随着数字化进程的发展，越来越多的企业依赖于数据，数据分析的地位也越来越重要。通过数据分析，可以提取到有用的信息并进行相对应的动作。
首先，数据分析方法侧重于获取原始数据，挖掘与企业主要目标相关的信息，并深入研究这些信息，将指标、事实和数字转化为有利于促成企业发展的数据进而进行分析。
数据分析方法多种多样，主要基于两个核心领域：定量数据分析方法和定性数据分析方法。
在定量研究和定性研究中，更好地理解不同的数据分析技术和方法，将为信息分析工作提供一个更明确的方向。因此，花时间让这些特定的知识融入其中是十分有价值的。
现在已经回答了这个问题，“什么是数据分析？”考虑到不同类型的数据分析方法，将教给大家通过八步，快速完成数据分析。
数据分析的步骤
01
探讨需求
Explore the needs
在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。
一步错步步错，只有夯实了基础，才能实现数据分析的目的。
02
确定问题
Identify the problem
一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。
03
收集数据
Data collection
在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。
04
设置KPI
Set KPI
设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。
05
忽略无用数据
Ignore useless data
减少信息量是数据分析的最关键步骤之一，因为它使你可以集中精力进行分析，并从剩余的“精益”信息中榨取每一滴价值。
任何与业务目标不符或与KPI管理策略不符的统计、事实、数据或指标都应从等式中删除。
06
统计分析
Statistical Analysis
这种分析方法侧重于包括聚类，同类，回归，因子和神经网络在内的各个方面，最终将为数据分析方法提供一个更合理的方向。
以下是这些重要的统计分析术语的简要词汇表：
聚类：将一组元素进行分组的操作，以使所述元素彼此之间（在特定意义上）比其他组中的元素更相似（因此称为“簇”）。
同类群组：行为分析的子集，它从给定的数据集（例如Web应用程序或CMS）中获取见解，而不是将所有内容视为一个更广泛的单元，而是将每个元素分为相关的组。
回归：一组确定的统计过程，以估计特定变量之间的关系为中心，以加深对特定趋势或模式的了解。
因子：一种统计实践，用于描述观察到的相关变量之间的变异性，即可能被称为“因子”的未观察变量的数量可能更少。此处的目的是发现独立的潜在变量。
神经网络：神经网络是机器学习的一种形式，它过于全面，无法概括，但是这种解释将帮助画出相当全面的图画。
07
整合技术
Integrated technology
分析数据的方法有很多，但是在业务环境中分析成功的最重要方面之一就是集成正确的决策支持软件和技术。
强大的分析平台不仅可以从最有价值的资源中提取关键数据，而且还可以与动态KPI配合使用，从而提供可行的见解，而且还可以从一个中央实时仪表板中以可视化、交互式的格式显示信息。
通过以统计方法数据分析和核心数据分析方法集成合适的分析技术，将避免分散见解，节省时间和精力，同时让企业在最有价值的见解中获得最大价值。
08
可视化你的数据
Visualize your data
可以说，使数据分析概念在整个组织中得以呈现的最佳方法是通过数据可视化。
在线数据可视化是一个功能强大的工具，它可以让数据趋势与变化直观的呈现在眼前，从而使整个企业中的用户都可以提取有助于业务发展的数字信息，同时它还涵盖了所有不同的数据分析方法。
到2020年，地球上每个人每秒将产生大约7兆字节的新信息。数据可访问性提高10％，将为您的平均财富1000强公司带来超过6,500万美元的额外净收入。
世界上90％的大数据是在过去三年中创建的，埃森哲公司的数据显示，有79％的著名企业高管认为，不接受大数据的公司将失去竞争优势，并可能面临破产。
此外，83％的业务主管已实施大数据项目以获取竞争优势。
数据分析概念可能有多种形式，但是从根本上讲，任何可靠的数据分析方法都将使业务比以往任何时候都更加精简、凝聚、具有洞察力和走向成功。
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