《如何用数据处理实践成绩》：大数据时代必备数据分析入门指南

5G

我们曾经进入了5G时代，大数据运用随处可见，5G时代的到来，加速了数据分析的运用。

如今曾经不是数据真的有用没用的时代了，而是要如何运用数据分析的时代了。

可是你懂得数据分析吗？会运用数据来协助你吗？

如何经过分析多种数据关系，提取对本人有用的信息来锁定成绩的关键缘由呢？

如何经过数据来反映客观理想，加强本人的压服力呢？

作为大数据时代的一员，学会数据分析曾经成为新时代的标配。

来自日本柏木吉基创作的《如何用数据处理实践成绩》则很好的给出了答案。

2014年，柏木吉基创立数据&故事公司，曾为众多日本顶级企业提供高程度的数据分析培训，其方法简单适用和卓见成效而广受好评。

而本书中引见了一整套简单适用又立竿见影的方法和流程，让你轻松掌握数据分析与处理成绩的才能。

如何用数据处理实践成绩

那为何我们迫切的需求掌握这种用数据处理实践成绩的才能呢？

1、在面对新事物层出不穷的当今社会，我们曾经无法仅仅凭个人或组织的既往阅历来判别和处理一切的成绩，我们必需要经过数据分析后才能呈现出成绩，以便进一步来处理。

2、随着全球化的发展，业务逐渐走向多元化，并不断扩展，从业务的全体来看，个人所能掌握的知识是极其有限的。

3、只要学会数据分析，我们才能有目的去搜集和整理数据，并对数据停止加工和分析，从而从其中提炼有价值的信息，为更好的做决策提供参考。

那如何掌握经过数据来处理实践成绩的才能呢？

1、处理成绩，你需求“流程”

处理成绩应该先从明白目的末尾。我们在做好后期的"数据整理'后，应该先去了解其关键部分，即从广阔的视角出发到聚焦于关键点，找到成绩的关键才是“数据分析”的末尾。

数据分析前要明白目的

末尾决议了却论的质量，对一切成绩来说，最后的“成绩定义”都决议了后面工作的成败。

当分析者只关注了代表结果的数据，而没有详细思索分析的目的或成绩，那他接上去就不知道该如何做，就无法完成“改进结果”“处理成绩”的目的。

只要关注数据分析的目的，是针对"缘由是什么，需求采取哪些举动“等成绩得出结论，只要这样才能真正在工作中，提高工作效率。

数据分析需求”假设“

数据分析需求“假设”

我们既然采用了数据分析这种迷信的研讨方法，就应该尽量客观地提出假设。

确定目的或成绩后，我们才能决议假设、方法、所需数据等详细内容。我们需求经过“WHAT型假设”对分解和比较数据来锁定成绩的关键缘由。在“锁定关键缘由”时，还需求经过“WHY型假设”来罗列出候补缘由。

思索成绩之外的成绩

我们从不避实就虚，只看成绩本身，我们会留意“成绩之外的成绩”，试着从高出本人一两个级别的程度停止思索。

思索之外的成绩

举例而言：汽车销量下滑，怎样办？处理成绩先从明白目的末尾，就是明白汽车计划销量与理想之间的差距，在定量把握成绩的同时，把握大致的现状。汽车销售额自一年前末尾逐渐减少，与上一年度的月平均销售额相比，本年度最近一个月降低了大约15%。这意味着与本年度计划相比，全年估计将有约10%的目的无法完成。“也就是说，首先需求确定，用“销售额”作为衡量汽车销量减少程度的目的。为了确认这就是“成绩”，还需求明白现状与计划之间的差距，即从最末尾就要明白没有达到计划的“理想”与“计划”之间的差距。接上去，我们才可以决议假设详细的成绩来讨论如何做、做什么、需求改进多少的成绩。

2、分解数据，找到“成绩的关键”

在明白目的或成绩、大致把握现状之后，进入提出假设、确定成绩关键的阶段。那么，详细应该如何找到“成绩的关键”呢？

学会把握数据的视点的成绩，在很多状况下可以经过“趋向”和“快照”两个视点来处理。

“趋向”视点可以捕捉一段工夫内的变化，经过观察过去的数据变化，来预测将来的动向，重点发掘成绩的关键和缘由所在，找到所需信息的概率就会添加。

“快照”视点是截取某个时期的状况。用目的表现该时期的大小、比例和分布状况等，可以轻松地把握大致状况，从而确定该要素对成绩的影响程度。

运用“趋向”和“快照”的视点把握了数据的全体状况之后，可以运用相反的视点找到成绩的关键。

对较大范围的数据，即便停止比较也很难找到差异。此时需求运用“四则运算”来分解数据，使其变得更为详细和详细。这种方法叫作“WHAT型假设”。

WHAT型假设

将较大变量分解为详细目的，我们从需求思索从何种维度对该目的停止比较，才能找到成绩的关键。

运用最广、最具代表性、最便于计算的统计目的要算平均值。平均值可以作为表现数据“大小”的代表值或标准值发挥作用。平均值这个目的用途广泛、非常便利。

对于想了解每月变化的人来说，运用平均值能剔除那些过剩信息，为实践工作带来很多方便。

平均值不能代表总体，它遭到离群值得影响，而且，数据波动越大，离群值就越多。

假如以平均值为中心，一切数据都大致均等地分布在其左右两侧，那么中位数的值必然会接近平均值。相反，假如受离群值的影响，平均值在一切数据中的地位较偏，那么中位数与平均值之间就会出现较大差异。

平均数和中位数的优缺陷

举例：对“新车销售总额”这个成绩停止分解，经过四则运算，来找到“成绩的关键”。用“WHAT型假设”停止分解。左端的“新车销售总额”是代表最根本成绩的目的，可以分解为“新车销售数量”与“平均单价”的乘法。分解“销售总额”的构成要素，可以使分析者看到更为详细的内容。从新车销售数量和平均单价两个方面，可以比只看销售发掘得更为深化。仅根据新车销售数量的变化，还无法找出“成绩的关键”。因此，还需求将新车销售数量分解为“本品牌初次购买数量”与“本品牌内再次购买数量”的加法。假如进一步分解能表现出数据特征的差异，可以继续分解，从而提高分析的准确度。可以将“本品牌初次购买数量”，分为“从其品牌流入”的用户和初次购车的用户。将“曾经买过本品牌产品分解为再次购买时照旧选择了本品牌产品的用户和转为购买其他品牌产品的用户。

3、采用交叉观点，锁定“缘由”

关注两种以上数据之间的关联程度，就能够获得仅从一种数据中相对无法得到的信息。换句话说，就是将视野从一维的数据，扩展为关注2个维度，无看法地转换思绪和视点。

”相关系数“可以表示相关程度，计算相关系数的方法叫作”相关分析“。相关系数越接近1，正相关的程度越高。相关系数为0，表示两个数据没有任何关联，互相独立。

相关系数的优势

（1）可以立刻得出答案

比如运用EXCEL的XXX函数，立刻就可以得出相关系数，对每天忙于日常业务，需求在短工夫内找到答案的一线工作人员来说，相关系数可以节约工夫的特点极其重要。

相关系数

（2）简单易懂，更容易得到对方了解

相关分析的结果介于-1至+1之间，对任何人来说都很易于了解，而且无须向对方解释“相关”的含义及分析结果的意义。

（3）可以分析单位不同的数据

两种数据单位不同，无法停止四则运算，或者单纯用数值停止比较，但做相关分析就完全没有成绩。

（4）为回归分析等进一步分析做铺垫

将数据的相关关系写成公式，就可以经过“回归分析”做出更为详细的预测或指定计划方案等。

相关分析可以单独运用于实践业务，也可以为其他深化分析做预备。

找到相关分析的着眼点

相关分析的着眼点

在处理成绩的实践工作中运用相关分析的两种形式：

第一种形式经过相关分析，找出对最终目的具有亲密影响的缘由。

例如：针对“销售额”这个最终目的找出“顾客称心度”“降价”“产品魅力”等能够影响该目的的要素，观察这些要素与其相关程度的高低。

第二种形式是在某个业务流程中找到瓶颈。

业务流程中包含金钱、信息等的活动，理想的形状是一切要素畅通无阻地抵达最终输入，但某个环节出现停滞，预想的输入就无法完成。

比如：面对“计算机销售为获得预想业绩”的成绩，需求在完成“销售台数”这一最终输入的流程中，找出成绩所在，并采取适当的措施。

锁定缘由也需求”假设“

（1）寻觅接近结果的缘由

举例：针对提高销售额的目的，将“营销费用”作为缘由的话，销售额和营销费用需求经过“来店人数”才能具有关联。三者之间是“销售额---来店人数---营销费用”的链条结构。但是影响销售额的不只要来店人数，而营销费用和销售额没有直接的关联。

（2）选择可以采取对策的缘由

从实际上找到很多缘由，并断定其与要完成的目的具有高度相关，在建立假设时就要想象“假设得到验证，就能采取哪些对策”。

举例车型B客户忠实度下降

举例：经过建立WHY型假设，关注影响客户忠实度的要素车型B的客户忠实度下降，影响了销售数量和销售额。那么为什么会出现这种状况呢？可以经过关注客户忠实度与其他数据之间的相关关系来锁定缘由。从“用户再次购买时为什么选择其他公司产品”的疑问末尾，最终将成绩归纳为“售后服务”“产品”和“价格”3个关键词。总结关键词，可以便于检查能否有遗漏或缺失。

随着“大数据时代”的到来，数据曾经浸透到每一个行业和一切业务职能范畴。作为商业人士的我们应该掌握数据分析的本领。欢迎读原书《如何用数据处理实践成绩》，轻松教你完成数据与实践成绩的深度交融。

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