数据分析要注意哪些事项

① 数据分析应注重哪些因素

获得合适的数据专家

培养合适的人才至关重要。(大数据不仅仅涉及技术和平台。)企业需要对合适的人员进行投资，这些人员应清楚了解企业的业务目标并相应地利用大数据。需要在技术上和分析上都配备有能力的正确的人，他们能够理解和理解数据分析所引发的相互关系和趋势。

定义事项

大数据确实非常大，可以通过多种方式进行分析。但是需要谨记模糊的数据可能成为大数据计划的巨大杀手。重要的是要绝对清晰地了解目标，以及需要以何种方式分析哪些数据成分，以获得什么样的见解。还原主义—将复杂问题分解为各个组成部分的实践是最佳实践之一，并且只有在明确目标的情况下才能实施，该目标将定义流程。

通过测试优化重点

测试是IT领导者经常忽略的因素。每当实施新技术时，测试并进一步调整过程以获取所需的内容就很重要。在某些行业中，这称为大型测试。只有通过培养实验文化才能获得最佳的关注。鲜为人知的事实是，数据驱动的实验使人们能够找到新的数据解释方式和创新的基于数据的产品创建方式。

获取和应用可行的见解

尽管“可行的见解”是一个经常被重复使用的术语，但在实施级别仍然被忽略。首席信息官需要从大数据分析中提取可操作的信息。向决策者提供经过过滤的相关信息在行业中具有极其重要的意义。此外，管理人员需要理解，更改或创建包含从大数据中获得的见解的流程。

评估和完善

行业一旦形成便倾向于遵循流程或政策，但是，在涉及大数据计划时，需要不断评估和完善以实现任何大目标。企业领导者，通常是CIO，需要通过提供实时反馈的正确监控解决方案进行评估，并通过更改和改进做出响应。尽管这似乎是一个耗时的过程，但从长远来看，它实际上是节省时间的过程。

② 大数据分析要注意哪些问题

1、从过时的事务战略开端

世界瞬息万变，没有发展到适用于第四次工业革命的商业战略就不会具有吸引力。您的数据战略应支撑适用于当今世界的事务体系。在过时的事务战略方面，投入精力和资产来搜集和分析数据似乎很糟糕。您不只不能抵达应该抵达的当地，而且会浪费时刻和资源来实现方针。

2、随意搜集数据

从一开端，可能很诱人直接反弹并搜集整个点上的数据，而没有恰当的思路来了解这将如何协助您的事务。原始信息一般对大多数事务用户而言什么也没说，而很多信息泛滥而树立巨大的数据库则没有任何特定的优点或有用的意图，除非占用您的时刻和资产。

3、投资回报率有限

为了有效地处理客户数据的重要事务资源，安排需求技术来简化数据搜集，随着信息量的动摇而主动扩展并为包含人工智能在内的中心事务提供支撑，一起还要考虑到自界说。安排犯下的一个典型过错是，从这些进步中寻求短期的投资回报，而不是专心于其为企业带来的长期价值和优势。

4、忽略数据质量

下一个最重要的视点是确保您拥有出色的数据。您可能有很多来自正确来历并契合您方针的数据;在任何情况下，这都不会破坏对数据的准确性和可猜测性的要求。巨大的安排实际上仅仅招聘人员来整理很多数据，以确保一致性和统一性。

5、隐私和法令问题

在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。客户应该坚信您将安全地使用他们的信息，而且他们会从答应您使用他们的信息中取得实在的价值。

6、缺少专门的商业智能团队

在有效地搜集数据之后，许多安排以为很难从数据中取得价值和洞察力，主要是因为他们没有投入满足的资源来树立专门的BI组来协助他们搜集、分析和共享数据，以及推动进步的方法。

关于大数据分析要注意哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

③ 数据分析中需要注意什么

数据分析工作对于大家来说不是一件容易的事情，只有很好掌握了数据分析的方法才能够做好数据分析工作，在掌握数据分析方法之前，我们还需要做好准备工作和完善工作。那么大家知道不知道数据分析中的需要注意什么呢？一般来说就是数据可视化、数据的统计分析、数据的挖掘。做好这三个部分的工作才能够更好地做数据分析工作。
就目前而言，数据分析设计的领域有很多，数据分析的领域和目标都不是相同的，尽管目标和应用领域不同,对所有的数据处理都需要注意这些内容的，下面就具体给大家说一下数据分析中需要注意的内容。
首先需要注意的是数据挖掘，数据分析工作是否有意义取决于数据挖掘的内容是否有用。数据挖掘是发现大数据集中数据模式的计算过程，许多数据挖掘算法已经在人工智能、机器学习、模式识别、统计和数据库领域得到了应用。此外,一些其他的先进技术如神经网络和基因算法也被用于不同应用的数据挖据。有时候,几乎可以认为很多方法间的界线逐渐淡化，比如数据挖掘、机器学习、模式识别、媒体信息处理、视觉信息处理等等，所以数据挖掘的工作是很重要的，如果挖掘的数据没有什么实质性的内容，那么就会浪费很多的时间。
其次给大家说一下数据可视化。数据可视化与信息绘图学和信息可视化相关，数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示，一般来说,图表和地图可以帮助人们快速理解信息，但是,当数据量增大到大数据的级别,传统的电子表格等技术已无法处理海量数据，大数据的可视化已成为一个活跃的研究领域,因为它能够辅助算法设计和软件开发。
最后给大家说一下统计分析。统计分析基于统计理论，是应用数学的一个分支，在统计理论中,随机性和不确定性由概率理论建模，统计分析技术可以分为描述性统计和推断性统计，描述性统计技术对数据集进行摘要或描述,而推断性统计则能够对过程进行推断，更多的多元统计分析包括因子分析、回归、聚类和判别分析。通过上面的内容我们知道了数据分析中需要注意的什么了吧，大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面的内容，这样才能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

④ 探讨在数据分析中要注意哪些要点

结合客户中心的管理实践，通常在分析中要关注以下几个要点。

（1）数据的分布比数据的均值重要。 由于个体对整体的代表性较弱，客户中心的很多数据用均值表述，如接通率是一个时段内接通的数量比上整体需求的数量，一个班组的质检成绩是班组内所有成员的平均值，均值可以代表整体，但忽视了其中个体的独特性。以接通率为例，全天的接通率是85%，看起来很高，但这个85%很可能是由每个时段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而来的，如果再细分到不同技能和更小时段（如5分钟、15分钟）差异更大，这就像我和“首富”平均出来一个没有任何意义的财富均值一样。所以必须要经常对数据进行分布状态分析，关注偏离均值较大的数据。在客户中心的运营管理中，如果某些偏离较大的数据得到了改善，整体均值也会相应的提高，这也是改善绩效的一个重要方法。

（2）自身的进步比和他人的比较重要。 经常有同行找我要某些数据，借以了解自己的运营水平。这在客户中心初始运营阶段或者新开辟一个领域时是必要的，可以帮助自己建立一个明确的参考体系，但对于一个已经运营多年的中心来说，这些数据的意义不大。不要说不同行业的客户中心数据千差万别，就是同一个行业也差异巨大，甚至同一个中心，由于自身的运营策略原因，数据也会剧烈波动。这样的单点数据值和自己比较起来没有任何意义，经常是徒增烦恼。

例如，对客户满意度来说，不同行业通常是不同的，即使同一个行业，广东和山东的客户满意度会差异巨大，汕头和广州的客户满意度也同样有差异。不同客户中心的运营管理方法和策略，值得相互学习和借鉴，但运营的具体数据的借鉴意义相对较小。在运营中，重要的是不断和自己的过去进行比较，可以进行环比和同比，甚至把过去几年的同类型数据放在一起比较，同时对数据的偏差要有明确的解释。

（3）数据的波动和趋势比数据本身重要。 客户中心的运营管理中一般有两个方向，即平稳和持续改进。从数据上反映这两个要求，就是一条持续向上的平滑曲线，波动要尽量小，同时趋势要向好。对于一些有目标值的数据，要尽量保持在目标值之上的平滑曲线。事实上，尽管偶然的小偏差并不重要，但要关注这些偏离是否经常出现，以及偏差范围是否在可接受范围之内。

即使是一个没有经验值的运营指标，只要保持数据是持续向上的平滑曲线，那么最终也可以达到一个非常优秀的运营水准。

（4）次品率比成品率重要。 在生产领域大都关注成品率，成品率的计算方法是1减去废品率，看起来两个指标是一样的，只是表示方式不同，但当一个指标涉及到人的因素时这种计算方法就不再适用了。

以接通率为例，很多客户中心都很困惑，为什么我们每天的接通率都很高，但客户老是说我们很难接通呢？这有两个方面的原因：

首先是计算方式问题，一个是系统的数据，一个是客户感知的数据。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次没有接通。假设15个没有接通的客户中有10个再次呼叫（这些再次呼叫量已经计入总呼叫量），结果接通了，那么系统统计的接通率是85%。但按照单个客户来计算就不一样了，不重复的客户数是90个而不是100个（假设所有接通客户都没有重复拨打），那10个再次呼叫才接通的客户会认为热线的接通率有问题，调查时会认为热线“很难接通”，如果全量调查当天所有客户的接通率就不会是85%，而是（90-15）/90=83%。

其次是人的一个特性，即对负面信息更敏感，记得更牢。相比正面的接通经历，负面的未接通经历，衰减更慢，更加难忘，一次未接通需要多次的接通来修正。当问客户接通感知时，负面的记忆被唤起，正面的记忆被弱化。

（5）价值比收入重要。 谈到价值，人们通常想到的衡量标准往往是钱，是收入，但价值不应该仅仅用钱来衡量，这就像评价一个孩子是不是好孩子时不能光看成绩一样，应该从多个角度，更全面地进行评价。如果只用学习成绩来评价一个以钢琴或者绘画为特长的孩子，那么不公平是显而易见的。对于大部分客户中心尤其是呼入型的中心来说，收入绝非所长，客户中心真正的价值主要应该体现在对客户的维系上，这也是组织建立客户中心的目的，要通过与客户的每一次接触提高客户的忠诚度，挖掘客户的可能需求，在服务中进行营销的目的也应该是维系客户。

当客户中心的管理者认为可以通过收入展现自己的价值时，是踏上了一条“不归路”，是在用自己最不擅长的能力去与市场部门、营销部门、营业厅的强项PK。结果就是员工越来越苦，中心的运营开始不稳定，业绩越来越差。

数据本身没有意义，数据通过分析后对运营进行指导才有意义，运营是要围绕着目标来开展的。

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目录

自序

导言

第一部分：情绪与压力管理

第一单元：潜力与自我效能

第二单元：认识情绪与压力

第三单元：管理情绪与压力的方法

第二部分：客户中心实用管理心理学

第四单元：激发员工的积极性

第五单元：团队管理

第六单元：领导型管理者的关键能力

第三部分：客服管理中的情商领导力

第七单元：用同理心理解他人

第八单元：客户中心的人际关系管理

第四部分：客户中心文化及指标管理

第九单元：客服文化及落地

第十单元：客服中心的指标管理

10.1客户中心的指标体系

10.2客户中心的数据及分析

客户中心的数据

数据分析的要点

10.3制定目标和实现目标

制定目标的SMART原则

制定计划

10.4单元小结

后记（纸质版书中不幸被遗漏）

⑤ POS数据收集及分析要注意哪些

数据分析是现在市场上比较热门的职业，在全球化大数据趋势带动下，数据分析也在各个行业中有所应用。企业利用数据分析，对企业的发展进行大数据分析，这样有利于企业下一步做出更好的决策，数据分析人员在数据分析的过程中需要注重细节，这样才能进行准确分析。那么，数据分析需要注意哪些细节呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1、对收集的数据渠道不在意

如果从一开端收集的原始信息不懂得挑选，那么接下来做的剖析也算是白做了，信息众多构成巨大的数据库，但却没有任何特定的优点或有用的含义。

2、忽略数据的质量

应该保证数据应该有的质量，需要整合很多数据，要确保一致性和统一性。

3、隐私和法则问题

企业应该建立正确的数据管理制度，让客户放心他们的信息不会被走漏。而且他们的信息还会被有价值的利用。

4、短少专门的商业智能团队

在有效地收集数据之后，以为很难从数据中取得价值和洞察力，主要是因为他们没有投入满足的资源来建立专门的BI组来协助他们收集、剖析和同享数据。

以上就是数据分析需要注意哪些细节的全部内容，今天暂时先和您分享到这里了。数据分析是现在企业工作的重要组成部分，企业的数据分析人员根据实际情况做出分析结果。

⑥ 数据分析有哪些注意事项

1. 不注意数据的准确性

也有一些相关的大数据文章，说明我们不需要太在意数据的准确性，或者说数据不准确，最后形成报告可以改的心理。大数据分析的基本要求是精确性和准确性。

2. 不能粗略计算

现阶段，大数据分析是基于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能粗略计算，也不会得到预期的结果。

3. 数据越多越好

如果没有足够的数据，就越好。如果数据不是分析维度所需要的数据，则会增加分析的难度和准确性。

关于数据分析有哪些注意事项，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑦ 数据分析注意什么

对搜集的数据渠道，数据的质量等。数据分析注意对搜集的数据渠道的，数据的质量以及隐私和法令问题的等。

⑧ 大数据分析有哪些注意事项

1、不注重数据的精确

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。

2、不能粗略计算

现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

3、数据越多越好

不是数据多就是好的，如果数据不是分析维度里面需要的数据，反而会加大分析的难度和准确度。

关于大数据分析有哪些注意事项，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑨ 数据分析工作有哪些注意事项

【导读】对于没有从事大数据领域工作的人，或是刚进入大数据领域的朋友，对大数据工作者日常工作内容可能并不十分了解，只是直觉地认为数据分析可能就是跟数据打交道，就是处理数据。那么，数据分析工作有哪些注意事项呢?

一、数据分析工程师可有可无

大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的，大数据分析师就是一个边缘职位，可有可无，招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。

二、万物皆可分析，贪大求全

数据分析，分析什么东西呢?哪里有数据，哪里就有数据分析，什么都可以分析，贪大求全。让数据分析师工作疲于奔命，最后得到结果也不能让领导满意，因为数据质量差，分析结果参考价值大打折扣，或是与实际结果大相庭径。

三、数据分析师岗位定位不明确，处于打酱油状态

数据分析师是软件工程师吗，做编程吗，是管理层吗，是商务人员吗，属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到，很少看你写代码呢，管理决策不都是领导和老板说了算吗，你也没客户，也没做市场营销啊。最后数据分析师什么也不是，工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写
ppt、打打小报告了。

四、超出业务范围，好高骛远

某些领导或公司管理人员，要求数据分析大而全，拍拍脑袋要结果。大到以国家，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和 UV
都要。在他们眼里，数据分析师什么都能弄，什么都应该很简单，不管什么平台不平台，中台不中台，因为收集数据是最简单的体力活。这样的场景，可能做数分析的你，已经司空见惯。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析工作有哪些注意事项?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。