Cómo analizar datos en el trabajo: utilizar datos para identificar problemas y oportunidades.

¿Cómo hacer análisis de datos? Antes de realizar un análisis de datos, debe comprender los principios que sigue el análisis de datos y luego seguir los pasos habituales del análisis de datos.

1. Principios del análisis de datos:

(1) El análisis de datos proporciona la verificación de datos necesaria para verificar problemas de hipótesis.

②Análisis de datos para descubrir más; problemas y descubra las razones;

③El análisis de datos no se puede realizar solo.

2. Pasos:

① Encuesta e investigación: recopilar, analizar y extraer datos.

②Análisis de gráficos: convierta los resultados del análisis y la extracción en gráficos.

3. Métodos comúnmente utilizados:

Los métodos de análisis de datos comúnmente utilizados en la minería de datos incluyen principalmente clasificación, análisis de regresión, agrupamiento, reglas de asociación, características, análisis de cambios y desviaciones, minería de páginas web. , etc. Extraen datos desde diferentes ángulos.

① Clasificación. La clasificación consiste en encontrar las características comunes de un grupo de objetos de datos en la base de datos y dividirlos en diferentes clases según el método de clasificación. Su propósito es asignar elementos de datos en la base de datos a categorías determinadas a través de un modelo de clasificación. Se puede aplicar a la clasificación de clientes, análisis de atributos y características del cliente, análisis de satisfacción del cliente, predicción de tendencias de compra de clientes, etc. Por ejemplo, un minorista de automóviles divide a los clientes en diferentes categorías según sus preferencias de automóviles, de modo que los especialistas en marketing puedan enviar directamente folletos publicitarios de automóviles nuevos a los clientes con dichas preferencias, aumentando así considerablemente las oportunidades comerciales.

②Análisis de regresión. Los métodos de análisis de regresión reflejan las características temporales de los valores de los atributos en bases de datos transaccionales, generan funciones que asignan elementos de datos a predictores de valores reales y encuentran dependencias entre variables o atributos. Sus principales temas de investigación incluyen las características de tendencia de las series de datos, la predicción de series de datos y la correlación entre datos. Se puede aplicar a todos los aspectos del marketing, como la búsqueda de clientes, el mantenimiento y la prevención de la pérdida de clientes, el análisis del ciclo de vida del producto, la previsión de tendencias de ventas y promociones específicas, etc.

③Agrupación. El análisis de conglomerados consiste en dividir un conjunto de datos en varias categorías en función de similitudes y diferencias. El propósito es hacer que la similitud entre datos que pertenecen a la misma categoría sea lo más grande posible y la similitud entre datos de diferentes categorías lo más pequeña posible. Se puede aplicar a la clasificación de grupos de clientes, análisis de antecedentes de clientes, predicción de tendencias de compra de clientes, segmentación de mercado, etc. El análisis de conglomerados se puede utilizar para estudiar el proceso de análisis de datos CPDA.

④ Reglas de asociación. Las reglas de asociación son reglas que describen la relación entre elementos de datos en una base de datos, es decir, según la aparición de ciertos elementos en una transacción, otros elementos también aparecen en la misma transacción, es decir, la asociación o relación mutua oculta entre los datos. . En la gestión de relaciones con los clientes, al extraer una gran cantidad de datos en la base de datos de clientes de una empresa, se pueden descubrir relaciones interesantes a partir de una gran cantidad de registros, se pueden encontrar factores clave que afectan la efectividad del marketing y se puede proporcionar información para el posicionamiento del producto, el precio y personalización de grupos de clientes, búsqueda de clientes y detalles. Proporcionar referencias para la toma de decisiones, como sucursales y mantenimiento, marketing y promoción, evaluación de riesgos de marketing y predicción de fraude.

⑤Características. El análisis de características consiste en extraer expresiones de características sobre un conjunto de datos de la base de datos. Estas expresiones expresan las características generales del conjunto de datos. Por ejemplo, al extraer las características de los factores de pérdida de clientes, los especialistas en marketing pueden obtener una serie de razones y características principales que conducen a la pérdida de clientes, y estas características pueden prevenir eficazmente la pérdida de clientes.

⑥Análisis de variaciones y desviaciones. Las desviaciones incluyen una gran clase de conocimiento potencialmente interesante, como ejemplos anómalos en la clasificación, anomalías en los patrones, desviaciones de los resultados observados de las expectativas, etc. El propósito es encontrar diferencias significativas entre las observaciones y las cantidades de referencia. En la gestión de crisis corporativas y la alerta temprana, los gerentes están más interesados ​​en patrones inesperados. La extracción de reglas inesperadas se puede aplicar al descubrimiento, análisis, identificación, evaluación y alerta temprana de diversa información anormal.

⑦Verificar la relación entre supuestos y resultados. Si los resultados del análisis de datos son razonables y lógicos, si son consistentes con las razones hipotéticas y por qué los resultados no son consistentes con los supuestos, todas estas son preguntas que el oyente del informe final puede hacer, y también son las preguntas. meollo de los problemas derivados del análisis de datos.