为什么要数据分析

⑴ 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

(1)为什么要数据分析扩展阅读：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

⑵ 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。

⑶ 为什么要学习数据分析

大数据”一词的火热程度已经毋庸置疑，在互联网高速发达的今天，基本上各行各业都会运用到大数据。无论是大数据的从业者还是普通的群众都有一个共同的感触：大数据很有用！为什么越来越多的人想学习大数据分析，进入到大数据行业，千锋武汉小编用13个案例告诉你！
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及网络等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
从上面13个应用实例中，不难发现大数据分析早已和我们的生活息息相关，大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才做后盾。

⑷ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

(4)为什么要数据分析扩展阅读

数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

⑸ 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。

关于为何要进行数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对您有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑹ 详解为什么需要做数据分析

有人说，老板要看数据;也有人说，VC投资需要;也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧?)
事实上，数据分析的原因大概如下几点：
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：你这个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。

⑺ 数据分析为什么那么重要

很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么重要呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
我们现在处在大数据时代，所以人们已经习惯运用数据，现在差不多已经做到通过数据看事实。数据存在各行各业，当我们进入市场领域时，很多方面主要靠的就是数字。数据或者数据分析就是营销策略的主要因素之一，即使在有保障 的数据驱动下也有可能失败，但是没有数据的驱动下，是注定要失败的。通过把事物数据化，就可以把数据分析放在受众、竞争对手分析、市场战略和业务需求中进行分析，交叉引用，对该行业感兴趣的用户数量，归类用户的列表，分析工作模式和行为，数据越精通，对受众的了解就越多，然后大家就会发现在朝着正确的方向前行，从而简化效率、提升效果并创建只有数据分析才能创建的洞察力。
当然仅仅数据积累是不够的，就国内而言，大部分公司是不可能拥有可靠的信息数据，可能掌握的只是最基本的问题以及一些可看见性的基础数据表，所以现在出现了很多卖数据的企业，而这些数据需要付出一些对等或者较高代价才能得到，从而可以看出现在大数据市场的前景化，因为这关系到指令的对错、企业的未来，行业的前景。成功利用大数据，诀窍并不在于获取大量数据，而是知道怎么运用数据，分析数据从而得到数据中看不见的部分，它是能够决定连接客户、关乎企业发展、关系整个市场变动的方向。如果善于利用数据，就能够轻松的发现其实整合市场在眼前，数据分析师对于企业来说是比较重要的，可能在市场前景萎靡前已经所有察觉；可能在产品营销过程中找出问题所在。
大家看完了这篇文章以后想必大家已经知道了数据分析为什么重要了吧？一般来说，数据分析工作对于一个企业的发展是有很大的作用的，通过数据分析我们可以使得公司朝着又快又好的方向发展，让公司的发展步伐走得更加坚实有力。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

⑻ 数据分析的意义

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。

⑼ 为什么要做数据分析

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。

⑽ 为什么要做数据分析师

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。