数据已成为家喻户晓的词和标准的行业惯例，尤其是在过去的三年中。但人类记录数据的历史由来已久。早期的形式包括洞穴墙壁或石碑上的计数标记，通常用于跟踪食物库存。

所收集数据的数量和多样性一直在不断发展和扩大。早期的占星学研究和计时数据也归功于进一步的分析和科学发现。数据收集最显着的增长也许是在19世纪为人口普查报告收集人口数据时发展起来的。

随着计算机在20世纪中叶的诞生，数据收集和存储的兴起迅速增长。更进一步，随着1990年代互联网的出现，计算机创新也随之而来。随着互联网使用的扩大，其结果是数据收集、复杂性和分析量在历史上是前所未有的。

各种规模的企业现在都依赖一定程度的数据和分析来运营。它已成为理解大量数据并分析这些资源以进行业务决策的新标准。本文探讨了对什么构成数据分析以及它如何为企业发挥作用的理解。

什么是数据分析？

术语数据分析广泛地引用了收集和评估各种信息集的过程。可以使用多种技术来提取数据并分析模式和趋势，这些模式和趋势有助于获得实际洞察力，为进一步的研究提供信息，或决定有效的商业战略。其中许多技术使用复杂的系统或软件，可以将自动化与机器学习算法和各种其他模式融合在一起。

数据分析包含多种方法和流程，这可能使其成为一个难以准确定义的概念。为此，一些数据分析类型的示例可以帮助理解数据分析的众多方面。

预测分析是一种分析数据的方法，旨在提供对未来事件或结果的预见。评估和报告先前从过去分析中得出的数据，以提供对即将到来的选项的预测。例如，试图预测来年销售额的企业将求助于有关过去销售额的数据，以期做出可采取行动的决策的先见之明。预测分析还可以应用于与合格潜在客户、风险评估或客户满意度相关的更复杂的预测。

诊断分析用于回答一个关于为什么会发生特定场景的基本问题。换句话说，一旦产生了描述性分析，诊断分析就可以提供有关数据结果原因的见解。例如，一家企业可能会见证特定人群的销售增长。诊断分析可以让人们更多地了解这种销售增长的方式或原因，例如产生更有效结果的潜在营销工作。

规范性分析是一个数据分析领域，它融合了来自前面提到的三种分析类型中的每一种的数据。通过结合其他三种类型的集体分析，规范性分析可以提供可操作的数据。这是可用于为企业规划或实施战略的数据。

商业数据分析

企业可能会收集和分析历史或趋势数据。收集的数据类型取决于其使用目的。数据也可能直接从客户、网站访问者那里收集或从第三方购买。这些数据在内容方面范围很广。数据的共同兴趣通常包括有关客户人口统计、兴趣、行为和企业确定相关的许多其他因素的信息。必须意识到数据分析在各行各业中变得越来越必要。将数据分析与营销和互联网商务联系在一起是一个短视的错误。

企业和行业的广泛多样性可以从数据分析洞察中获得竞争优势，现在比以往任何时候都更容易获得。公司可以更好地了解客户的资料、习惯和兴趣。这些重要数据可用于为最大化利润的决策提供信息，并定制用户或客户体验以提高效率和忠诚度。

为企业实施数据分析

一些核心原则将有助于优化企业从数据分析中产生的结果。弄清楚要收集哪些数据是许多公司的第一步。数据可以来自社交媒体、GPS和其他类似技术、交易信息和各种其他来源。

评估数据的准确性和相关性也很关键。可以收集和分析数据，但这并不能保证其准确性或对企业目标或战略的适用性。评估数据的收集方式可能是检查缺陷、不准确或相关性的实际第一步。

应将数据概念化以采取可操作的步骤。企业的数据分析应该将庞大而晦涩的数据集呈现为易于理解的信息表示。然后必须将这些表示应用于可以提高成功机会的行动。公司可能希望提高安全性、增加网站流量、改进客户服务或直接增加收入。学习评估和实施数据分析可能需要付出巨大的努力。但经过专业培训和资源丰富的支持可以帮助完成这些复杂而重要的工作。