伦敦南岸大学决策数据课程预习|定量数据分析步骤

数字帮助我们了解世界。我们收集定量数据，包括我们旅行的速度和距离、我们使用手机的时间以及我们在杂货店节省了多少钱。然而，数据清单和电子表格本身并不能说明什么--您需要分析定量数据来理解它们并做出明智的决策。本指南解释了什么是定量数据分析及其重要性，并提供了进行定量数据分析的步骤。

一、什么是定量数据分析?

定量数据分析是分析和解释数字数据的过程。它通过使用数学计算和统计测试来确定模式、趋势和变量之间的关系，从而帮助理解信息。

通过定量数据分析，可以将电子表格中的单个数据点转化为有意义的见解，从而做出明智的决策。实验或调查中的一列列数字可以转化为可操作的见解，例如普通客户更喜欢哪种营销活动，或者哪些网站因素与跳出率关系最密切。

二、定量数据分析的4个步骤

1.收集数据

在开始分析过程之前，您需要分析数据。这涉及定量研究和从各种来源收集数字数据，包括：访谈或焦点小组、分析网站、使用热力图或会话录音等工具进行观察、调查，如投票或网页上的反馈小工具。

确保您在调查中提出的问题是封闭式的，即给受访者更多的选择，而不是开放式的，后者允许自由回答。

2.清理数据

收集完数据后，就是清理数据的时候了。查看结果，找出错误、重复和遗漏之处。还要查找异常值。异常值是指与数据集其他部分明显不同的数据点--如果不清除它们，就会使结果出现偏差。在分析数据之前，花时间清理数据集将确保数据的准确性、一致性和相关性。

3.分析和解释数据

此时，您的数据已经清理完毕，可以进行实际活动了。在这一阶段，将使用数学和统计方法对数据进行分析，以确定模式和趋势。

定量数据分析主要有两种类型：

a.描述性分析：用于总结或描述数据集中特征的方法。例如，您可以计算分布和频率或平均值、中位数和模式等关键统计数据。

b.推断分析：可以从统计数据中得出结论的方法，例如分析变量之间的关系或进行预测。这些方法包括 t 检验、交叉表和因子分析。

然后你需要解释数据，确定最佳行动方案。数据说明了什么?例如，如果分析表明电子邮件打开率与发送时间之间存在很强的相关性，您就可以研究每个用户群的最佳发送时间。

4.显示和共享数据

分析和解释数据后，创建易于阅读且引人入胜的数据可视化(如图表和表格)，以便向团队成员和利益相关者展示结果。数据可视化可以突出数据集之间的异同，并显示变量之间的关系。

软件可以为您完成这部分工作。例如，Hotjar 面板可在一个地方显示所有关键指标，并自动生成条形图，显示关键页面之间的关系。只需点击一下，您就可以导航到 "趋势 "工具，在一张图表上分析不同细分市场的产品指标。

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