數據分析要注意哪些事項

① 數據分析應注重哪些因素

獲得合適的數據專家

培養合適的人才至關重要。(大數據不僅僅涉及技術和平台。)企業需要對合適的人員進行投資，這些人員應清楚了解企業的業務目標並相應地利用大數據。需要在技術上和分析上都配備有能力的正確的人，他們能夠理解和理解數據分析所引發的相互關系和趨勢。

定義事項

大數據確實非常大，可以通過多種方式進行分析。但是需要謹記模糊的數據可能成為大數據計劃的巨大殺手。重要的是要絕對清晰地了解目標，以及需要以何種方式分析哪些數據成分，以獲得什麼樣的見解。還原主義—將復雜問題分解為各個組成部分的實踐是最佳實踐之一，並且只有在明確目標的情況下才能實施，該目標將定義流程。

通過測試優化重點

測試是IT領導者經常忽略的因素。每當實施新技術時，測試並進一步調整過程以獲取所需的內容就很重要。在某些行業中，這稱為大型測試。只有通過培養實驗文化才能獲得最佳的關注。鮮為人知的事實是，數據驅動的實驗使人們能夠找到新的數據解釋方式和創新的基於數據的產品創建方式。

獲取和應用可行的見解

盡管“可行的見解”是一個經常被重復使用的術語，但在實施級別仍然被忽略。首席信息官需要從大數據分析中提取可操作的信息。向決策者提供經過過濾的相關信息在行業中具有極其重要的意義。此外，管理人員需要理解，更改或創建包含從大數據中獲得的見解的流程。

評估和完善

行業一旦形成便傾向於遵循流程或政策，但是，在涉及大數據計劃時，需要不斷評估和完善以實現任何大目標。企業領導者，通常是CIO，需要通過提供實時反饋的正確監控解決方案進行評估，並通過更改和改進做出響應。盡管這似乎是一個耗時的過程，但從長遠來看，它實際上是節省時間的過程。

② 大數據分析要注意哪些問題

1、從過時的事務戰略開端

世界瞬息萬變，沒有發展到適用於第四次工業革命的商業戰略就不會具有吸引力。您的數據戰略應支撐適用於當今世界的事務體系。在過時的事務戰略方面，投入精力和資產來搜集和分析數據似乎很糟糕。您不只不能抵達應該抵達的當地，而且會浪費時刻和資源來實現方針。

2、隨意搜集數據

從一開端，可能很誘人直接反彈並搜集整個點上的數據，而沒有恰當的思路來了解這將如何協助您的事務。原始信息一般對大多數事務用戶而言什麼也沒說，而很多信息泛濫而樹立巨大的資料庫則沒有任何特定的優點或有用的意圖，除非佔用您的時刻和資產。

3、投資回報率有限

為了有效地處理客戶數據的重要事務資源，安排需求技術來簡化數據搜集，隨著信息量的動搖而主動擴展並為包含人工智慧在內的中心事務提供支撐，一起還要考慮到自界說。安排犯下的一個典型過錯是，從這些進步中尋求短期的投資回報，而不是專心於其為企業帶來的長期價值和優勢。

4、忽略數據質量

下一個最重要的視點是確保您擁有出色的數據。您可能有很多來自正確來歷並契合您方針的數據;在任何情況下，這都不會破壞對數據的准確性和可猜測性的要求。巨大的安排實際上僅僅招聘人員來整理很多數據，以確保一致性和統一性。

5、隱私和法令問題

在任何數據項意圖開端，都應樹立恰當的數據管理。應界說對道德運用數據以及數據運用的法令和隱私問題的考慮。客戶的信任至關重要。客戶應該堅信您將安全地使用他們的信息，而且他們會從答應您使用他們的信息中取得實在的價值。

6、缺少專門的商業智能團隊

在有效地搜集數據之後，許多安排以為很難從數據中取得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入滿足的資源來樹立專門的BI組來協助他們搜集、分析和共享數據，以及推動進步的方法。

關於大數據分析要注意哪些問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

③ 數據分析中需要注意什麼

數據分析工作對於大家來說不是一件容易的事情，只有很好掌握了數據分析的方法才能夠做好數據分析工作，在掌握數據分析方法之前，我們還需要做好准備工作和完善工作。那麼大家知道不知道數據分析中的需要注意什麼呢？一般來說就是數據可視化、數據的統計分析、數據的挖掘。做好這三個部分的工作才能夠更好地做數據分析工作。
就目前而言，數據分析設計的領域有很多，數據分析的領域和目標都不是相同的，盡管目標和應用領域不同,對所有的數據處理都需要注意這些內容的，下面就具體給大家說一下數據分析中需要注意的內容。
首先需要注意的是數據挖掘，數據分析工作是否有意義取決於數據挖掘的內容是否有用。數據挖掘是發現大數據集中數據模式的計算過程，許多數據挖掘演算法已經在人工智慧、機器學習、模式識別、統計和資料庫領域得到了應用。此外,一些其他的先進技術如神經網路和基因演算法也被用於不同應用的數據挖據。有時候,幾乎可以認為很多方法間的界線逐漸淡化，比如數據挖掘、機器學習、模式識別、媒體信息處理、視覺信息處理等等，所以數據挖掘的工作是很重要的，如果挖掘的數據沒有什麼實質性的內容，那麼就會浪費很多的時間。
其次給大家說一下數據可視化。數據可視化與信息繪圖學和信息可視化相關，數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示，一般來說,圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息，但是,當數據量增大到大數據的級別,傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據，大數據的可視化已成為一個活躍的研究領域,因為它能夠輔助演算法設計和軟體開發。
最後給大家說一下統計分析。統計分析基於統計理論，是應用數學的一個分支，在統計理論中,隨機性和不確定性由概率理論建模，統計分析技術可以分為描述性統計和推斷性統計，描述性統計技術對數據集進行摘要或描述,而推斷性統計則能夠對過程進行推斷，更多的多元統計分析包括因子分析、回歸、聚類和判別分析。通過上面的內容我們知道了數據分析中需要注意的什麼了吧，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面的內容，這樣才能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

④ 探討在數據分析中要注意哪些要點

結合客戶中心的管理實踐，通常在分析中要關注以下幾個要點。

（1）數據的分布比數據的均值重要。 由於個體對整體的代表性較弱，客戶中心的很多數據用均值表述，如接通率是一個時段內接通的數量比上整體需求的數量，一個班組的質檢成績是班組內所有成員的平均值，均值可以代表整體，但忽視了其中個體的獨特性。以接通率為例，全天的接通率是85%，看起來很高，但這個85%很可能是由每個時段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而來的，如果再細分到不同技能和更小時段（如5分鍾、15分鍾）差異更大，這就像我和「首富」平均出來一個沒有任何意義的財富均值一樣。所以必須要經常對數據進行分布狀態分析，關注偏離均值較大的數據。在客戶中心的運營管理中，如果某些偏離較大的數據得到了改善，整體均值也會相應的提高，這也是改善績效的一個重要方法。

（2）自身的進步比和他人的比較重要。 經常有同行找我要某些數據，藉以了解自己的運營水平。這在客戶中心初始運營階段或者新開辟一個領域時是必要的，可以幫助自己建立一個明確的參考體系，但對於一個已經運營多年的中心來說，這些數據的意義不大。不要說不同行業的客戶中心數據千差萬別，就是同一個行業也差異巨大，甚至同一個中心，由於自身的運營策略原因，數據也會劇烈波動。這樣的單點數據值和自己比較起來沒有任何意義，經常是徒增煩惱。

例如，對客戶滿意度來說，不同行業通常是不同的，即使同一個行業，廣東和山東的客戶滿意度會差異巨大，汕頭和廣州的客戶滿意度也同樣有差異。不同客戶中心的運營管理方法和策略，值得相互學習和借鑒，但運營的具體數據的借鑒意義相對較小。在運營中，重要的是不斷和自己的過去進行比較，可以進行環比和同比，甚至把過去幾年的同類型數據放在一起比較，同時對數據的偏差要有明確的解釋。

（3）數據的波動和趨勢比數據本身重要。 客戶中心的運營管理中一般有兩個方向，即平穩和持續改進。從數據上反映這兩個要求，就是一條持續向上的平滑曲線，波動要盡量小，同時趨勢要向好。對於一些有目標值的數據，要盡量保持在目標值之上的平滑曲線。事實上，盡管偶然的小偏差並不重要，但要關注這些偏離是否經常出現，以及偏差范圍是否在可接受范圍之內。

即使是一個沒有經驗值的運營指標，只要保持數據是持續向上的平滑曲線，那麼最終也可以達到一個非常優秀的運營水準。

（4）次品率比成品率重要。 在生產領域大都關注成品率，成品率的計算方法是1減去廢品率，看起來兩個指標是一樣的，只是表示方式不同，但當一個指標涉及到人的因素時這種計算方法就不再適用了。

以接通率為例，很多客戶中心都很困惑，為什麼我們每天的接通率都很高，但客戶老是說我們很難接通呢？這有兩個方面的原因：

首先是計算方式問題，一個是系統的數據，一個是客戶感知的數據。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次沒有接通。假設15個沒有接通的客戶中有10個再次呼叫（這些再次呼叫量已經計入總呼叫量），結果接通了，那麼系統統計的接通率是85%。但按照單個客戶來計算就不一樣了，不重復的客戶數是90個而不是100個（假設所有接通客戶都沒有重復撥打），那10個再次呼叫才接通的客戶會認為熱線的接通率有問題，調查時會認為熱線「很難接通」，如果全量調查當天所有客戶的接通率就不會是85%，而是（90-15）/90=83%。

其次是人的一個特性，即對負面信息更敏感，記得更牢。相比正面的接通經歷，負面的未接通經歷，衰減更慢，更加難忘，一次未接通需要多次的接通來修正。當問客戶接通感知時，負面的記憶被喚起，正面的記憶被弱化。

（5）價值比收入重要。 談到價值，人們通常想到的衡量標准往往是錢，是收入，但價值不應該僅僅用錢來衡量，這就像評價一個孩子是不是好孩子時不能光看成績一樣，應該從多個角度，更全面地進行評價。如果只用學習成績來評價一個以鋼琴或者繪畫為特長的孩子，那麼不公平是顯而易見的。對於大部分客戶中心尤其是呼入型的中心來說，收入絕非所長，客戶中心真正的價值主要應該體現在對客戶的維繫上，這也是組織建立客戶中心的目的，要通過與客戶的每一次接觸提高客戶的忠誠度，挖掘客戶的可能需求，在服務中進行營銷的目的也應該是維系客戶。

當客戶中心的管理者認為可以通過收入展現自己的價值時，是踏上了一條「不歸路」，是在用自己最不擅長的能力去與市場部門、營銷部門、營業廳的強項PK。結果就是員工越來越苦，中心的運營開始不穩定，業績越來越差。

數據本身沒有意義，數據通過分析後對運營進行指導才有意義，運營是要圍繞著目標來開展的。

-END-

目錄

自序

導言

第一部分：情緒與壓力管理

第一單元：潛力與自我效能

第二單元：認識情緒與壓力

第三單元：管理情緒與壓力的方法

第二部分：客戶中心實用管理心理學

第四單元：激發員工的積極性

第五單元：團隊管理

第六單元：領導型管理者的關鍵能力

第三部分：客服管理中的情商領導力

第七單元：用同理心理解他人

第八單元：客戶中心的人際關系管理

第四部分：客戶中心文化及指標管理

第九單元：客服文化及落地

第十單元：客服中心的指標管理

10.1客戶中心的指標體系

10.2客戶中心的數據及分析

客戶中心的數據

數據分析的要點

10.3制定目標和實現目標

制定目標的SMART原則

制定計劃

10.4單元小結

後記（紙質版書中不幸被遺漏）

⑤ POS數據收集及分析要注意哪些

數據分析是現在市場上比較熱門的職業，在全球化大數據趨勢帶動下，數據分析也在各個行業中有所應用。企業利用數據分析，對企業的發展進行大數據分析，這樣有利於企業下一步做出更好的決策，數據分析人員在數據分析的過程中需要注重細節，這樣才能進行准確分析。那麼，數據分析需要注意哪些細節呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

1、對收集的數據渠道不在意

如果從一開端收集的原始信息不懂得挑選，那麼接下來做的剖析也算是白做了，信息眾多構成巨大的資料庫，但卻沒有任何特定的優點或有用的含義。

2、忽略數據的質量

應該保證數據應該有的質量，需要整合很多數據，要確保一致性和統一性。

3、隱私和法則問題

企業應該建立正確的數據管理制度，讓客戶放心他們的信息不會被走漏。而且他們的信息還會被有價值的利用。

4、短少專門的商業智能團隊

在有效地收集數據之後，以為很難從數據中取得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入滿足的資源來建立專門的BI組來協助他們收集、剖析和同享數據。

以上就是數據分析需要注意哪些細節的全部內容，今天暫時先和您分享到這里了。數據分析是現在企業工作的重要組成部分，企業的數據分析人員根據實際情況做出分析結果。

⑥ 數據分析有哪些注意事項

1. 不注意數據的准確性

也有一些相關的大數據文章，說明我們不需要太在意數據的准確性，或者說數據不準確，最後形成報告可以改的心理。大數據分析的基本要求是精確性和准確性。

2. 不能粗略計算

現階段，大數據分析是基於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能粗略計算，也不會得到預期的結果。

3. 數據越多越好

如果沒有足夠的數據，就越好。如果數據不是分析維度所需要的數據，則會增加分析的難度和准確性。

關於數據分析有哪些注意事項，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑦ 數據分析注意什麼

對搜集的數據渠道，數據的質量等。數據分析注意對搜集的數據渠道的，數據的質量以及隱私和法令問題的等。

⑧ 大數據分析有哪些注意事項

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

關於大數據分析有哪些注意事項，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑨ 數據分析工作有哪些注意事項

【導讀】對於沒有從事大數據領域工作的人，或是剛進入大數據領域的朋友，對大數據工作者日常工作內容可能並不十分了解，只是直覺地認為數據分析可能就是跟數據打交道，就是處理數據。那麼，數據分析工作有哪些注意事項呢?

一、數據分析工程師可有可無

大數據分析師並不像如何成為一名程序員那麼有章可循。高校也沒有專門的數據分析專業，有的也是傳統統計學范疇的，大數據分析師就是一個邊緣職位，可有可無，招聘一枚懂資料庫查詢的人就可以搞定。

二、萬物皆可分析，貪大求全

數據分析，分析什麼東西呢?哪裡有數據，哪裡就有數據分析，什麼都可以分析，貪大求全。讓數據分析師工作疲於奔命，最後得到結果也不能讓領導滿意，因為數據質量差，分析結果參考價值大打折扣，或是與實際結果大相庭徑。

三、數據分析師崗位定位不明確，處於打醬油狀態

數據分析師是軟體工程師嗎，做編程嗎，是管理層嗎，是商務人員嗎，屬於市場或銷售人員嗎。天天跟數據打交到，很少看你寫代碼呢，管理決策不都是領導和老闆說了算嗎，你也沒客戶，也沒做市場營銷啊。最後數據分析師什麼也不是，工作任務就是找找數據、整理整理數據表、做做各種報表、寫寫
ppt、打打小報告了。

四、超出業務范圍，好高騖遠

某些領導或公司管理人員，要求數據分析大而全，拍拍腦袋要結果。大到以國家，行業，公司規模作為緯度的，瀏覽量和 UV
都要。在他們眼裡，數據分析師什麼都能弄，什麼都應該很簡單，不管什麼平台不平台，中台不中台，因為收集數據是最簡單的體力活。這樣的場景，可能做數分析的你，已經司空見慣。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析工作有哪些注意事項?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。