Ⅰ 数据分析有什么价值
你是否有过和我一样的疑惑,数据分析被炒得这么火热,它究竟有什么用?
或者,换一个问法,数据分析能够给大家带来什么价值?
如果数据只是被记录下来,而没有被分析,那么它是没有任何价值的。
只有当数据转化为为信息和知识,才产生了价值。
如果用四个字高度概括一下数据分析的价值,那就是:
降本增效
下面用啰嗦一点的语言来解释一下。
数据分析的价值主要体现在:
1、降本——优化流程,降低运营成本
以物流为例,企业通过地理位置的数据分析帮助快递员确定最佳派送路线,以节省时间,从而降低企业的运营成本。
2、增效——高效决策,驱动业务增长
以APP为例,企业通过APP为目标用户群体提供产品和服务,用户在使用产品和服务的过程中产生的一系列搜索、点击、浏览、下单等动作、轨迹,都可以被记录下来成为数据资源,通过分析这些数据,挖掘用户需求,从而创造出更多符合用户需求的产品和服务,重新投入用户的实用,从而形成一个业务闭环。
在这个过程中,通过数据分析,帮助企业准确预测出哪些用户需求还未被满足,从而快速地确定产品和服务的优化改进方向,创造出有效地商业价值,驱动业务的增长。
那么,数据分析对于我们个人来说有没有用处呢?
当然很有用处。
其实我们对于生活、家庭的经营和企业经营异曲同工,通过数据分析可以帮助我们 总结规律,预测未来 ,降低我们的试错成本,找准自己更好的未来。
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Ⅱ 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。
Ⅲ 简述数据分析的重要性
弗洛伦斯.南丁格尔说“为了理解上帝的思想,我们必须学习统计学,因为统计学测量的是上帝旨意。”
由此,可以看出数据分析与统计的意义,我们通过几个问题来了解数据分析:
1. 数据分析是什么
数据分析是指利用合适的工具在统计学的理论支撑下,对数据进行一定程度的预处理,然后综合具体业务分析数据,帮助相关业务部门监控、定位、分析、解决问题,从而帮助企业高效决策,助力经营,促进发展。
2. 为什么要做数据分析
数据分析可以对隐藏在大量数据背后的信息进行提炼,总结出数据内在规律。主要有三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验,没有用数据说话,这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话,重视定量分析,也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题。越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。
数据分析的重要性主要体现在哪些方面呢?
(一) 数据分析工作是完整地、正确地反映客观情况
为了完整地、正确地反映客观情况的全貌,就必须在实事求是的原则的指导下,经过对大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作和分析研究,才能做出科学的判断,并编写成数据分析报告。这比一般的报表数据更集中、更系统、更全面地反映客观实际,也便于人们的阅读、理解和利用。
(二) 数据分析工作是发挥监督的重要手段
数据分析部门掌握有大量丰富的统计数据及资料,比较全面、准确地掌握和了解社会及该公司经济运行的状态和发展变化情况,对数据的口径范围和来龙去脉熟悉,因而能较好地承担监督检查和企业运营相关部门的方针政策的贯彻执行情况、发展规划和生产经营计划的完成情况、以及生产经营责任制和各项重要经济指标的完成情况等任务。
(三) 数据分析工作是实现管理科学化和统计参与决策的有效手段
数据分析部门利用数据资料丰富的优势,开展分析研究,透过事物的表面现象深入到事物的内在本质,由感性认识阶段上升到理性认识阶段,实现认识运动的质的飞跃,从而提示事物的现状及其内在联系和发展规律,不仅有利于领导和有关部门客观全面地认识该公司经济活动的历史、现状及其发展趋势,促进管理水平的提高,而且有利于制定正确的决策和计划,以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
(四) 数据分析工作有利于数据资料的深度开发利用
进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失,提高数据质量,为企业解决问题。
(五) 数据分析工作有利于提高数据分析人员的素质
进行数据处理的过程是一个复杂的过程,这个环节当中,从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误,因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别,特别是数据处理的阶段,可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程,每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据,或者进行错误数据的判定,它要求数据分析人员不仅需要有数据分析基础知识,还要有一定的经济理论和政策水平;不仅需要了解数据分析的方法,还要了解数据分析的来龙去脉,了解有关的经济技术状况;不仅要有一定的文化水平和分析归纳能力,还要具有一定的写作能力和技巧。这不仅仅需要的是技术,也是对数据分析人员素质的考验。
只有清晰体系的正确认识数据分析,了解数据分析能为我们带来何价值,我们才能更好的利用数据分析这个工具,为运营工作提供重要支撑,发挥数据分析的最大价值。
Ⅳ 数据分析报告的作用是什么
数据分析报告的作用就是展示分析结果以及提供决策依据。
数据分析报告是数据分析的原理和方法,运用数据来反映,研究和分析某项事物的现状,问题,原因,本质和规律,并得出结论,提出解决方法的一种分析应用文体。
Ⅳ 数据分析常被应用于哪些领域有什么作用
【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中,各行各业都有它的身影,除了在工业和生活中有多应用,在我们的医疗行业也是不可或缺的存在,那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好,而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进,未来一二十年,中国有望实现数字化。并且,在未来,大到企业、小到个人,都将从数据分析中获益。”由此观之,未来十年中,数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标,数字化也将成为企业获益的关键因素。那么,数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面,我们就来一起了解下。
1、医疗行业
依托于大量临床数据的收集、实验和分析,在医疗保健方面,我们取得了实质性的进步,这使得普通人的寿命得以延长。
目前,我们已经能通过收集各个患者的数据,包括:姓名、性别、年龄、体重、病史,以及生活方式、习惯、喜好等等,加以分析,来为他们提供对患者最有益,最适合病人本身的个性化服务。
另外,现如今,大多数人都希望通过佩戴健身追踪器,如智能手环等,来帮助自己了解自己的饮食是否健康,体重是否需要加以控制,从而保证身体健康等。除此之外,这些设备所检测到的数据,还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。
2、物流领域
得益于各国数据系统的逐渐完备,当下,我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析,物流行业在各个方面都得到明显的改进。
比如,通过天气数据的预测分析,航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等,并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如:冬奥会),合理的预估航班座位需求数量、飞机数量,以及对应淡旺季的机票价格等。
又或者,像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司,他们可以通过数据库分析,来合理规划运行路线,合理缩短快递的交付时间,从而提高运营效率。
即使您是从另一个国家订购的商品,也可以通过数据库的数据信息,预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析,显然这是办不到的。
3、人脸识别领域
说到人脸识别技术,想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前,面部识别算法就产生了,但由于算法不够精确,经常出现把动物、照片等,误认为是人脸的问题。
如今,随着越来越多的人脸数据为之助力,人脸识别技术得以进一步完善。例如,现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能,甚至可以识别双胞胎。
更值得一提的是,随着人脸识别技术的进一步精确,未来,人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。
4、无人驾驶领域
基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析,曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车,最终成功被我们的科学家变成了现实。
要知道,对于一辆无人驾驶汽车来说,它每秒可产生的数据接近1GB,这相当于一年的PB数据,也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量,这是因为,除了实时收集和处理数据的传感器(雷达,摄像机,GPS,超声传感器等)外,它还需要使用普通汽车的数据。例如,使用最新的导航数据,规划出行路线图,然后通过机器学习,帮助汽车收集处理行程中,可能遇到的紧急状况等问题。
以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说,大数据的价值不可估量,未来发展前景也是非常可观的,因此有兴趣的小伙伴,尽早着手学习哦!
文章来源:https://wenda.hqwx.com/article-42047.html
Ⅵ 进行数据分析有哪些效用
1、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候,不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳,还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系,是变量与变量之间的关系,还是变量与定量之间的关系,这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析,可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来,比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间,从而提高工作的效率。
2、可以使分析工作进行得更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的,从表面上也看不出数据之间到底有何联系,人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据,因为这种种困难将会大大阻碍工作进程,同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化,更利于工作人员记住,更益于工作人员进行分类,这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
3、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时,单用眼睛看,用脑袋记就会很容易出现混乱,计算的结果也会容易出错,有可能还会造成大量错误,有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰,可以有效地确保分析结果的准确无误。
Ⅶ 数据分析有什么好处
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案,能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用,即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等,刻画用户画像,将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略,以最佳的方式触及更多的客户,以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析,为广告投放提供决策依据。
Ⅷ 数据分析有什么作用
数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展,优秀的数据分析师指导业务发展。
数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中,发挥的作用不一样:
在企业发展初期,基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少,不用过多分析就能发现问题;另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确,用户量是关键,无论用什么方法先把用户搞来,然后才有数据分析。
在企业发展中期,即业务上升阶段,这个时候需要大量的数据分析师,尤其是没有数据产品建设的企业。这时,数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的:定指标、做报表、可视化、分析和预测。
对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。
企业发展壮大以后,数据分析团队搭建好了,基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。