Phân tích dữ liệu đổi khác dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu hữu ích. Quá trình này bao gồm đa dạng những công cụ, công nghệ và các bước được áp dụng để tìm kiếm kiếm xu hướng và giải quyết và xử lý vấn đề bởi dữ liệu. Phân tích dữ liệu rất có thể định hình các quy trình tởm doanh, nâng cấp khả năng ra ra quyết định và ảnh hưởng tăng trưởng doanh nghiệp.
Bạn đang xem: Quy trình phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu giúp những công ty nhìn thấy rõ hơn cùng hiểu sâu rộng về các quá trình và thương mại & dịch vụ của họ. Nhờ vào đó, họ hoàn toàn có thể thu được thông tin chuyên sâu chi tiết về tận hưởng và vụ việc của khách hàng hàng. Bằng phương pháp chuyển đổi mô hình không chỉ giới hạn ở dữ liệu để kết nối thông tin chuyên sâu với hành động, các công ty hoàn toàn có thể tạo ra hầu như trải nghiệm người tiêu dùng được cá nhân hóa, kiến thiết các sản phẩm kỹ thuật số có liên quan, tối ưu hóa vận động và tăng năng suất của nhân viên.
Dữ liệu bự mô tả các tập tài liệu lớn đa dạng và phong phú — bao gồm cấu trúc, phi kết cấu và bán cấu tạo — thường xuyên được tạo thành ở vận tốc cao và với khối lượng lớn. Dữ liệu lớn thường xuyên được giám sát và đo lường bằng terabyte hoặc petabyte. Một petabyte tương tự với một triệu gigabyte. Nói phương pháp khác, giả sử một bộ phim truyện HD chứa khoảng 4 gigabyte dữ liệu. Một petabyte tương đương với 250.000 bộ phim. Tập dữ liệu lớn có thể chứa từ bỏ khoảng hàng nghìn tới hàng nghìn đến hàng triệu petabyte.
Phân tích tài liệu lớn là quá trình tìm các mẫu, xu thế và côn trùng quan hệ trong những tập dữ liệu khổng lồ. Phần nhiều phân tích phức hợp này yên cầu các dụng cụ và technology cụ thể, năng lực điện toán cùng kho tàng trữ dữ liệu cung ứng theo quy mô.
Phân tích tài liệu lớn vận động như vắt nào?
Phân tích dữ liệu lớn tuân thủ theo đúng năm bước để phân tích ngẫu nhiên tập dữ liệu lớn nào:
tích lũy dữ liệu tàng trữ dữ liệu Xử lý tài liệu Làm sạch tài liệu Phân tích tài liệuThu thập dữ liệu
Bước này bao hàm việc xác minh nguồn tài liệu và thu thập dữ liệu từ hầu hết nguồn này. Việc tích lũy dữ liệu tuân theo quy trình ETL hoặc ELT.
ETL – Trích xuất, gửi đổi, cài đặtTrong ETL, trước tiên, tài liệu đã sinh sản được thay đổi thành định hình tiêu chuẩn và tiếp đến được mua vào kho lưu trữ.
ELT – Trích xuất, tải, thay đổiTrong ELT, trước tiên, dữ liệu được cài vào kho tàng trữ và tiếp đến được biến đổi thành format yêu cầu.
Lưu trữ dữ liệu
Dựa trên sự tinh vi của dữ liệu, dữ liệu hoàn toàn có thể được dịch rời tới kho tàng trữ như kho tài liệu hoặc hồ dữ liệu đám mây. Các công cụ nghiệp vụ thông minh có thể truy cập kho tàng trữ đó khi cần.
so sánh giữa hồ tài liệu và kho dữ liệuKho dữ liệu là cơ sở tài liệu được tối ưu hóa nhằm phân tích tài liệu quan hệ cho từ khối hệ thống giao dịch và vận dụng kinh doanh. Kết cấu dữ liệu với lược đồ được xác minh trước để về tối ưu hóa việc tìm kiếm và báo cáo nhanh. Dữ liệu sẽ tiến hành dọn dẹp, làm nhiều chủng loại và thay đổi để vào vai trò “nguồn thông tin thực sự duy nhất” mà người dùng hoàn toàn có thể tin tưởng. Các ví dụ về dữ liệu bao hàm hồ sơ quý khách hàng và thông tin sản phẩm.
Hồ dữ liệu thì không giống vì có thể lưu trữ cả tài liệu có kết cấu và phi cấu tạo mà không buộc phải xử lý thêm. Cấu trúc của tài liệu hoặc lược thứ không được xác minh khi tích lũy dữ liệu; tức là, bạn có thể lưu trữ mọi dữ liệu mà ko cần bình an thiết kế, điều này quan trọng đặc biệt hữu ích khi chưa xác minh được mục tiêu sử dụng dữ liệu trong tương lai. Các ví dụ về dữ liệu bao hàm nội dung truyền thông media xã hội, dữ liệu thiết bị Io
T và tài liệu phi quan hệ tình dục từ những ứng dụng di động.
Các tổ chức thường đòi hỏi cả hồ tài liệu và kho dữ liệu để so sánh dữ liệu. AWS Lake Formation và Amazon Redshift có thể đáp ứng yêu cầu dữ liệu của bạn.
Xử lý dữ liệu
Khi đã tất cả sẵn dữ liệu, tài liệu phải được chuyển đổi và tổ chức để chiếm được kết quả đúng đắn từ các truy vấn phân tích. Hiện nay có những tùy chọn cách xử trí dữ liệu khác nhau để thực hiện bước này. Việc lựa chọn lựa cách tiếp cận phụ thuộc vào tài nguyên năng lượng điện toán với phân tích sẵn gồm để giải pháp xử lý dữ liệu.
Xử lý tập trungToàn bộ quá trình xử lý ra mắt trên một máy chủ trung tâm chuyên dụng lưu trữ tất cả dữ liệu.
cách xử trí phân tánDữ liệu được phân tán và lưu trữ trên các máy chủ khác nhau.
xử trí lô tài liệuCác phần tài liệu tích lũy theo thời gian và được xử lý theo lô.
xử trí theo thời hạn thựcDữ liệu được cách xử lý liên tục, vào đó, những tác vụ năng lượng điện toán ngừng trong vài giây.
Làm sạch sẽ dữ liệu
Quá trình có tác dụng sạch dữ liệu bao gồm việc xóa ngẫu nhiên lỗi làm sao như trùng lặp, không tuyệt nhất quán, dư vượt hoặc định hình sai. Cách này cũng rất được sử dụng nhằm lọc ngẫu nhiên dữ liệu nào không muốn muốn đối với quá trình phân tích.
Phân tích dữ liệu
Đây là bước chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin sâu sát hữu ích. Sau đó là bốn các loại phân tích dữ liệu:
1. Phân tích miêu tảCác nhà khoa học tài liệu phân tích tài liệu để thâu tóm những sự kiện sẽ hoặc đang xẩy ra trong môi trường thiên nhiên dữ liệu. Đặc trưng của cách thức này là việc trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ vật tròn, biểu vật dụng cột, trang bị thị đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh.
2. So sánh chẩn đoánPhân tích chẩn đoán là một quy trình phân tích sâu xa hoặc chi tiết dữ liệu để cố gắng được nguyên nhân khiến một sự khiếu nại xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là những kỹ thuật như truy hỏi sâu, tò mò dữ liệu, khai quật dữ liệu cùng đối chiếu. Vào từng chuyên môn này, nhiều vận động và thao tác biến đổi dữ liệu được áp dụng để phân tích dữ liệu thô.
3. Phân tích dự đoánPhân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để lấy ra những dự báo chính xác về xu hướng trong tương lai. Đặc trưng của phương thức này là những kỹ thuật tự động học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán. Vào từng kỹ thuật này, các máy vi tính được huấn luyện và đào tạo để kiến tạo ngược những kết nối nhân quả trong dữ liệu.
4. So sánh theo giải phápPhân tích theo chế độ đưa dữ liệu dự đoán lên một khoảng cao mới. Cách thức này không chỉ dự đoán sự kiện gì sẽ xẩy ra mà còn đề xuất một phản nghịch ứng về tối ưu cho hiệu quả đó. Nó hoàn toàn có thể phân tích ảnh hưởng tiềm ẩn của các lựa chọn không giống nhau và đề xuất hướng hành động giỏi nhất. Đặc trưng của cách thức này là phân tích vật dụng thị, tế bào phỏng, xử trí sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và chính sách đề xuất.
Phân tích dữ liệu (Data analysis) rất đặc biệt quan trọng đối với tất cả các cơ sở trong doanh nghiệp, bất kỳ bạn thao tác làm việc ở thành phần hay phương châm nào. Cho dù bạn là công ty doanh nghiệp cần làm rõ hơn về chuyển động kinh doanh của chính bản thân mình (hiểu khách hàng, đo lường công dụng kinh doanh, dự đoán xu hướng,..) để mang ra đưa ra quyết định sáng suốt, nhà tiếp thị sẽ phân tích lợi tức đầu tư của chiến dịch tiên tiến nhất hay người cai quản sản phẩm coi xét tài liệu sử dụng. Rất có thể nói, sở hữu kỹ năng xác định, tò mò các xu thế và biến động trong dữ liệu của người sử dụng là một kỹ năng quan trọng để ra quyết định.
Thật không may, các công ty thời nay phải vật dụng lộn với việc tổ chức triển khai và so với dữ liệu. Một cuộc khảo sát thế giới của Splunk ( tập đoàn lớn đa non sông tại Mỹ, được xem như là một một trong những công ty bậc nhất trong nghành nghề dịch vụ phân tích dữ liệu) cho thấy thêm 55% toàn bộ dữ liệu được những doanh nghiệp tích lũy là “dữ liệu tối” (Dark data problem): thông tin được thu thập nhưng không lúc nào được sử dụng. Đôi khi một doanh nghiệp thậm chí sẽ không còn biết rằng bọn họ đã thu thập thông tin. Hoặc, tài liệu nằm đó vì doanh nghiệp không biết cách phân tích và sử dụng nó.
Cuộc khảo sát tương tự cho biết 76% giám đốc quản lý tin rằng việc đào tạo và giảng dạy nhân viên hiện tại về kỹ thuật dữ liệu sẽ giúp giải quyết sự việc dữ liệu tối của bạn họ. Nếu nhân viên cấp dưới hiểu phương pháp phân tích những loại dữ liệu khác nhau, doanh nghiệp sẽ rất có thể sử dụng thông tin thu thập được tốt hơn.
Ở bài viết này, suviec.com tập hợp các kiến thức để giúp doanh nghiệp bạn nắm rõ các phương thức và khả năng phân tích tài liệu cơ phiên bản – từ làm cho sạch dữ liệu, chọn lao lý phân tích phù hợp cũng như phân tích những mẫu cùng xu hướng, trực quan hóa để hoàn toàn có thể đưa ra kết luận đúng mực và thông tin chi tiết hữu ích.
5 cách thức phân tích dữ liệu hiện nay
Các phương thức phân tích dữ liệu
Các phương thức phân tích dữ liệu
Descriptive analysis (Phân tích miêu tả)
Phương pháp phân tích mô tả là điểm bắt đầu cho bất kỳ quá trình đối chiếu nào, với nó nhằm mục đích trả lời thắc mắc “điều gì đã xảy ra?” bằng phương pháp sắp xếp, thao tác làm việc và diễn giải dữ liệu thô từ rất nhiều nguồn không giống nhau để đổi mới nó thành insights có mức giá trị cho doanh nghiệp của bạn.
Ví dụ thịnh hành nhất của phân tích bộc lộ là các loại report tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình sale của công ty, ví dụ: biến đổi giá qua từng năm, tăng trưởng doanh thu hàng tháng, số lượng người tiêu dùng hoặc tổng lợi nhuận trên mỗi người đăng ký. Các thước đo này đều diễn tả những gì đã xẩy ra trong một công ty trong một khoảng thời gian nhất định.
Mặc dù phiên bản thân phân tích diễn tả sẽ không cho phép bạn dự đoán công dụng trong tương lai hoặc cho chính mình biết câu trả lời cho những thắc mắc như nguyên nhân điều nào đó đã xảy ra, nhưng nó để giúp doanh nghiệp tìm ra nguyên nhân của vấn đề để đưa ra hướng giải quyết đúng chuẩn hơn. ở kề bên đó, trong nghành nghề dịch vụ phân tích dữ liệu khác, phân tích biểu lộ cũng giúp dữ liệu của người tiêu dùng được bố trí và sẵn sàng tiến hành phân tích thêm.
Exploratory analysis (Phân tích thăm khám phá)
Sau khi tài liệu được điều tra, phân tích đi khám phá được cho phép bạn tìm kiếm ra các kết nối và đưa ra các giả thuyết và chiến thuật cho những vấn đề cụ thể. Một nghành ứng dụng nổi bật cho phân tích mày mò là khai thác dữ liệu.
Một số trọng trách được thực hiện với so với dữ liệu mày mò là kiếm tìm lỗi, phát hiện dữ liệu, lập bạn dạng đồ cấu tạo dữ liệu, liệt kê các điểm bất thường và thiết lập cấu hình các tham số. Vì đó, so với dữ liệu tò mò là một bước đặc trưng để đảm bảo an toàn bạn có tập dữ liệu hoàn hảo vì nó sinh sản tiền đề cho các phân tích cải thiện hơn, tự động học và mô hình dữ liệu.
Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán)
Một một trong những loại hình so với dữ liệu trẻ trung và tràn trề sức khỏe nhất. So sánh chẩn đoán là phương thức nhằm nhằm hỏi tài liệu của mình: nguyên nhân điều này lại xảy ra? Phân tích chuẩn chỉnh đoán tò mò sâu vào dữ liệu của doanh nghiệp để tìm kiếm thông tin chi tiết có giá trị.
Phân tích mô tả, bước đầu tiên trong phân tích tài liệu của đa số các công ty, là một quy trình đơn giản hơn khắc ghi các dữ khiếu nại về đông đảo gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán sẽ tiến thêm một cách nữa để tò mò ra nguyên nhân đằng sau 1 kết quả hoặc kết luận.
Phân tích chẩn đoán thường được thực hiện bằng phương pháp sử dụng các kỹ thuật như Exploratory analysis (khám phá dữ liệu), drill-down (xem bỏ ra tiết), data mining (khai thác dữ liệu), và correlations (các mọt tương quan).
Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)
Phương pháp dự đoán cho phép bạn chú ý vào dữ liệu để trả lời câu hỏi: điều gì đang xảy ra? Để làm được điều này, cách thức dự đoán sử dụng hiệu quả của so với mô tả, khám phá và chẩn đoán sẽ đề cập trước đó, lân cận học đồ vật (ML) cùng trí tuệ nhân tạo (AI). Như vậy, bạn có thể phát hiện ra các xu thế trong tương lai, những vấn đề tiềm tàng trong dữ liệu của bạn.
Trong nghành nghề kinh doanh, bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng phân tích dự kiến để sút rủi ro, tối ưu hóa chuyển động và tăng doanh thu.
Ví dụ ngành tài chính từ rất lâu đã chấp nhận phân tích dự đoán để phát hiện nay và giảm gian lận, đo lường và thống kê rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội bán kèm / buôn bán thêm cùng giữ chân quý khách hàng có giá trị. Ngân hàng Commonwealth thực hiện phân tích để dự đoán tài năng xảy ra chuyển động gian lận đối với ngẫu nhiên giao dịch nhất định nào trước khi được phép – trong tầm 40 mili giây kể từ khi bắt đầu giao dịch.
Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất)
Một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu kết quả nhất vào nghiên cứu. Phân tích khuyến cáo nhằm vấn đáp cho câu hỏi “Nó sẽ ra mắt như nuốm nào?” với “Nên làm cái gi tiếp theo?”. Phân tích khuyến cáo là một các bước phân tích dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị tức thì về phong thái tối ưu hóa các phương thức marketing để phù hợp với nhiều kết quả dự đoán.
Về phiên bản chất, phân tích khuyến cáo lấy “những gì chúng ta biết” (dữ liệu), đọc một cách trọn vẹn dữ liệu đó để tham gia đoán đầy đủ gì có thể xảy ra và khuyến cáo các phương án tốt nhất có thể dựa trên các kết quả phân tích tế bào phỏng.
Bằng phương pháp phân tích tài liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ không giống nhau, bao hàm đánh giá chỉ sản phẩm, bài báo, tin tức liên lạc trên mạng xã hội và câu trả lời khảo sát, các bạn sẽ có được những hiểu biết về đối tượng người sử dụng của mình, cũng giống như nhu cầu, sở thích và điểm khó khăn của họ.
Điều này sẽ có thể chấp nhận được bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và tin tức liên lạc đáp ứng nhu cầu của người sử dụng tiềm năng ở lever cá nhân, tăng lượng khách hàng của doanh nghiệp trong khi tăng cường giữ chân khách hàng hàng. Đây là giữa những công gắng và kỹ thuật đối chiếu dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu bốn vào.
Phân tích dữ liệu lớn vào doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu kinh doanh giành riêng cho nhà quản lí trị: phần nhiều mẹo và điều cốt lõi bạn cần biết
Đâu là các cách so với dữ liệu hiệu quả cho doanh nghiệp
Xác định phương châm của doanh nghiệp
Trước khi bắt đầu phân tích tài liệu của mình, doanh nghiệp các bạn cần đề ra một số phương châm rõ ràng. Ví như bạn không có ý tưởng cụ thể về đầy đủ gì nhiều người đang tìm kiếm, các bạn sẽ chỉ dành hàng giờ để xem chằm chằm vào bảng tính hoặc cuốn vào rất nhiều yêu ước hỗ trợ, chờ đón khoảnh tương khắc ‘’lóe lên’’ một ý tưởng phát minh hay ho mãi không xuất hiện.Mục tiêu của bạn sẽ khác nhau tùy nằm trong vào nhóm các bạn tham gia, dữ liệu bạn đang tích lũy và vai trò của doanh nghiệp trong doanh nghiệp:
Nhóm Tài bao gồm muốn xác minh các cơ hội tiết kiệm bỏ ra phí bằng cách phân tích dữ liệu giá cả của mình.Nhóm marketing đang tìm phương pháp cải thiện thay đổi dùng test miễn phí bằng phương pháp xem xét các thay đổi trong hoạt động của khách sản phẩm tiềm năng.Nhóm kỹ thuật bắt buộc hiểu bao gồm bao nhiêu người sử dụng bị tác động bởi sự cố kết thúc dịch vụ sát đây, vì vậy nhóm vẫn xem xét không ít dữ liệu áp dụng sản phẩm.Nhóm sản phẩm cần ưu tiên các tính năng mới và sửa lỗi trong suốt thời gian sản phẩm, bởi vì đó, nhóm đã phân tích phiếu hỗ trợ gần đây của doanh nghiệp để đọc điều gì là quan trọng đặc biệt nhất so với khách hàng.Còn mục tiêu của công ty doanh nghiệp với dữ liệu mà họ cần thân thương sẽ phụ thuộc vào ngành nghề cùng mục tiêu ví dụ của doanh nghiệp. Dưới đó là một số kim chỉ nam phổ vươn lên là và dữ liệu tương xứng mà chủ doanh nghiệp yêu cầu quan tâm:
Tăng lợi nhuận và doanh thu: những dữ liệu về doanh số bán hàng, lợi nhuận, quý khách hàng mới và khách hàng trung thành để phân tích xu hướng và xác minh các chiến lược kinh doanh hiệu quả.Nâng cao yên cầu khách hàng: dữ liệu về đánh giá khách hàng, tấn công giá, thói quen mua sắm và sự can dự trên các nền tảng trực tuyến có thể giúp công ty doanh nghiệp gọi sâu rộng về nhu cầu và mong ước của khách hàng, từ bỏ đó nâng cấp trải nghiệm quý khách và tăng quý khách hàng trung thành.Tối ưu hoá tiến trình và đưa ra phí: tài liệu về năng suất hoạt động, quá trình sản xuất cùng vận chuyển, túi tiền sản xuất và giá thành hoạt động hoàn toàn có thể giúp chủ doanh nghiệp phân tích với tìm ra cách tối ưu hoá quy trình sale và bớt thiểu bỏ ra phí.Dự đoán cùng dự báo: công ty doanh nghiệp luôn cân nhắc dữ liệu lịch sử và xu hướng để dự đoán và dự báo tình hình kinh doanh trong tương lai, từ bỏ đó xác minh các kế hoạch và kế hoạch dài hạn.Những phương châm này sẽ thông báo loại dữ liệu doanh nghiệp cần thu thập, luật pháp phân tích để áp dụng và thông tin chi tiết bạn nhận được từ tập tài liệu của mình.
Làm không bẩn dữ liệu của bạn và xóa đông đảo thứ bạn không cần
Khi triển khai phân tích dữ liệu hãy kiểm soát xem thông tin bạn sở hữu tất cả bị lẹo vá, không đúng chuẩn hoặc không đồng điệu hay ko để đảm bảo an toàn thông tin cụ thể bạn nhận ra từ phân tích của bản thân mình sẽ không biến thành thiếu sót hoặc không nên lệch. Bởi vậy, sau khi bạn đã tích lũy dữ liệu của mình, hãy dành ít thời gian để triển khai sạch tài liệu đó bằng cách đảm bảo dữ liệu đồng nhất và không bao gồm thông tin trùng lặp.Nếu các bạn chỉ vẫn xem một tập tài liệu nhỏ, bạn có thể thấy dễ dàng nhất để xóa dữ liệu của mình theo cách bằng tay thủ công trong bảng tính. Để bắt đầu, đó là một số điều đơn giản chúng ta cũng có thể làm nhằm dọn sạch dữ liệu của bản thân mình trước khi bước đầu phân tích dữ liệu:
Thêm mặt hàng tiêu đề để dễ hiểu thông tin chúng ta có trong bảng tính của mìnhXóa những hàng hoặc cột trùng lặp nếu khách hàng đã kết thúc với nhiều phiên bản sao của thuộc một bạn dạng ghi vào tập dữ liệu của mình
Nếu chúng ta đã xuất dữ liệu, hãy xóa các hàng hoặc cột mà bạn sẽ không sử dụng. Ví dụ: nhiều khí cụ thêm cột “ID” hoặc dấu thời gian (timestamps) vào quá trình xuất dữ liệu mà bạn sẽ không áp dụng trong đối chiếu của mình
Chuẩn hóa dữ liệu của công ty để các giá trị số như số, tháng ngày hoặc chi phí tệ các được diễn đạt theo cùng một cách
Nếu ai đang xử lý một tập dữ liệu mở rộng, thì việc xóa tài liệu đó theo cách thủ công bằng tay sẽ cực nhọc hơn (hoặc tối thiểu là tốn thời hạn hơn nhiều!). Nỗ lực vào đó, hãy để ý đến sử dụng các công vắt làm sạch dữ liệu như Open
Refine hoặc Talend để tăng tốc thừa trình. Các công cụ làm sạch dữ liệu chuyên được dùng sẽ hối hả dọn sạch tin tức lộn xộn, không đồng điệu để chuẩn bị sử dụng.Bạn cũng rất có thể triển khai chiến lược quản trị tài liệu từ dịch vụ thương mại phân tích cùng xử lý dữ liệu để đề ra các phía dẫn chi tiết về cách công ty của bạn làm chủ và sắp xếp dữ liệu, đôi khi cắt bớt lượng thời gian bạn đề xuất dành để làm sạch tài liệu trong tương lai. Một vài thực tiễn cực tốt về cai quản trị tài liệu bao gồm:
Nếu các bạn đã tự động hóa ngẫu nhiên quy trình thu thập dữ liệu nào của mình, hãy xem chừng mọi thông tin lỗi hoặc tài liệu không chủ yếu xác. Nếu bạn thấy ngẫu nhiên thông báo lỗi nào, hãy điều tra tùy chỉnh thiết lập của chúng ta để chẩn đoán vì sao gây ra các lỗi đó
Chỉnh sửa và update dữ liệu đã thu thập trước phía trên để dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn quality mới của bạn
Làm không bẩn và chuẩn hóa dữ liệu của công ty là một bước chuẩn chỉnh bị quan trọng để phân tích tài liệu của bạn. Nó giúp cho bạn ít có tác dụng đưa ra kết luận sai dựa trên dữ liệu không nhất quán và có không ít khả năng các bạn sẽ nhận được thông tin cụ thể hữu ích, rất có thể sử dụng được.
Xây dựng bộ điều khoản phân tích tài liệu của bạn
Nhiều công ty dựa vào Excel hoặc những công thay bảng tính không giống để tàng trữ và phân tích tài liệu của họ, nhưng có khá nhiều nền tảng khác nhau để giúp bạn phân tích dữ liệu của mình. Loại lao lý phân tích dữ liệu bạn thực hiện sẽ nhờ vào vào hai điều:
Loại tài liệu bạn đang phân tích. Dữ liệu định lượng thường xuyên ở dạng số, ưng ý để trình bày trong bảng tính và vẻ ngoài trực quan. Mặc dù nhiên, tài liệu định tính – ví dụ như câu vấn đáp cho bảng câu hỏi, bình luận khảo sát, vé cung cấp hoặc lời nhắn trên mạng xã hội – không tồn tại cấu trúc, khiến cho việc rút ra thông tin chi tiết có thể thực hiện chỉ trong một bảng tính trở đề xuất khó khăn. Bạn phải một cách để phân một số loại hoặc cấu tạo dữ liệu định tính của chính bản thân mình để có thể phân tích dữ liệu đó một bí quyết hiệu quả.Lượng tài liệu bạn sẽ phân tích. Nếu các bạn chỉ phân tích một tập dữ liệu nhỏ mỗi tuần hoặc mỗi tháng, chúng ta có thể phân tích thông tin theo biện pháp thủ công. Nhưng bạn càng cách xử trí nhiều tài liệu thì càng có rất nhiều khả năng bạn sẽ cần đầu tư chi tiêu vào những công cụ auto hóa quy trình thu thập và phân tích tài liệu cho bạn. Những gốc rễ này đã giảm tài năng xảy ra lỗi của con bạn và tăng tốc quy trình phân tích.Dưới đó là một số quy định được khuyến cáo có thể bổ sung hữu ích cho bộ hiện tượng phân tích tài liệu của bạn. Tất nhiên, các bạn không thể sử dụng tất cả chúng mỗi khi phân tích dữ liệu, do mỗi các loại là cực tốt cho một loại dữ liệu cụ thể.
Các bảng tính như Excel hoặc Google Trang tính là công cụ truyền thống cuội nguồn để khám nghiệm dữ liệu. Chúng khá tuyệt vời nhằm phân tích các lô dữ liệu vừa và bé dại mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật chuyên sâu để bắt đầuCác nguyên tắc Business Intelligence (BI) được thực hiện bởi những công ty cần thu thập và phân tích các tập tài liệu lớn nhằm phát hiện những xu hướng, mẫu mã và thông tin chi tiếtCác mức sử dụng phân tích dự đoán áp dụng dữ liệu lịch sử vẻ vang và thứ học của công ty bạn để tham gia đoán những biến đổi về công suất sẽ ảnh hưởng đến tác dụng trong tương lai như vậy nàoCác công cụ mô hình hóa dữ liệu biểu lộ cách thông tin chảy với được kết nối giữa các khối hệ thống kinh doanh không giống nhau. Các công ty sử dụng các công cầm cố lập quy mô dữ liệu nhằm xem phần tử nào nắm giữ dữ liệu nào và các bộ tài liệu đó tương tác như vậy nàoCác cách thức phân tích giành cho bộ phận được những nhóm vào các nghành nghề khác nhau của khách hàng sử dụng nhằm phân tích dữ liệu ví dụ theo sứ mệnh và nhiệm vụ của họ. Ví dụ: thành phần nhân sự bắt buộc theo dõi nhiều dữ liệu về con bạn như bảng lương, năng suất và dữ liệu tương tác, bởi đó, hình thức phân tích con bạn như ChartHop vẫn dễ áp dụng hơn bảng tínhCác lý lẽ trực quan hóa dữ liệu bộc lộ thông tin dưới dạng biểu đồ, vật thị và giao diện khác sẽ giúp phát hiện xu hướng trong tập dữ liệu của người sử dụng dễ dàng hơn
Chọn các công cụ để giúp bạn hối hả phân tích tập dữ liệu của bản thân mình và tích lũy thông tin cụ thể khó tìm.
Tìm kiếm những mẫu và xu hướng trong dữ liệu
Dữ liệu của khách hàng sạch đang và bạn được tùy chỉnh thiết lập với nhiều nguyên tắc khác nhau. Bây giờ, bạn cũng có thể bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu.Để bắt đầu, hãy search các xu thế trong tập tài liệu của bạn. Nếu phần nhiều dữ liệu của chúng ta là số, thì vấn đề vẽ những mẫu trên biểu vật và những hình hình ảnh trực quan khác tương đối dễ dàng. Nhưng nếu như khách hàng có dữ liệu phi kết cấu như thư điện tử hoặc vé hỗ trợ, chúng ta cũng có thể cần một biện pháp tiếp cận khác. Dưới đấy là một số phương thức phân tích tài liệu mà bạn cũng có thể thử ví như thông tin của người tiêu dùng không vừa căn vặn với bảng tính:
Phân tích văn bản sử dụng máy học để trích xuất tin tức từ tài liệu văn bạn dạng phi cấu trúc, chẳng hạn như email, lời nhắn mạng làng hội, đánh giá sản phẩm. Nó liên quan đến vấn đề phát hiện nay và lý giải các mẫu trong tài liệu phi cấu trúc này. Các pháp luật phân tích văn bản ví dụ: Thematic , Re:inferPhân tích cảm xúc sử dụng technology máy học và xử trí ngôn ngữ thoải mái và tự nhiên để vạc hiện cảm xúc tích cực hoặc xấu đi trong dữ liệu văn bạn dạng phi cấu trúc. Những công ty thường thực hiện phân tích cảm tình để review nhận thức về yêu quý hiệu trong số thông điệp truyền thông media xã hội, bình luận về sản phẩm và vé hỗ trợ. Ví dụ về những công gắng phân tích tình cảm: IBM Watson , MonkeyLearnPhân tích công ty đề thực hiện xử lý ngôn ngữ thoải mái và tự nhiên để gán những thẻ được khẳng định trước cho tài liệu văn bản tự do. Nó có ích cho việc tổ chức và kết cấu dữ liệu văn bản. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích chủ thể để phân loại phản hồi hỗ trợ nhằm khiến cho bạn hiểu nghành nghề dịch vụ nào của khách hàng hoặc sản phẩm của khách hàng đang gây ra nhiều sự việc nhất mang đến khách hàng. Các pháp luật phân tích chủ thể ví dụ: Datumbox , Monkey
LearnPhân tích theo nhóm liên quan đến câu hỏi kiểm tra dữ liệu trong các nhóm quý khách hàng tương tự trong các khung thời hạn cụ thể. Chúng ta có thể xem xét những biến đổi trong việc sử dụng thành phầm của những người sử dụng đã đk sản phẩm của công ty trong cùng một tháng. Ví dụ về những công gắng phân tích nhóm: Bảng tính, Looker
Khi chúng ta phát hiện nay ra những mẫu, đừng cho rằng mối tương quan tức là quan hệ nhân quả. Ví dụ: nếu khách hàng thấy số lượng người theo dõi trên mạng làng mạc hội tăng mạnh trong cùng thời điểm bạn thấy số lượt đăng ký sản phẩm tăng bất chợt biến, thì chúng ta có thể cho rằng tất cả người dùng mới của mình đều đến từ mạng xóm hội. Nhưng nếu như khách hàng xem tài liệu theo dõi nguồn trong Google Analytics, bạn sẽ thấy rằng thậm chí là rất ít người truy cập trang web của chúng ta từ phương tiện truyền thông media xã hội – chứ đừng kể tới việc đăng ký thành phầm của bạn.Giả định rằng mối đối sánh tương quan giữa hai thứ có nghĩa là thứ này gây ra thứ kia được điện thoại tư vấn là quan hệ nhân trái sai và đó là trong những lỗi phổ biến nhất mà các người phạm phải khi so với dữ liệu. Thông thường có một yếu tố khác tạo ra xu thế mà các bạn đã phạt hiện, vì vậy hãy dành thời gian để thu thập đủ dẫn chứng và đảm bảo an toàn thông tin chi tiết của các bạn là chủ yếu xác.
So sánh dữ liệu lúc này với xu hướng lịch sử
Khi phân tích dữ liệu, đối chiếu dữ liệu bây giờ với xu hướng lịch sử vẻ vang trong doanh nghiệp rất có thể cung cấp tầm nhìn tổng quan lại về sự phát triển và biến đổi của công ty lớn theo thời gian. Dưới đây là một số điểm so sánh quan trọng:
Tăng trưởng doanh số: bằng cách so sánh lợi nhuận hiện trên với những con số trong vượt khứ, nhà doanh nghiệp hoàn toàn có thể đánh giá chỉ được nấc độ tăng trưởng và xu thế doanh số. Điều này giúp xác minh liệu doanh nghiệp lớn đang vạc triển khỏe mạnh hay đang chạm chán khó khăn trong câu hỏi thu hút quý khách hàng và tăng doanh thu.Thay thay đổi lợi nhuận: đối chiếu lợi nhuận bây giờ với những con số lợi tức đầu tư trong vượt khứ chất nhận được chủ doanh nghiệp review hiệu quả vận động kinh doanh. Giả dụ lợi nhuận đang sút dần, công ty doanh nghiệp hoàn toàn có thể phát chỉ ra những vấn đề cần xử lý để nâng cấp hiệu suất với tăng trưởng lợi nhuận.Thay thay đổi khách hàng: so sánh số lượng người sử dụng hiện tại với số lượng quý khách hàng trong thừa khứ giúp công ty doanh nghiệp phân biệt xu hướng tăng trưởng hoặc suy giảm của cơ sở khách hàng. Điều này còn có thể chất nhận được chủ doanh nghiệp gửi ra những biện pháp nhằm thu hút cùng giữ chân khách hàng, đồng thời nắm bắt được các đổi khác trong nhu yếu và yêu cầu của khách hàng.Hiệu suất hoạt động: So sánh các chỉ số hiệu suất chuyển động như xác suất tồn kho, tỷ suất biến đổi đơn sản phẩm hoặc tỷ lệ chăm sóc khách hàng thành công giữa bây giờ và quá khứ có thể giúp chủ doanh nghiệp đánh giá sự nâng cấp hoặc sút thiểu trong các quy trình và hoạt động kinh doanh.Tìm kiếm dữ liệu đi trái lại mong ngóng của bạn
Khi bạn ban đầu phân tích dữ liệu, bạn đã đề ra những mục tiêu cụ thể và mong rằng về hầu hết điều bạn muốn tìm hiểu và đa số hiểu biết nhưng bạn muốn đợi tra cứu thấy. Tuy nhiên điều này thỉnh thoảng vẫn sẽ có những không nên lầm, khi chúng ta có xu thế chỉ chăm chú đến các xu thế ủng hộ mang định hoặc giả thuyết hiện có của bạn.
Hãy giữ chổ chính giữa trí mở rộng bằng cách tìm tìm các xu hướng hoặc điểm dữ liệu mà đi trái lại với kỳ vọng của bạn. Bạn cũng yêu cầu tìm kiếm những giá trị nước ngoài lệ trong tài liệu gốc. Điều này để giúp đỡ bạn tránh việc chỉ tra cứu kiếm phần nhiều phát hiện cung ứng niềm tin bây giờ của bạn.
Nếu các bạn tìm thấy điểm bất thường trong tài liệu của mình, chúng ta nên khảo sát thêm về chúng, vì rất có thể có một lời giải thích đơn giản. Ví dụ: nếu đội marketing của chúng ta đã nhờ cất hộ một bạn dạng tin nhưng bạn không thấy bất kỳ lưu lượng truy vấn trang web nào đến, thì rất có thể họ sẽ gửi bạn dạng tin đó đến list thử nghiệm nội cỗ hoặc họ quên thêm thông số kỹ thuật UTM vào những liên kết trong bản tin.
Trực quan hóa dữ liệu của công ty và giải thích kết quả
Sau các bước xác định mục tiêu. Làm cho sạch dữ liệu, chọn những công thay phân tích dữ liệu,..thì điều bạn cần thực hiện ngay hiện giờ là Trực quan lại hóa dữ liệu.
Quá trình trực quan hóa giúp bọn họ nhìn thấy dữ liệu một giải pháp trực quan lại và dễ hiểu hơn. Thay vị chỉ quan sát vào những con số cùng bảng tài liệu khô khan, bạn cũng có thể tạo ra biểu thứ cột, biểu vật đường, biểu thứ vòng, biểu đồ sáng chế và những loại biểu đồ khác nhằm trực quan hóa thông tin.
Trực quan liêu hóa dữ liệu giúp chúng ta phát hiện tại ra những mẫu, xu hướng và sự thay đổi trong tài liệu một giải pháp nhanh chóng. Nó hỗ trợ một cách xuất sắc hơn để truyền đạt tin tức và kết quả cho tất cả những người khác, bao gồm cả tập thể và khách hàng. Bằng phương pháp sử dụng những biểu đồ và đồ thị, bạn có thể giải đam mê một cách ví dụ và lôi kéo về các gì dữ liệu đang cho họ biết.
Dưới đây là một số hình hình ảnh Demo về kết quả trực quan lại hóa dữ liệu sau khoản thời gian đã thực hiện chiến thuật Dịch vụ phân tích với xử lý dữ liệu cho người tiêu dùng doanh nghiệp của suviec.com:
Bạn cũng có thểThích
