对数据进行分析概况能产生什么

① 数据分析有什么价值

你是否有过和我一样的疑惑，数据分析被炒得这么火热，它究竟有什么用？
或者，换一个问法，数据分析能够给大家带来什么价值？

如果数据只是被记录下来，而没有被分析，那么它是没有任何价值的。
只有当数据转化为为信息和知识，才产生了价值。

如果用四个字高度概括一下数据分析的价值，那就是：
降本增效

下面用啰嗦一点的语言来解释一下。

数据分析的价值主要体现在：
1、降本——优化流程，降低运营成本
以物流为例，企业通过地理位置的数据分析帮助快递员确定最佳派送路线，以节省时间，从而降低企业的运营成本。

2、增效——高效决策，驱动业务增长
以APP为例，企业通过APP为目标用户群体提供产品和服务，用户在使用产品和服务的过程中产生的一系列搜索、点击、浏览、下单等动作、轨迹，都可以咐运被记录下来成为数据资源，通过分析这些数据，挖掘用户需求，从而创造出更多符合用户需求的产品和服衡闭梁务，重新投入用户的实用，从而形成一个业务闭环。
在这个过程中，通过数据分析，帮助企业准确预测出哪些用户需求还未被满足，从而快速地确定产品和服务的优化改进方向，创造出有效地商业价值，驱动业务的增长。

那么，数据分析对于我们个人来说有没有用处呢？
当然很态乎有用处。
其实我们对于生活、家庭的经营和企业经营异曲同工，通过数据分析可以帮助我们 总结规律，预测未来 ，降低我们的试错成本，找准自己更好的未来。

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② 数据分析能给企业带来哪些成果

1.积极主动和预测需求
企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。 为此，企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望。
2.大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
3.缓冲风险减少欺诈
高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。
4.通过大数据能让企业有效激活用户
企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
5.个性化服务
公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

③ 数据分析能带给我们什么

1、帮助企业了解自身
告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。
2、帮助企业发现问题
通过对企业现状的了解，可以发现企业现在经营的问题所在，知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。
3、帮助企业提高收益
通过数据分析已经知道企业经营的问题所在，就可以制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。
4、帮助企业识别机会
企业很多决策是建立在对自身和对市场的深度了解下展开的，数据分析不仅可以帮助企业更加全面的了解自身的情况，还可以通过数据分析了解市场过去和现在的情况，以帮助企业识别机会发展壮大自身。

④ 进行数据分析有哪些效用

1、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。
2、可以使分析工作进行得更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
3、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。

⑤ 数据分析报告有什么作用

数据分析报告可以让数据信息一目了然的展现在眼前，节省时间。数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

(5)对数据进行分析概况能产生什么扩展阅读：

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。

例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

⑥ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

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数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

⑦ 从数字企业转型来看，数据分析能带来什么

大数据时代，数据的存储、处理、分析和使用方法呈现出多样化的局面。而数据分析描述了各种数据类型和数据集，涵盖了新的和非结构化数据源，SCADA数据，M2M数据，RFID数据以及与传毕敬念统（SQL RDBMS）和结构化数据源的WSN匿名交易。

软件和硬件技术的进步导致各个行业中内容的巨大数字化，从而导致了新数据生成的高速率。产生的各种类型的数据分类为音频，视频，新闻报道，电子病历，图像，传感器数据，博客文章，社交网站，呼叫详细记录，CCTV和IPTV的记录，摄像机等。

通过数据分析处理获得的结果可以带来广泛的见解和好处，例如：

运营优化。

可行的情报。

确定新市场。

维护现有市场的策略。

准确的预测。

供应链计划。

故障和欺诈检测。

改善决策。

数据分析在数字企业中的作用

在客户计划，传感器，客户交互和程序交易的驱动下，数据继续生成并以越来越高的速率进行数字存档。分析的目的是要理解这个毫无用处的匿名数据，以帮助做出决策。通过帮助组织对当前市场状况及其位置进行数据驱动的理解，分析已成为数字革命的组成部分。

数据分析的驱动力

1、商业

当今的企业正在寻找方法来改善其市场营销，改善客户体验，提高运营效率，识别欺诈和浪费，防止合规性失败以及实现其他直接影响营利性和营利性业务绩效的结果。

2、数字化

对于所有企业而言，数字媒体已取代物理媒体成为事实上的通信和交付机制。数字文物的使用节省了时间和成本，因为Internet广泛存在的基础架构支持分发。当消费者通过与这些数字替代物的互动而与企业建立联系时，它创造了一个机会，可以利用用户输入和其他上下文数据进行个性化，改善客户体验以及开发优化的产品功能，这可以通过匿名的客户数据来实现。

3、移动设备的爆炸式增长

随着智能电话使用的增加，用户期望能够随时随地访问其信息。为了提供适合基于模式的设备的集成用户服务，需要分析移动用户交互。这有助于稿告同时改善应用程序和服务质量。

4、客户体验

通过增强数字客户体验并通过数字化利用收集的数据，可以改善整体客户体验。数据分析软件可以有效的帮助企业提高营销绩效并分析客户行为。通过分析企业的各种维度和指标来了解各个渠道和地区的客户行为。

亿信ABI是亿信华辰自主研发的一款从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析、数据可视化和数据挖掘，打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化的一站式数据分析平台。

5、实时传感器数据

Internet和Wi-Fi网络的覆盖范围使更多的人及其设备能够在虚拟社区中持续活手困动。基于Internet的传感器，物联网和与Internet相连的智能设备的使用已导致大量可用数据流的增加，从而需要数据分析。这些数据流是公开的，并直接传递给公司进行分析。

6、社交媒体的增长

如今，客户可以通过各种渠道向企业提供有关产品/项目的反馈。这有助于企业在战略规划中考虑客户对服务的反馈。

使用各种数据分析方法可以找到客户的痛点，以提供更好的服务水平，增加销售额，实现有针对性的营销，甚至创建新产品和服务。企业已经意识到品牌活动不再由内部营销活动来管理。此外，企业及其客户正在共同创造产品品牌和企业声誉。由于这个原因，企业越来越有兴趣合并来自社交媒体和其他外部数据源的公开可用数据集。

7、网络安全

大数据安全策略应与已经建立的企业实践和策略保持一致，避免重复实施，并在整个环境中进行集中管理。

企业安全管理寻求通过全面的审计实践来集中访问，授权资源和进行管理。添加各种各样的大数据技术，数据源和用途，对这些实践提出了要求。

近年来，借助机器学习和AI，网络安全变得更加强大。提供出色的数字体验本质上意味着组织可以提供更轻松，更快和更安全的数字交易。在分析和AI / ML的帮助下，自动检测欺诈或非法交易以及来自任何网络攻击的持续安全性提供了可能。

8、先进的分析能力

具有数据收集，数据存储，数据处理、数据分析和数据可视化的亿信ABI，深耕大数据各环节，让数据驱动企业变革与进步，以支持实时决策。

使用数据分析软件的好处

以下是有关使用大数据分析的结果和建议，

提供有关当前企业为何以及如何表现的见解（描述性和因果分析）。

通过以客户为中心来设计更好的项目。

确定可能的未来方案，并建议最佳的行动方案（预测性和规范性分析）。

评估客户情绪，了解他们对企业产品，政策（Customer Analytics）的看法和态度。

提供仪表板和决策板系统，使管理员能够有效地监视和实施企业程序。

改善各种利益相关者之间的协作。

提供用于数据科学和统计分析的工具

通过参与决策提高客户满意度

制定有效利用客户需求的政策。

通过反馈和社会审计提高公共机构的透明度。

在组织和客户之间增加信任，以允许信息自由流通。

实时欺诈监控可以通过集成大量不同的，结构化的和非结构化的高速数据（欺诈分析）来完成。

实时位置信息可通过分析通勤模式，上下班开车时间来提供更准确的交通和开车时间信息。

数据分析使企业可以将原始数据转换为可视化的图形和报告，并根据对大量相关和不相关，结构化和非结构化数据进行分析所揭示的模式采取行动，从而映射出模式以做出更好的决策。

⑧ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑨ 数据分析的意义和价值是什么

数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。

数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。

无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中，人们日常工作甚至生活当中离开了数据分析工作便无法达到满意的结果甚至会导致严重的失误。

在中国，越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的企业把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。