對數據進行分析概況能產生什麼

① 數據分析有什麼價值

你是否有過和我一樣的疑惑，數據分析被炒得這么火熱，它究竟有什麼用？
或者，換一個問法，數據分析能夠給大家帶來什麼價值？

如果數據只是被記錄下來，而沒有被分析，那麼它是沒有任何價值的。
只有當數據轉化為為信息和知識，才產生了價值。

如果用四個字高度概括一下數據分析的價值，那就是：
降本增效

下面用啰嗦一點的語言來解釋一下。

數據分析的價值主要體現在：
1、降本——優化流程，降低運營成本
以物流為例，企業通過地理位置的數據分析幫助快遞員確定最佳派送路線，以節省時間，從而降低企業的運營成本。

2、增效——高效決策，驅動業務增長
以APP為例，企業通過APP為目標用戶群體提供產品和服務，用戶在使用產品和服務的過程中產生的一系列搜索、點擊、瀏覽、下單等動作、軌跡，都可以咐運被記錄下來成為數據資源，通過分析這些數據，挖掘用戶需求，從而創造出更多符合用戶需求的產品和服衡閉梁務，重新投入用戶的實用，從而形成一個業務閉環。
在這個過程中，通過數據分析，幫助企業准確預測出哪些用戶需求還未被滿足，從而快速地確定產品和服務的優化改進方向，創造出有效地商業價值，驅動業務的增長。

那麼，數據分析對於我們個人來說有沒有用處呢？
當然很態乎有用處。
其實我們對於生活、家庭的經營和企業經營異曲同工，通過數據分析可以幫助我們 總結規律，預測未來 ，降低我們的試錯成本，找准自己更好的未來。

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第12天

② 數據分析能給企業帶來哪些成果

1.積極主動和預測需求
企業機構面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，並發展長久的關系。客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，並在所有的接觸點提供無縫體驗。 為此，企業需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），並將其整合為一個單獨的客戶ID。由於客戶越來越多地使用多個渠道與企業互動，為此需要整合傳統數據源和數字數據源來理解客戶的行為。此外，企業也需要提供情境相關的實時體驗，這也是客戶的期望。
2.大數據對精細化運營的價值
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，同樣大數據給予企業做精細化運營也會提供很多幫助。比如，企業可以根據收到的大量用戶數據構建一些關於用戶體驗的檢測模型，用來分析關注企業用戶的屬性。並且利用這些模型分析出用戶使用產品或者購物行為的關鍵接觸點，然後檢測每個接觸點相互間的轉化率。
3.緩沖風險減少欺詐
高效的數據和分析能力將確保最佳的欺詐預防水平，提升整個企業機構的安全：威懾需要建立有效的機制，以便企業快速檢測並預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。將統計、網路、路徑和大數據方法論用於帶來警報的預測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發後能夠及時做出響應，並自動發出警報和做出相應的處理。數據管理以及高效和透明的欺詐事件報告機制將有助於改進欺詐風險管理流程。
4.通過大數據能讓企業有效激活用戶
企業做運營很重要的一點就是對老用戶的激活，但是怎樣激活老用戶，以及和用戶更好的進行有效溝通，幾乎是企業都撓頭的問題。但是運用大數據技術可以讓企業對用戶生命周期進行管理和挖掘，讓企業對不同生命周期的用戶進行標簽化的管理，讓企業及時把相關運營信息推送給不同生命周期的用戶。
5.個性化服務
公司在處理結構化數據方面仍然有些吃力，並需要快速應對通過數字技術進行客戶交互所帶來的不穩定性。要做出實時回應，並讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術實現。大數據帶來了基於客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，並考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。

③ 數據分析能帶給我們什麼

1、幫助企業了解自身
告訴你企業現階段的整體運營情況，通過各個經營指標的完成情況來衡量企業的運營狀態，企業各項業務的構成，讓你了解企業各項業務的發展及變動情況，對企業經營狀況有更深入的了解。
2、幫助企業發現問題
通過對企業現狀的了解，可以發現企業現在經營的問題所在，知道運營情況具體好在哪裡，差在哪裡，是什麼原因引起的。
3、幫助企業提高收益
通過數據分析已經知道企業經營的問題所在，就可以制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。
4、幫助企業識別機會
企業很多決策是建立在對自身和對市場的深度了解下展開的，數據分析不僅可以幫助企業更加全面的了解自身的情況，還可以通過數據分析了解市場過去和現在的情況，以幫助企業識別機會發展壯大自身。

④ 進行數據分析有哪些效用

1、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
2、可以使分析工作進行得更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
3、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。

⑤ 數據分析報告有什麼作用

數據分析報告可以讓數據信息一目瞭然的展現在眼前，節省時間。數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。

其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

(5)對數據進行分析概況能產生什麼擴展閱讀：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

⑥ 什麼是數據分析 有什麼作用

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。

(6)對數據進行分析概況能產生什麼擴展閱讀

數據分析的步驟

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。

就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。

3）記錄表應便於使用。

4）採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題。

2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。

4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。

5）數據分析所需資源是否得到保障。

⑦ 從數字企業轉型來看，數據分析能帶來什麼

大數據時代，數據的存儲、處理、分析和使用方法呈現出多樣化的局面。而數據分析描述了各種數據類型和數據集，涵蓋了新的和非結構化數據源，SCADA數據，M2M數據，RFID數據以及與傳畢敬念統（SQL RDBMS）和結構化數據源的WSN匿名交易。

軟體和硬體技術的進步導致各個行業中內容的巨大數字化，從而導致了新數據生成的高速率。產生的各種類型的數據分類為音頻，視頻，新聞報道，電子病歷，圖像，感測器數據，博客文章，社交網站，呼叫詳細記錄，CCTV和IPTV的記錄，攝像機等。

通過數據分析處理獲得的結果可以帶來廣泛的見解和好處，例如：

運營優化。

可行的情報。

確定新市場。

維護現有市場的策略。

准確的預測。

供應鏈計劃。

故障和欺詐檢測。

改善決策。

數據分析在數字企業中的作用

在客戶計劃，感測器，客戶交互和程序交易的驅動下，數據繼續生成並以越來越高的速率進行數字存檔。分析的目的是要理解這個毫無用處的匿名數據，以幫助做出決策。通過幫助組織對當前市場狀況及其位置進行數據驅動的理解，分析已成為數字革命的組成部分。

數據分析的驅動力

1、商業

當今的企業正在尋找方法來改善其市場營銷，改善客戶體驗，提高運營效率，識別欺詐和浪費，防止合規性失敗以及實現其他直接影響營利性和營利性業務績效的結果。

2、數字化

對於所有企業而言，數字媒體已取代物理媒體成為事實上的通信和交付機制。數字文物的使用節省了時間和成本，因為Internet廣泛存在的基礎架構支持分發。當消費者通過與這些數字替代物的互動而與企業建立聯系時，它創造了一個機會，可以利用用戶輸入和其他上下文數據進行個性化，改善客戶體驗以及開發優化的產品功能，這可以通過匿名的客戶數據來實現。

3、移動設備的爆炸式增長

隨著智能電話使用的增加，用戶期望能夠隨時隨地訪問其信息。為了提供適合基於模式的設備的集成用戶服務，需要分析移動用戶交互。這有助於稿告同時改善應用程序和服務質量。

4、客戶體驗

通過增強數字客戶體驗並通過數字化利用收集的數據，可以改善整體客戶體驗。數據分析軟體可以有效的幫助企業提高營銷績效並分析客戶行為。通過分析企業的各種維度和指標來了解各個渠道和地區的客戶行為。

億信ABI是億信華辰自主研發的一款從數據源接入，到數據採集、數據處理，再到數據分析、數據可視化和數據挖掘，打通數據生命周期的各個環節，實現數據填報、處理、分析一體化的一站式數據分析平台。

5、實時感測器數據

Internet和Wi-Fi網路的覆蓋范圍使更多的人及其設備能夠在虛擬社區中持續活手困動。基於Internet的感測器，物聯網和與Internet相連的智能設備的使用已導致大量可用數據流的增加，從而需要數據分析。這些數據流是公開的，並直接傳遞給公司進行分析。

6、社交媒體的增長

如今，客戶可以通過各種渠道向企業提供有關產品/項目的反饋。這有助於企業在戰略規劃中考慮客戶對服務的反饋。

使用各種數據分析方法可以找到客戶的痛點，以提供更好的服務水平，增加銷售額，實現有針對性的營銷，甚至創建新產品和服務。企業已經意識到品牌活動不再由內部營銷活動來管理。此外，企業及其客戶正在共同創造產品品牌和企業聲譽。由於這個原因，企業越來越有興趣合並來自社交媒體和其他外部數據源的公開可用數據集。

7、網路安全

大數據安全策略應與已經建立的企業實踐和策略保持一致，避免重復實施，並在整個環境中進行集中管理。

企業安全管理尋求通過全面的審計實踐來集中訪問，授權資源和進行管理。添加各種各樣的大數據技術，數據源和用途，對這些實踐提出了要求。

近年來，藉助機器學習和AI，網路安全變得更加強大。提供出色的數字體驗本質上意味著組織可以提供更輕松，更快和更安全的數字交易。在分析和AI / ML的幫助下，自動檢測欺詐或非法交易以及來自任何網路攻擊的持續安全性提供了可能。

8、先進的分析能力

具有數據收集，數據存儲，數據處理、數據分析和數據可視化的億信ABI，深耕大數據各環節，讓數據驅動企業變革與進步，以支持實時決策。

使用數據分析軟體的好處

以下是有關使用大數據分析的結果和建議，

提供有關當前企業為何以及如何表現的見解（描述性和因果分析）。

通過以客戶為中心來設計更好的項目。

確定可能的未來方案，並建議最佳的行動方案（預測性和規范性分析）。

評估客戶情緒，了解他們對企業產品，政策（Customer Analytics）的看法和態度。

提供儀錶板和決策板系統，使管理員能夠有效地監視和實施企業程序。

改善各種利益相關者之間的協作。

提供用於數據科學和統計分析的工具

通過參與決策提高客戶滿意度

制定有效利用客戶需求的政策。

通過反饋和社會審計提高公共機構的透明度。

在組織和客戶之間增加信任，以允許信息自由流通。

實時欺詐監控可以通過集成大量不同的，結構化的和非結構化的高速數據（欺詐分析）來完成。

實時位置信息可通過分析通勤模式，上下班開車時間來提供更准確的交通和開車時間信息。

數據分析使企業可以將原始數據轉換為可視化的圖形和報告，並根據對大量相關和不相關，結構化和非結構化數據進行分析所揭示的模式採取行動，從而映射出模式以做出更好的決策。

⑧ 數據分析有什麼好處

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

⑨ 數據分析的意義和價值是什麼

數據分析工作，不僅能通過對真實數據的分析去發現問題，還能夠通過經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預測未來的收益及風險情況，為作出科學合理的決策提供依據。

數據分析工作用事實說話，用數據揭示工作現狀和發展趨勢，改變了憑印象、憑感覺決策的不科學狀況，客觀地抓住了工作中存在的突出問題，使這些問題無可爭辯地反映在面前，促使人們不得不努力提高水平、改正問題。數據分析工作提高了工作效率，增強了管理的科學性。

無論是國家政府部門、企事業單位還是個人，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前的重要環節，數據分析工作的質量高低直接決定著決策的成敗和效果的好壞。它應用於經濟發展的各個領域當中，人們日常工作甚至生活當中離開了數據分析工作便無法達到滿意的結果甚至會導致嚴重的失誤。

在中國，越來越多的企業將選擇擁有中國項目數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目;越來越多的企業把中國項目數據分析師所出具的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據;越來越多的企業把中國項目數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容;越來越多的有志之士把中國項目數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。