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定义问题也就是确定目标,在组织或业务数据分析中,你必须从正确的问题开始。问题应该是可衡量的,清晰明了的。设计你的问题,以使你有资格解决特定问题或机会的潜在解决方案。例如,从一个明确定义的问题开始:政府承包商的成本不断上升,无法提交具有竞争力的合同建议。解决此业务问题可能包括:公司可以在不影响质量的前提下减少人员吗?
此步骤分为两个子步骤:A确定要测量的内容,B确定如何进行测量。
A)确定要测量的内容以政府承包商为例,考虑一下回答关键问题需要什么样的数据。在这种情况下,你需要知道当前员工的数量和成本以及他们花在必要业务职能上的时间百分比。在回答这个问题时,你可能需要回答许多子问题。最后,在决定要衡量什么时,请确保包括任何利益相关者可能提出的任何合理反对意见B)决定如何测量考虑如何衡量数据也同样重要,尤其是在数据收集阶段之前,因为以后你的测量过程会备份或分散你的分析。
需要执行此步骤的关键问题包括:
· 你的时间是几点?
· 你的计量单位是什么?
· 应该包括哪些因素?
明确定义你的问题并确定测量优先级后,现在该收集数据了。在收集和整理数据时,请记住以下几点:
· 在收集新数据之前,请确定可以从现有数据库或现有资源中收集哪些信息。首先收集此数据。
· 提前确定文件存储和命名系统,以帮助所有任务小组成员进行协作。此过程可以节省时间并防止团队成员两次收集相同的信息。
· 如果你需要通过观察或访谈收集数据,请提前开发一个访谈模板以确保一致性并节省时间。
· 将收集的数据整理成带有收集日期的日志,并随时添加任何源注释。这种做法可以验证你的结论。
在你收集了正确的数据以回答第1步中的问题之后,就该进行更深入的数据分析了。首先以多种不同的方式来处理数据,例如将数据绘制出来并找到相关性,或者在Excel中创建数据透视表。通过数据透视表,你可以按不同的变量对数据进行排序和过滤,并可以计算数据的均值,最大,最小和标准差。在处理数据时,你可能会发现自己拥有所需的确切数据,但是更有可能,你可能需要修改原始问题或收集更多数据。无论哪种方式,对趋势,相关性,变异和异常值的初始分析都可以帮助你将数据分析的重点放在更好地回答你的问题以及其他人可能有的反对意见上。
在分析了数据并可能进行进一步的研究之后,现在是时候解释你的结果了。在解释你的分析时,请记住,你永远无法证明一个假设是正确的:相反,你只能拒绝该假设。这意味着无论你收集多少数据,机会总是会干扰你的结果。在解释数据结果时,请问自己以下关键问题:
· 数据是否回答了你的原始问题?怎么样?
· 数据是否有助于你防御任何异议?怎么样?
· 你的结论是否有限制,你考虑的维度是否有缺失?
如果你在所有这些问题和考虑因素下都无法理解数据,那么你可能已经得出了富有成效的结论。剩下的唯一步骤是使用数据分析过程的结果来决定最佳操作方案。
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