专业人士告诉你数据分析的作用是什么？

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。

扩展资料
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。
参考资料来源：百度百科—数据分析

在大数据的分析中，人们可以从数据中获得很多的信息，但是数据的分析结果就需要用一种通俗易懂简单明了的内容呈现在眼前，这就需要数据可视化操作。数据可视化就是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。那么大家知道不知道数据可视化的优点是什么呢？一般来说，数据可视化的优点就是动作快、建设性讨论结果、理解运行和结果的联系、看清新兴的走向、做好数据的交互。


一、动作快
大家都知道，人们从图片中获得信息比文字中获得信息更快，这是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。所以使用图表来总结复杂的数据，可以让数据更快的呈现在人们面前，便于人们对于数据的理解。
数据可视化提供了一种非常清晰的沟通方式，使领导或者客户能够更快地理解和处理他们的信息。而且大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关的人能够更容易对整个企业进行评估以及对企业的实际情况。


2.看清新兴走向
很多公司会把消费者行为数据化，而写数据可以为适应能力强的公司带来更多的机会。不过对于这些数据需要这些公司不断的搜集以及不断地分析。通过使用大数据可视化的方式来观察关键指标，这样，领导就可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。





3.与数据交互
数据可视化的主要优点就是它及时的向人们呈现了事物的风险变化。不过与静态图表不同的是，交互式的数据可视化可以促进用户探索甚至操纵数据，以发现其他因素。


4.建设性讨论结果
向高级管理人员提交的很多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所表达。这是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法完全记住这些内容，甚至看完并没有什么印象。因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。
对此，来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。企业的高层可以通过这些信息以及可视化工具，能够使不同的数据源得到一个比较轻松的解释。丰富但有意义的图形有助于让主管和业务伙伴了解问题和和解决问题。


5.理解运营和结果之间的连接
大数据可视化的一个优点就是允许用户去关注并理解运营和整体业务性能之间的连接。这样在竞争环境中，能够找到业务功能和市场性能之间的相关性是一件很重要的事情。

对于数据数据可视化的优点大家看了这篇文章以后已经知道了其中的优点了吧，一般来说，数据可视化的优点就是上述内容提到的动作快、建设性讨论结果、理解运行和结果的联系、看清新兴的走向、做好数据的交互。希望这篇文章能够帮助到大家更好的理解大数据以及帮助大家能够做好数据分析。

想必大家认为数据分析工作就是对着一堆数据进行研究分析，从中得到某种结论而已。这种想法其实是对的，但是很多人不知道数据分析工作的作用是什么？很多人的工作都是能够很快的看到成效，但是看不到数据分析工作的成效。其实数据分析工作的作用早就已经渗透进我们的生活中了，数据分析的作用具体就是分为三个地方，就是对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。
如果单单说数据分析的作用其实并没有什么意义，一般数据分析工作就是为了大众。所以我们讨论数据分析的作用首先考虑的是数据分析的受众对象。将人们的生活行为就进行数据化，通过分析这些数据然后进行改进某种设备，使得我们的生活的更好。
首先给大家说一下改进优化业务方面。说白了就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。
其次说说帮助业务发现机会。所谓帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。在分析数据的过程中可能会发现新的业务机会，进而扩展出更多的功能，使得发现更多的商业机遇。
最后说说创造新的商业价值模式方面，一般来说创造新的商业价值模式就是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为商业模式或离商业更近的过程。这一点就是数据分析的作用的最高体现。
同时，数据分析工作在企业运营的时候还能够及时的发现出企业自身的问题，对于业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。或者通过数据分析工作去进行对企业未来发展方向的预测。
通过上面提到的内容，想必大家看了这篇文章已经知道了数据分析的作用是什么了吧，数据分析的作用就是改进优化业务、帮助业务发现机会、创造新的商业价值模式、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。希望这篇文章能够给大家带来帮助。

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