性并不亚于歌剧院大厅的建造。但是，在大多数企业里，总是不经过充分详细地搞好总体规划，考虑好各部门如何协调工作，就着手进行。不难想象，歌剧院大厅的总设计师不必专门地为各个部门，如舞台机构、音响设备或其它子系统进行详细设计，这些应该由不同的设计组去独立完成。信息系统的建设亦然。
特别是随着计算机设备的不断跌价，个人计算机越来越多地应用于管理的各个部门，要发挥这些设备的功能，必须把它们有机地联系起来，既能满足每个管理人员的信息需要，又能给决策层领导提供及时的信息。这时，人们才吃惊地发现，分散的开发所带来的严重后果：修改原先的软件，重新组织数据，连成一个统一的大系统，所耗费的人力和资金比重新建立还要多；甚至，采取维护和修改的办法是根本行不通的。系统维护问题就象病魔一样缠住了数据处理的发展，这就是人们所说的“数据处理危机”。总体数据规划的诞生，就象其它理论的出现一样，有着自己的特殊原因和动力，它是数据处理危机的必然结果。

Ⅱ 为什么要数据分析,对论文有什么意义

目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。

资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。

资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。

若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。

(2)为什么要基于数据做规划扩展阅读：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

Ⅲ 为什么企业需要数据来做出更好的决策

在生活的几乎每一个领域，我们正越来越多地产生越来越多的数据，而企业发现的最有价值的用途之一是帮助他们做出更好的决策。

这种情况一直在发生，而且可能是一个人工过程——例如，花时间审查求职者的“领英”资料，以帮助做出更好的招聘决定。或者确定我们产品受欢迎的市场，以锁定销售资源。然而，最令人兴奋的数据应用是自动化的，用于解决企业所面临的大问题。例如，当UPS开始使用位置数据和交通信息，结合人工智能其送货卡车网络制定路线时，大量节省了燃料和工资成本，并极大地减少了其能源足迹。同样，包括亚马逊和沃尔玛在内的零售商利用客户的购买 历史 来预测客户想要购买的产品，而且准确度越来越高。“网飞”纯粹从用户使用其服务的方式来了解他们，了解他们喜欢什么内容，什么会让他们关闭，以便让他们对其服务着迷。这些都是自动发生的，不需要任何人类员工动一根手指头。

更加明智的决策意味着做出最有可能帮助公司实现其目标的决策。传统上，决策背后的驱动力是企业领导人的经验和直觉。而不幸的是，这也是90%的小企业和初创企业失败这一令人不安的统计数字背后的主要原因之一。当然，经验和直觉是有价值的，但研究证实，基于数据（而不是直觉或经验）做出决定的企业，其盈利的可能性要大19倍。

这有很多原因，其中一个最大的原因是世界在变化，客户的期望和行为也在变化。而我们自己的个人信仰和想法，则往往不会改变。也就是说，一旦我们找到了有效的东西，我们就不会期望它停止工作。我们不能总是相信我们会有足够的思想和远见来预测每一个可能出现的破坏性事件或竞争者，并将我们的世界颠覆。想想Blockbuster Video拒绝了收购“网飞”的机会，甚至雅虎也拒绝了以100万美元收购谷歌PageRank算法的机会。

在这两个案例中，以及每天都在发生的更多案例中，做出了错误的决定，因为企业领导人（具有良好业绩记录的成功人士，他们将自己的公司带到了新的成功高度）根据自己的直觉和经验做出了决定。

数据驱动的组织

今天，大多数公司都声称在某种程度上是数据驱动的——这是一个非常时髦的说法。但我相信很多人在他们的职业生涯中都有过这样的经历：在一家公司工作时，它说自己是数据驱动的，但只有当数据恰好与领导层的信念或直觉一致时，它才是真正的数据驱动！我相信这一点。

成为真正的数据驱动意味着在做决策时将数据作为唯一的真理点。这意味着所有的决策，从有关战略和目标的高层决策，到涉及个别客户或员工的问题。

有四个关键领域，数据可以帮助做出更好的决定。它们是：

与客户、市场和竞争对手有关的决策——这涉及到尽可能多地了解你的客户是谁，以及他们可以有哪些选择。这就是像亚马逊、沃尔玛和乐购这样的公司如何了解如何向特定的人宣传特定的产品，应该如何定价以使企业具有竞争力，以及随着世界的变化和人们在生活中的不同阶段，习惯会如何变化。在这里，数据意味着我们可以更有效地满足客户的期望，并领先于竞争对手。

与财务有关的决策——这是一个企业着眼于销售趋势、现金流循环、收入预测和股价走势，以便围绕预算编制和成本节约措施做出决策。在这里，以数据为导向意味着更准确、更有效地平衡账目和推动增长。

与内部运营有关的决策——这是UPS等公司通过自动规划其送货路线来提高效率的地方，制造商通过使用人工智能优化机器和流程的运行来降低成本（并增加利润），实现预测性维护等范式--提前知道何时会发生故障和需要维修，以尽量减少停机时间，并计划分配更换和备件。在这里，以数据为导向意味着减少浪费和降低运营成本。

与你的员工有关的决定——确保你有合适的员工来完成你需要他们做的工作，确保他们在所有需要的方面得到支持，并为他们的时间提供足够的补偿，使他们不会受到诱惑离开你去找竞争对手，带走他们所有的技能和专业知识。谷歌就是一个很好的例子，它开始从他们的数据中了解其经理人的不同素质如何影响他们团队的表现。通过使用数据，他们能够确定管理人员的八个核心素质，包括 "是一个好教练"和 "对团队有明确的愿景"，这些素质与成功的团队相关联。这有助于他们对谁应该被提拔到管理岗位做出更好的决定。

Ⅳ 为何要进行数据分析如何提高数据分析的效率

【导读】数据剖析是指用恰当的统计剖析方法对收集来的很多数据进行剖析，提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和归纳总结的过程。在实际应用中，数据剖析可协助人们作出判别，以便采取恰当行动。面临海量数据时，进步数据剖析的功率成为困扰剖析师的难题。那么，为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率呢?

为何要进行数据分析?

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，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。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?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，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够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能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。

如何提高数据分析的效率?

一、明晰剖析的意图

数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。

二、剖析思路系统化，逻辑话

在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析办法

熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。

四、选择适宜的剖析东西

一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。

五、用图表说话

简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。

六、多种可视化展现

跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。

七、会集精神有规则的歇息

关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅳ 为什么要做数据分析师：职业规划很重要

数据分析”作为近几年最火热的词汇，越来越受到大家的关注，而且这一行业就业面很广，薪资相对来说很高，就吸引了大多毕业生青睐。任何行业随着深入发展，都分为3个阶段：初级，中级，高级。

初级要求熟练使用Excel即可；

中级需要的核心技能：

高级需要掌握统计概率，精通SQL，编程语言Python或者是R。

数据分析岗位方向及工作内容可以简单分为业务和技术2大方向：

业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等。

技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等。

业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。

学习数据分析师职业规划前景的问题可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

Ⅵ 为什么要“规划‘数据工厂’建设，提炼数据为汽车赋能”

因为规划数据工厂可以让生产厂家更加一了解汽车的性能，分析汽车的各项指标，从而优化设计。