如何做数据分析?

文 | 商业智能研究院 2022-05-17

数据分析(DA),就是在专业系统和软件的帮助下,检查数据集,逐步得出它们包含的有用信息。大数据分析技术广泛应用于商业行业,支持组织做出更明智的商业决策。

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数据分析从术语上讲,主要指各种应用程序,包括商业智能(BI),报表和在线分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。它在性质上与业务分析类似,是数据分析方法的另一个总称。数据分析的好处是可以帮助企业增加收入,提高运营效率,优化营销活动和客户服务工作。

那么如何进行数据分析呢?

总的来说,数据分析不仅仅是字面意义上的数据分析。特别是在高级分析项目中,还需要进行很多收集,集成和准备数据的前期工作,这是占比最大的一部分工作。然后是开发,测试和修改分析模型,以确保数据输入后产生准确的结果。这一过程,除了数据分析师之外,团队还需要IT工程师,他们的工作是协助准备好数据集。

分析过程的第一步,是数据收集。需求者在确定所需的特定信息之后,与IT工程师合作,将来自不同来源系统的数据进行组合,转换为可用的格式,加载到分析系统中,例如Hadoop集群,NoSQL数据库或数据仓库。

一旦需要的数据到位,下一步就是找到可能影响数据质量的问题,消除错误和重复数据,以确保数据集中的信息一致。然后,进行额外的数据准备工作以操作和组织数据,以用于计划的分析使用。这在FineBI中可以很容易实现,建立自助数据集即可。

然后,数据分析工作正式开始。相关人员使用预测建模工具,或其他分析软件,以及Python,Scala,R和SQL等编程语言,构建分析模型。通常情况下,该模型会再次进行修改和测试,这个过程称为“训练”模型。最后,模型在生产模式下,针对完整数据集运行。可以执行一次,也可以满足实时数据的需求,在数据更新时持续进行。

这对普通业务人员来说很难,但帆软的产品FineBI和FineReport对这一复杂过程做了极大地简化,业务人员可以通过内置的强大多样的数据挖掘功能,简单拖拽式操作之后就可以完成各种模型的建立、结果分类、趋势预测等等。

在某些情况下,可以将分析应用程序设置为自动触发业务操作,例如金融服务公司的股票交易。数据分析过程的最后一步,是将分析模型生成的结果,传达给业务主管和其他最终用户,以帮助他们做出决策。这通常是在数据可视化技术的帮助下完成的,分析团队使用这些技术创建图表和其他信息图表,以使他们的发现更容易理解。数据可视化通常包含在BI仪表板中,可在单个屏幕上显示数据,也可以实时更新。多屏自适应的功能会大大提高分享的效率、传播的广泛性,FineBI、FineMobile都是典范。

以上就是数据分析的过程了,赶快动手实践吧!

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