데이터 분석이란 무엇입니까? 얕은 수준에서 말하자면, 데이터를 통해 실제 상황을 반영할 수 있는 법칙을 찾는 것이다.
전문적으로, 데이터 분석은 적절한 통계 분석 방법으로, 대량의 수집된 데이터를 분석하고, 이를 요약, 이해, 소화하여 데이터의 기능을 극대화하고, 데이터의 역할을 발휘한다.
그렇다면 우리의 데이터 분석의 목적은 무엇입니까?
실제로 데이터 분석은 유용한 정보를 추출하고 결론을 형성하기 위해 데이터에 대한 상세한 연구 및 요약입니다.
데이터 분석은 설명 데이터 분석, 탐색 데이터 분석 및 검증 데이터 분석으로 나눌 수 있습니다.
데이터 분석은 우리 업무에서 어떤 역할을 합니까?
1. 현황 분석: 기업 운영에 대한 분석으로, 주로 각 지표의 모니터링과 일간지, 주간, 월보를 포함한다.
2. 원인 분석: 수요 분석, 운영 중 발생하는 문제에 초점을 맞추고 문제를 해결하기 위해 문제를 일으키는 요소를 파악합니다.
3. 예측 분석: 미래 경영에 대한 분석 보고를 하고, 회사의 미래 발전 추세에 대한 효과적인 예측을 하고, 회사의 발전 목표와 전략 수립에 대한 강력한 지원을 한다.
가장 중요한 점:
우리는 어떻게 데이터 분석을 할 수 있습니까? 다른 말로 하자면, 우리는 어떻게 데이터 분석을 할 수 있을까요? 프로세스는 무엇입니까?
그런 다음 데이터 분석의 여섯 부분을 살펴 보겠습니다.
1, 명확한 분석 목적 및 아이디어:
이것은 매우 중요 해야 합니다. 데이터 분석을 통해 무엇을 얻고 싶은지, 데이터 분석을 통해 다른 사람에게 무엇을 말하고 싶은지, 이것이 당신이 데이터 분석을 하는 가장 중요한 문제이다. (존 F. 케네디, 데이터명언) 분석은 목적 없이 해서는 안 된다. 너는 반드시 생각을 정리하고, 목적이 있고 계획적으로 데이터 분석을 해야 한다. 좋은 각도, 지표 및 분석 논리를 찾는 것이 특히 중요하다.
2, 데이터 수집, 여기에 너무 많은 설명이 없습니다, 일반적으로, 데이터 소스는 더 신뢰할 수 있고 효과적입니다. 우리가해야 할 일은 우리가 필요로하는 데이터를 얻는 것입니다.
3. 데이터 처리:
주로 데이터 청소, 데이터 변환, 데이터 추출, 데이터 계산 등의 방법이 포함됩니다. 데이터 분석의 전제는 데이터 품질을 보장하는 것입니다. 데이터 품질을 보장할 수 없는 경우 분석 결과를 효과적으로 활용할 수 없으며 의사 결정자에 대한 오도 행위까지 초래할 수 있습니다.
4. 데이터 분석:
먼저 데이터 처리와 데이터 분석의 차이점을 명확히 해야 합니다. 데이터 처리는 데이터 분석의 기초일 뿐, 데이터 처리는 데이터의 형식이 정확하고 데이터의 일관성과 유효성을 보장하기 위한 것입니다.
5. 데이터 표시:
데이터 표시는 데이터 분석 결과를 시각화 아이콘으로 표시하여 자신의 분석 관점을 간단하고 이해하기 쉬운 방식으로 표현하는 것입니다.
6. 보고서 작성:
데이터 분석 보고서는 실제로 전체 데이터 분석 프로세스의 요약과 프레젠테이션입니다. 보고서를 통해 데이터 분석의 원인, 프로세스, 결과 및 권장 사항을 의사 결정권자가 참조할 수 있도록 완벽하게 제공합니다.