墨尔本大学如何用 7 个简单步骤分析数据

公司领导可以检查各种类型的数据，从而做出明智的业务决策。数据分析过程包括将数值转化为对不同业务领域的洞察力。通过学习如何正确地收集和评估数据，你可以在工作中提高批判性思维、战略思维和决策技能。

在本文中，我们将向留学生们解释如何分析数据，讨论您可以进行的评估类型，并介绍这一过程的好处。

一、如何分析数据

按照以下步骤正确分析数据：

1. 设立一个目标

首先，确定数据分析的目的和主要目标。考虑您所提出的问题或关注的问题，以及通过进行这项分析想要实现的目标。例如，您的目标可能是扩大客户群。

2. 确定要使用的数据分析类型

确定可以回答您的问题的数据类型。如果只需要一个简单的概述，描述性分析可能会有所帮助。您可能已经可以访问以前项目的数据。如果这些数据仍然相关，您可能希望考虑使用这些信息。

3. 制定生成数据的计划

根据您试图收集的信息类型，收集数据可能需要不同的时间、精力和资源。在投资这类项目之前，考虑因素如预算和时间表需求。提前规划这些方面可以确保您有能力完成数据分析项目。

4. 收集数据

建立必要的数据收集流程，并组建一个可以积累和管理信息的团队。为节省时间，您可以选择购买访问某一特定消费者细分的人口统计信息等数据集。您还可以使用数据分析软件来轻松实施、简化和跟踪流程。

5. 清理数据

一旦建立了大量数据集，下一步是清理或处理数据，以确保其准确性和无误。检查重复项和其他问题，并标准化数据以便以后更容易评估。您还可以确认没有打字或格式问题。

6. 评估数据

仔细研究您收集的数据。使用各种数学方法来寻找数据之间的关联。解释数据可能意味着什么以及为什么对组织重要。

7. 数据可视化

一旦您收集、清理和分析了数据，您可以使用数据可视化等方法来总结信息并确保其具有意义。可视化工具可以帮助您理解数据并以引人入胜的方式呈现给他人。

丰富多彩的图表和图形可以表示数百个点，展示趋势或有力的叙述。例如，与地理区域相关的销售数据可能会帮助您决定重新分配营销资金。

二、数据分析的类型

以下是四种常见的数据分析类型：

1. 描述性分析

描述性分析将原始数据转化为易于解释和理解的信息。它重新排列、排序和操作数据，以生成简单的摘要，显示研究中发生了什么。这种数据分析方法显示了您的数据分布。

它还可以帮助您检测异常值、不一致性和错误，使分析师能够确定这些元素如何相互关联。描述性分析的事实可以帮助企业了解哪些流程运作良好，哪些领域可能需要进一步分析。

2. 诊断分析

虽然描述性分析告诉您发生了什么，但诊断分析确定了为什么会发生。如果您想要使用数据来了解如何重复一个成功的项目或重新评估可能受益于一些改进的流程，诊断分析可以为您提供这些信息。诊断分析可以帮助您发现某个市场活动成功的原因，或者如何在未来改进它。

3. 预测性数据分析

在预测性数据分析中，您可以使用来自描述性和诊断框架的信息来预测决策或流程的未来结果。预测性分析回顾过去的数据以识别潜在的趋势。例如，百货公司可以使用预测性研究来确定

在繁忙的假期季节是否雇佣额外的员工可能是一个好主意。

4. 规范性分析

规范性分析结合数据，帮助组织决定如何改进其工作流程。由于这个过程中获得的信息是大规模的，规范性分析需要组织的承诺。

人工智能(AI)可以成为进行规范性分析的工具。AI消耗大量数据并不断学习，利用这些信息来提供建议，甚至可以自动实施更新。

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